奶牛的体尺参数不仅可以反应奶牛的生长发育状况,还可以反应奶牛的繁殖能力、产奶能力、经济价值等性能指标,对奶牛的现代化养殖具有重要应用价值。目前,奶牛的体尺参数主要采用人工接触式测量,测量指标严重依赖于测量者的主观判断,且人工测量工作量大,对奶牛的生活习性造成影响,不能满足现代化奶牛养殖业的发展要求。随着计算机图形学和三维成像技术的发展,从三维模型获取对象几何参数的应用越来越广泛,在奶牛体尺测量上有极大的应用潜力和前景。为实现非接触自动的客观测量奶牛体尺参数,本文提出基于三维点云数据的奶牛体尺测量方法,论文的主要研究内容如下:分析不同深度相机的性能特点,确定相机的选型,利用相机标定获取相机的内外参数,实现深度图像到三维点云的转换。根据相机有限的工作视野及奶牛体型大小,设计搭建奶牛点云数据采集平台,并采集奶牛点云图像。研究奶牛背景墙面点云和离群点云滤波、地面点云分割等处理方法,以去除地面、背景、光照不均等因素的干扰。对于背景墙面点云,通过直通滤波的方法可以有效的将其去除;针对奶牛点云周围的离群点,分析对比半径滤波与统计滤波两种方法,验证了统计滤波较半径滤波的效果更好,同时能够有效保留奶牛点云数据的边缘信息;对于地面点云的分割,分析欧式聚类算法、随机采样一致性算法的不足,提出一种基于PCA的自适应阈值的随机采样一致性改进算法,验证了改进的算法可以有效的提取掉地面点云,且鲁棒性强,稳定性高,能够获得排除外界环境干扰的奶牛点云。研究提出基于奶牛三维点云的体尺参数自动测量方法。分析奶牛体尺特征点与奶牛轮廓、肩部、腹部和尾部等之间的位置关系,确定体尺特征点所处的目标区域,研究利用目标区域最大曲率以及特征点的属性来实现体尺特征点的定位。对体尺特征点之间采用欧式距离测量的方法进行相对应体尺参数的转化,实现奶牛体高、体深、体直长、体斜长、肩宽、腹宽和尻宽等7种体尺参数的自动测量。为验证奶牛体尺参数自动测量的精度,奶牛体型鉴定员利用皮尺等工具手动测量奶牛的7种体尺参数,对两种测量方式下的结果进行对比分析。本文自动测量的7种体尺参数平均绝对误差均值为2.33cm,平均相对误差均值为2.73%。其中,奶牛尻宽参数的平均绝对误差最小,为0.98cm;体高、体深、肩宽和腹宽平均绝对误差均小于平均绝对误差,依次为1.38cm、1.14cm、2.21cm和1.93cm;奶牛体直长和体斜长平均绝对误差分别为3.94cm和4.69cm,故本文提出基于三维点云数据的奶牛体尺测量方法是可行的。