張炳超，夏　娟，李志偉，張敬業(yè)，夏紅梅

(華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 南方農(nóng)業(yè)機(jī)械與裝備關(guān)鍵技術(shù)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州　510642)

?

面向摘取的番木瓜三維重構(gòu)與特征參數(shù)提取

張炳超，夏娟，李志偉，張敬業(yè)，夏紅梅

(華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 南方農(nóng)業(yè)機(jī)械與裝備關(guān)鍵技術(shù)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州510642)

摘要：準(zhǔn)確獲取番木瓜體表三維幾何特征信息是研制番木瓜摘取裝備的前提與基礎(chǔ)。為此，基于逆向工程技術(shù)，以廣東臺(tái)農(nóng)2號(hào)一線黃番木瓜為對(duì)象，利用Sense 3D激光掃描儀進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集，通過(guò)Sense軟件對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用Geomagic Studio軟件進(jìn)行三角網(wǎng)格化點(diǎn)云數(shù)據(jù)，創(chuàng)建格柵并擬合NURBS曲面，實(shí)現(xiàn)番木瓜表面的三維重建。對(duì)番木瓜曲面模型進(jìn)行偏差分析，得到最大偏差距離為正0.08mm和負(fù)0.08mm，平均偏差距離為0.004mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.015mm，表明重構(gòu)曲面模型滿足摘取裝置設(shè)計(jì)精度要求。應(yīng)用Pro/E軟件對(duì)嶺南和臺(tái)農(nóng)2號(hào)番木瓜進(jìn)行三維重構(gòu)和外形特征參數(shù)測(cè)量，結(jié)果表明：兩個(gè)品種番木瓜外形和尺寸都具有較好一致性，嶺南品種外形為粗短型，臺(tái)農(nóng)2號(hào)外形為細(xì)長(zhǎng)型；嶺南番木瓜抓取直徑大于86.02mm，抓取點(diǎn)距離末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)高度大于89.1mm；臺(tái)農(nóng)2號(hào)番木瓜抓取直徑大于89.07mm，抓取點(diǎn)距離末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)高度大于73.41mm。提取的特征參數(shù)為番木瓜采摘末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)提供了設(shè)計(jì)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：番木瓜；逆向工程；曲面重建；參數(shù)提取

0引言

獲取番木瓜果實(shí)三維體表形狀和幾何特征信息是研制開(kāi)發(fā)番木瓜自動(dòng)采摘裝備的前提與基礎(chǔ)[1-2]。現(xiàn)有測(cè)量果實(shí)體表形態(tài)和幾何特征參數(shù)的方法主要有游標(biāo)卡尺測(cè)量和二維圖像采集分析方法。游標(biāo)卡尺測(cè)量?jī)H能獲取果實(shí)二維最大輪廓極限數(shù)據(jù)；圖像采集分析方法以計(jì)算機(jī)圖像處理為基礎(chǔ)，可擬合出果實(shí)二維外形曲線，獲得果實(shí)二維外形輪廓特征，但仍難以準(zhǔn)確再現(xiàn)果實(shí)三維非規(guī)則的自由曲面形狀[3-6]。逆向工程(Reverse Engineering, RE)是一項(xiàng)對(duì)復(fù)雜外形曲面有很好適應(yīng)性的工程反求技術(shù)，是將實(shí)物轉(zhuǎn)變?yōu)槿SCAD模型的數(shù)字化技術(shù)、幾何建模技術(shù)和產(chǎn)品制造技術(shù)的總稱，具有快速、精確地獲取實(shí)物三維幾何數(shù)據(jù)信息的優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為CAD/CAM系統(tǒng)中一個(gè)研究和應(yīng)用熱點(diǎn)[7-12]。為此，本文基于逆向工程對(duì)番木瓜果實(shí)進(jìn)行三維掃描和處理，實(shí)現(xiàn)番木瓜體表數(shù)據(jù)信息的采集與三維實(shí)體重構(gòu)，提取并分析番木瓜果實(shí)外形特征參數(shù)，為番木瓜機(jī)械采摘末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)。

1番木瓜的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

1.1　材料與方法

根據(jù)測(cè)量探頭是否與零件表面接觸，逆向工程中物體表面三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取方式大致可以分為接觸式和非接觸式兩大類。非接觸式同時(shí)擁有捕獲速度快和精度高的特點(diǎn)，在逆向工程中應(yīng)用最為廣泛。我國(guó)常見(jiàn)番木瓜品種三維尺寸在100mm×100mm×200mm范圍內(nèi)[13]，依據(jù)采摘裝置設(shè)計(jì)與分析要求，番木瓜體表幾何數(shù)據(jù)信息采集精度應(yīng)在±0.1mm之內(nèi)。綜合測(cè)量對(duì)象、測(cè)量精度、測(cè)量靈活性與性價(jià)比等因素，選取非接觸式的Sense 3D激光掃描儀，其三維方向掃描尺寸為0.2～3m，分辨率為0.4mm，具有外形尺寸小、掃描范圍廣、掃描速度快、成像顯著等優(yōu)點(diǎn)。其配套Sense軟件能使整個(gè)掃描操作簡(jiǎn)單，并帶有編輯工具，能對(duì)掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

掃描對(duì)象選取華南農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院種植試驗(yàn)田的臺(tái)農(nóng)2號(hào)品種的番木瓜，果實(shí)成熟度為一線黃。將番木瓜的上部果梗處及底部固定在轉(zhuǎn)動(dòng)支架上，將室內(nèi)燈光調(diào)節(jié)均勻明亮，使掃描物體顏色更加真實(shí)。根據(jù)番木瓜果體大小選擇Sense軟件中的物體類型和大小，定位校準(zhǔn)掃描距離為380mm，確保掃描圖像放置在軟件屏幕中心后開(kāi)始掃描。掃描開(kāi)始后，緩慢轉(zhuǎn)動(dòng)支架，確保掃描圖像放置在軟件屏幕中心，如掃描過(guò)程中出現(xiàn)Lost Tracking，需重新定位掃描。

1.2　點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理

掃描完成的圖像存在大量雜質(zhì)，且?guī)в兄Ъ艿忍卣餍畔ⅲ枰M(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理，如圖1(a)所示。首先利用Sense軟件自動(dòng)濾除雜質(zhì)，分割圖像僅保留與研究相關(guān)的番木瓜果體，如圖1(b)所示；再剪裁由于去除模型掃描干擾產(chǎn)生的棱角，填充分割模型產(chǎn)生的孔洞；最后經(jīng)由渲染、實(shí)體化處理得到點(diǎn)云數(shù)為41 568、三角形數(shù)為83 043的初步的番木瓜模型，如圖1(c)所示。

圖1　番木瓜點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理

2番木瓜模型曲面重建

2.1　曲面重建方法

測(cè)量數(shù)據(jù)處理是逆向工程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其結(jié)果直接影響后續(xù)模型重建質(zhì)量。Geomagic公司的Geomagic Studio是當(dāng)前市場(chǎng)上具有代表性的逆向工程設(shè)計(jì)軟件之一，能對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行很好的拼接和精簡(jiǎn)，支持多種測(cè)量設(shè)備文件格式讀取和轉(zhuǎn)換、海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理、智能化NURBS曲面構(gòu)建等。其新增的Fashion模塊可以通過(guò)定義曲面特征類型來(lái)捕獲物理原型的原始設(shè)計(jì)意圖，并擬合成精準(zhǔn)的CAD曲面[14]，因此選取Geomagic Studio軟件進(jìn)行對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理和曲面重建。

基于Geomagic Studio軟件對(duì)番木瓜的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)處理及曲面重建主要包括點(diǎn)階段、多邊形階段和形狀階段。點(diǎn)階段主要進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)對(duì)齊、噪聲去除、數(shù)據(jù)平滑、數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)三角形網(wǎng)格化，目的是建立完整、整齊、有序及可提高處理效率的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。多邊形階段主要進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)修補(bǔ)、邊界編輯、修復(fù)相交三角形和截面特征線提取，目的是獲取光順、完整的三角面片網(wǎng)格及零件的輪廓幾何特征線。形狀階段是對(duì)具有復(fù)雜、不規(guī)則曲面且曲面質(zhì)量和模型精度要求不高的模型，對(duì)三角面片網(wǎng)格分片得到子網(wǎng)格曲面直接擬合NURBS曲面，從而得到一個(gè)理想的曲面模型，具體工作流程如圖2所示。

圖2　曲面重建工作流程

2.2　點(diǎn)階段處理

將點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理生成的番木瓜模型PLY文件導(dǎo)入Geomagic Studio軟件進(jìn)行點(diǎn)階段處理。通過(guò)Adjust Colors將點(diǎn)云進(jìn)行著色，更清晰、方便地觀察番木瓜點(diǎn)云的形狀，如圖3(a)所示。利用Select Disconnected和Delete Outliers模塊中的Low Separation去除離主點(diǎn)云很近但不屬于它們一部分的223個(gè)點(diǎn)，結(jié)合Sensitivity把離番木瓜主體較遠(yuǎn)的點(diǎn)云全部刪除，如圖3(b)所示。分離去除不多于Size 5.0的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，即去除5%的點(diǎn)云總量，點(diǎn)云數(shù)減少到39 277，減少點(diǎn)云數(shù)量的同時(shí)提高后續(xù)處理效率，如圖3(c)所示。進(jìn)行Reduce Noise處理時(shí)，Third Smoothness Level使數(shù)據(jù)平滑， Deviation Limit降低模型偏差點(diǎn)的偏差值為0.1mm，其他參數(shù)保持默認(rèn)值，以便于封裝時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)統(tǒng)一排布，更好地表現(xiàn)真實(shí)的番木瓜形狀。再利用Uniform Sample模塊中的0.6mm Spacing保持模型精確度，減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)量，提高運(yùn)算效率。最后，確定Surface Wrap Type，依據(jù)初始番木瓜三角形數(shù)量67 926個(gè)調(diào)節(jié)Target Triangles完成封裝，使點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為多邊形模型，如圖3(d)所示。

圖3　點(diǎn)階段處理結(jié)果圖

2.3　多邊形階段處理

創(chuàng)建Open Manifold模式，刪除模型中的非流型的三角形數(shù)據(jù)。掃描過(guò)程中存在人為或光線等原因使部分點(diǎn)云數(shù)據(jù)未獲取成功，根據(jù)孔洞類型用Fill Holes模塊進(jìn)行填補(bǔ)，如圖4(a)所示。應(yīng)用Decimate Polygons模塊中的Reduce to Percentage 60，在不妨礙模型表面細(xì)節(jié)和顏色的前提下減少三角形的數(shù)量到66 818個(gè)，進(jìn)一步通過(guò)Curvature Priority保證簡(jiǎn)化后的模型特征與原模型保持一致，防止變形，如圖4(b)所示。利用Sandpaper重建多邊形網(wǎng)格，去除污點(diǎn)及不規(guī)則的三角形網(wǎng)格使番木瓜模型表面更加平滑，確保Fix Boundary防止打磨強(qiáng)度過(guò)大，出現(xiàn)局部變形，如圖4(c)所示。運(yùn)用Relax Polygon調(diào)整三角形的抗皺夾角，使三角形網(wǎng)格更加平坦和光滑，完成Fix Intersections，使界面提示沒(méi)有相交的三角形，如圖4(d)所示。

圖4　多邊形階段處理結(jié)果

2.4　形狀階段處理

根據(jù)番木瓜的外形特征，利用Detect Curvature模塊定義Curvature Level，按照探測(cè)粒度和曲率級(jí)別生成的黑色輪廓線和橘黃色輪廓線(模型最高曲率線)將曲面劃分為多個(gè)曲面片，如圖5(a)所示。利用Promote/Constrain輪廓線，完成橘黃色的輪廓線與黑色輪廓線之間的相互轉(zhuǎn)化，如圖5(b)所示。以橘黃色輪廓線為主曲率線進(jìn)行Shuffle Panels，移動(dòng)黑色輪廓線，使曲面片等量分布，如圖5(c)所示。完成Edit Contours模塊，調(diào)整邊界輪廓線，松弛輪廓線和曲面片，使其分布均勻，如圖5(d)所示。結(jié)合Construct Grids在模型表面進(jìn)行格柵的構(gòu)建，如圖5(e)所示。通過(guò)NURBS(非均勻有理B樣條方法，能精確表示二次曲線弧和二次曲面的方法)曲面處理技術(shù)，F(xiàn)it Surface擬合一個(gè)連續(xù)的曲面到格柵網(wǎng)上，完成曲面的擬合，如圖5(f)所示。

2.5　曲面偏差分析

通過(guò)Geomagic Studio將擬合的曲面與擬合前的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來(lái)，可分析擬合曲面的幾何精度偏差，并可適當(dāng)調(diào)整曲面模型來(lái)減小偏差，使擬合曲面模型滿足幾何精度的要求。以點(diǎn)云為參考對(duì)象，通過(guò)3D compare分析，得到變差分析結(jié)果，如圖6所示。其最大偏差距離為+0.08mm和-0.08mm，平均偏差距離為0.004mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.015mm。曲面偏差分析結(jié)果表明：該番木瓜重構(gòu)模型能夠滿足±0.1mm幾何精度要求，可應(yīng)用到摘取裝置的設(shè)計(jì)與分析中。

圖5　形狀階段處理效果圖

圖6　曲面偏差分析結(jié)構(gòu)

3番木瓜特征參數(shù)提取和分析

3.1　特征參數(shù)提取目的

為獲取番木瓜采摘末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)尺寸參數(shù)，基于上述曲面三維重建方法，獲取番木瓜三維重構(gòu)模型；利用Pro/Engineer軟件對(duì)番木瓜三維模型進(jìn)行參數(shù)測(cè)量，提取番木瓜外形特征參數(shù)。如圖7所示，番木瓜沿果梗方向?yàn)榭v向，與果梗垂直方向?yàn)闄M向；橫徑為番木瓜橫向直徑最大截面的直徑；上、下部高度是指番木瓜橫徑所處截面到番木瓜頂點(diǎn)、底端的垂直高度；縱徑指番木瓜頂點(diǎn)到底端沿縱向的長(zhǎng)度；果形指數(shù)為縱徑與橫徑比值。

3.2　特征參數(shù)提取方法

選取廣東嶺南和臺(tái)農(nóng)2號(hào)番木瓜各20個(gè)，進(jìn)行體表數(shù)據(jù)采集與三維曲面重建?？紤]番木瓜外形不規(guī)則，首先利用Pro/E軟件創(chuàng)建橫徑所在截面，在橫徑截面上做出最大外接圓和最小內(nèi)切圓，分別測(cè)量最大外接圓和最小內(nèi)切圓直徑，取二者均值作為橫徑尺寸；再通過(guò)Pro/E軟件中的距離測(cè)量模塊得到番木瓜的縱徑、上部高度和下部高度尺寸；最后，由縱徑和橫徑比值計(jì)算出果形指數(shù)；每個(gè)特征參數(shù)測(cè)量3次取平均值。

圖7　番木瓜樹(shù)體及外形參數(shù)特征示意圖

3.3　特征參數(shù)提取結(jié)果分析

特征參數(shù)提取結(jié)果如表1所示。

表1番木瓜外形特征參數(shù)提取與分析

Table 1The extraction and analysis of papaya’s external physical characteristic parameters

品種特征參數(shù)最小值/mm最大值/mm均值/mm標(biāo)準(zhǔn)差變異系數(shù)/%嶺南橫徑78.3386.0282.083.043.70縱徑134.1162.32147.549.826.66上部高度62.8780.8470.066.509.28下部高度69.2189.177.486.338.17果形指數(shù)1.691.941.800.084.54臺(tái)農(nóng)2號(hào)橫徑75.1789.0779.835.106.39縱徑141.41159.3151.575.023.31上部高度80.1190.0784.822.873.38下部高度61.373.4166.754.286.41果形指數(shù)1.722.021.900.105.00

嶺南和臺(tái)農(nóng)2番木瓜樣本外形尺寸差異均小于10%，果形與尺寸大小具有較好的一致性。嶺南比臺(tái)農(nóng)2號(hào)番木瓜橫徑均值大2.25mm，縱徑均值小4.03mm，果形指數(shù)均值小0.10，表明嶺南品種屬于粗短型，臺(tái)農(nóng)2號(hào)品種屬于細(xì)長(zhǎng)型。依據(jù)番木瓜類長(zhǎng)橢球形果型特征，采摘果實(shí)抓取位置選取在橫徑處，嶺南番木瓜抓取直徑應(yīng)大于86.02mm，抓取點(diǎn)沿縱徑方向距離末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)應(yīng)大于89.1mm；臺(tái)農(nóng)2號(hào)番木瓜抓取直徑應(yīng)大于89.07mm，抓取點(diǎn)沿縱徑方向距離末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)應(yīng)大于73.41mm。

4結(jié)論

1)基于逆向工程技術(shù)，選取非接觸式Sense 3D激光掃描儀，獲取番木瓜果實(shí)體表點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)Sense軟件處理得到初步的番木瓜點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型。

2)利用Geomagic Studio軟件對(duì)番木瓜模型進(jìn)行點(diǎn)階段、多邊形階段、形狀階段的數(shù)據(jù)處理，擬合形成NURBS曲面，構(gòu)建番木瓜曲面模型。

3)通過(guò)偏差分析，得到番木瓜曲面模型最大偏差距離為+0.08mm和-0.08mm，平均偏差距離為0.004mm，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.015mm，表明該番木瓜重構(gòu)曲面模型能滿足幾何精度要求，可應(yīng)用到摘取裝置的設(shè)計(jì)與分析中。

4)利用Pro/E軟件對(duì)嶺南和臺(tái)農(nóng)2品種番木瓜進(jìn)行外形特征參數(shù)提取。嶺南和臺(tái)農(nóng)2兩個(gè)品種番木瓜外形和尺寸差異均小于10%，具有較好的一致性。嶺南品種屬于粗短型，臺(tái)農(nóng)2號(hào)品種屬于細(xì)長(zhǎng)型。末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)采摘番木瓜抓取位置選取在橫徑處，嶺南番木瓜抓取直徑應(yīng)大于86.02mm，抓取點(diǎn)沿縱徑方向距離末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)高度應(yīng)大于89.1mm；臺(tái)農(nóng)2號(hào)番木瓜抓取直徑應(yīng)大于89.07mm，抓取點(diǎn)沿縱徑方向距離末端執(zhí)行機(jī)構(gòu)高度應(yīng)大于73.41mm。

參考文獻(xiàn)：

[1]藍(lán)峰，蘇子昊，黎子明，等.果園采摘機(jī)械的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].農(nóng)機(jī)化研究,2010,32(11)：249-252.

[2]姬偉，李俊樂(lè)，楊俊，等.機(jī)器手采摘蘋果抓取損傷機(jī)理有限元分析及驗(yàn)證[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2015(5)：17-22.

[3]呂繼東，趙德安，姬偉.蘋果采摘機(jī)器人目標(biāo)果實(shí)快速跟蹤識(shí)別方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014(1):65-72.

[4]Sarkar N，Wolfe R R.Computer vision based system for quality separation of fresh market tomatoes[J].Trans of the ASAE，1985，28(5)：1714 -1718.

[5]熊俊濤，鄒湘軍，王紅軍，等.基于Retinex圖像增強(qiáng)的不同光照條件下的成熟荔枝識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2013(12)： 170-178.

[6]李斌，汪懋華，李莉.基于單目視覺(jué)的田間菠蘿果實(shí)識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010(10)：345-349.

[7]劉同海，滕光輝，張盛南，等.基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的豬體曲面三維重建與應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014(6)：291-295.

[8]陳龍健，李誠(chéng)，張安琪，等.基于逆向工程的D型打結(jié)器重構(gòu)與運(yùn)動(dòng)仿真[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014(12)：104-108.

[9]張銳，楊明明，潘潤(rùn)鐸，等.鴕鳥(niǎo)足底非規(guī)則曲面形貌數(shù)學(xué)模型構(gòu)建[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2015(S1)：71-78.

[10]郭培閃，杜黎明.運(yùn)用Geomagic Studio實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲面重建及誤差分析[J].地理信息世界,2015(1)：57-60.

[11]劉立晶，楊慧.基于Geomagic Design軟件的導(dǎo)種管三維逆向工程設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2015(11)：40-45.

[12]陳建能，王英，張翔,等.基于共軛凸輪的強(qiáng)制推秧機(jī)構(gòu)反求設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2011(3)：98-102.

[13]龍明華，唐小付，劉文君，等.水果番木瓜品種適應(yīng)性比較試驗(yàn)[J].廣西熱帶農(nóng)業(yè),2007(3)：1-3.

[14]成思源，謝韶旺.Geomagic Studio 逆向工程技術(shù)及應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2010：1-14.

Feature Detection and Three-dimensional Reconstruction for Papaya Harvesting

Zhang Bingchao, Xia Juan , Li Zhiwei , Zhang Jingye, Xia Hongmei

(Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment(Ministry of Education),South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)

Abstract：A promise and foundation of developing a mechanical picking equipment of papaya is the free form feature of papaya surface obtained accurately. According to Reverse Engineering, three-dimensional point cloud data for a variety of papaya which is called “Tainong number two” belonging to Guangdong Province are collected using a Sense 3D scanner and disposed by a Sense software. The three-dimensional reconstruction of papaya surface is achieved by triangulation of point cloud data, creating large number of grids, and fitting NURBS Surfaces apply to a Geomagic Studio software. The maximum deviation(±0.08mm), the mean deviation(0.004mm) and the standard deviation(0.015mm) are obtained from variance analysis of the Geomagic Studio software. All in all, the feasibility about three-dimensional reconstruction of papaya surface can satisfy the picking equipment’s accuracy requirement for design and analysis. The papaya’s 3D-model and external physical characteristic parameters which belong to two varieties named lingnan and tainong number 2 show preferable consistency about its shape and size using the software called Pro/Engineer. The result indicates the lingnan’s shape is stubby, and the tainong number 2’s shape is tenuous. The lingnan’s grabbed diameter is greater than 86.02mm. Its vertical height from the grasping position to the surface of the picking mechanism is greater than 89.10mm. Similarly, the tainong number 2’s two parameters are greater than 89.07mm and 73.41mm. It can offer basic data for the design of a mechanical picking machine.

Key words：papaya; reverse engineering; surface reconstruction; parameter extraction

中圖分類號(hào)：S126；S225.93

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-188X(2016)12-0212-05

作者簡(jiǎn)介：張炳超(1989-)，男，山東東營(yíng)人，碩士研究生，(E-mail)8856121.hi@163.com。通訊作者：夏紅梅(1975-)，女，湖北黃梅人，副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，(E-mail)xhm_scau@tom.com。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51005080)

收稿日期：2015-11-06