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龙图腾网恭喜杭州宇泛智能科技股份有限公司申请的专利基于CT图像的花生种粒生理参数测量方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119643605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510139115.7，技术领域涉及：G01N23/046；该发明授权基于CT图像的花生种粒生理参数测量方法及装置是由赵拯;赵五岳;王良建设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT图像的花生种粒生理参数测量方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于CT图像的花生种粒生理参数测量方法及装置，通过采集花生种粒的CT断层扫描序列，结合图像分割算法获取果实和荚果区域的二值化图像。创新性地将像素坐标转换为三维物理坐标，采用三角网格剖分算法实现精确三维重建。通过长轴向量、短轴向量和法向量的空间分析获取长度、宽度和高度参数，结合曲面网格模型计算表面积，通过深度维度积分获取体积和空隙占比，本申请突破了传统人工测量的局限，实现了花生种粒生理参数的高精度自动化测量。

本发明授权基于CT图像的花生种粒生理参数测量方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CT图像的花生种粒生理参数测量方法，其特征在于，所述方法包括：采集花生种粒的CT断层扫描图像序列，通过图像分割算法获取花生种粒果实区域和荚果区域的二值化图像，结合CT设备标定参数将所述二值化图像的像素坐标转换至物理世界三维坐标系，具体包括：所述CT设备通过旋转式X射线管对花生种粒进行多角度断层扫描，将扫描信号转换为数字图像序列，对所述数字图像序列采用阈值分割和区域生长算法提取果实区域和荚果区域的边缘轮廓，生成包含果实区域和荚果区域标签的二值化图像集；读取所述CT设备的几何标定参数和成像标定参数，将所述二值化图像集中的像素坐标按照标定参数矩阵进行空间坐标系变换，生成物理世界三维坐标系下的果实区域坐标数据和荚果区域坐标数据，将坐标数据写入空间数据缓存区；根据CT扫描层数信息计算所述三维坐标系中的深度坐标值，生成包含果实区域和荚果区域的空间点云数据，具体包括：读取所述CT断层扫描图像序列的层间距参数和扫描层数信息，对所述空间数据缓存区中的坐标数据进行深度维度映射，计算每层图像中果实区域和荚果区域坐标点的深度值，将深度坐标值与原有二维坐标数据组合生成三维坐标数据；将所述三维坐标数据按照果实区域和荚果区域的标签信息进行分类整理，构建包含空间位置和区域属性的点云数据结构，将点云数据写入三维数据存储区，建立点云数据索引表；对所述空间点云数据执行三维重建处理，采用三角网格剖分算法构建所述果实区域和荚果区域的曲面网格模型，基于所述曲面网格模型提取果实区域和荚果区域的空间轮廓信息，具体包括：读取所述三维数据存储区中的点云数据，对点云数据进行噪声滤波和空间平滑处理，基于德劳内三角剖分算法构建初始网格模型，通过网格边界优化和曲面拟合算法生成果实区域和荚果区域的精细曲面网格模型；对所述曲面网格模型执行边界提取算法，计算网格顶点的曲率和法向量分布，识别网格曲面的特征边缘和轮廓线，将提取的空间轮廓数据按照区域类型分别存储至几何特征数据表；计算所述果实区域和荚果区域的长轴向量和短轴向量，将所述长轴向量与曲面网格模型的交点确定为长度参数，将所述短轴向量与曲面网格模型的交点确定为宽度参数，根据所述长轴向量和短轴向量的叉乘结果确定法向量，将所述法向量与曲面网格模型的交点确定为高度参数；基于所述曲面网格模型计算所述果实区域和荚果区域的表面积参数，通过对所述CT断层扫描图像序列中每层图像的果实区域和荚果区域面积进行深度维度积分运算，得到果实区域和荚果区域的体积参数，根据所述果实区域体积参数和所述荚果区域体积参数的差值计算空隙占比参数，将所述长度参数、宽度参数、高度参数、表面积参数、体积参数和空隙占比参数写入花生种粒生理特征数据库。

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