[发明专利]一种基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法

权利要求书

1.一种基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、建立纹理客观特征参数与人主观粗糙度聚类等级之间的纹理触觉粗糙度评价模型，具体为：

步骤1A、获取已知粗糙度等级的标准纹理样本；利用人的主观评价实验将未知纹理样本与已知粗糙度等级的标准纹理样本进行比较，确定未知纹理样本的人主观粗糙度聚类等级；

步骤1B、采集未知纹理样本表面接触时的交互数据，包括接触力大小、三维位置及三维速度，提取出该未知纹理样本的客观特征参数，所提取的客观特征参数包括振动特征、速度位移特征、硬度特征；其中，提取出未知纹理样本的振动特征，具体为：

将采集的接触力大小F滤波分解为高频部分F_AC和低频部分F_DC，及将高频部分F_AC转换为能量谱密度ESD(ω)，其转换采用公式：

其中，ω表示采集的能量谱密度序列的频率；F(ω)表示为频率ω上的幅度值且由高频部分F_AC经离散傅里叶变换得到；

分别计算能量谱密度ESD(ω)的总能量Et、谱中心SC、方差SV、偏差SS和峰值SK，采用如下公式：

其中，N表示能量谱密度序列的长度；ω₁表示频谱上第1个频率值，ω_k表示频谱上第k个频率值，ω_N表示频谱上第N个频率值，其中k＝1…N-1；ESD(ω_k)表示为频率值ω_k上的能量值；ESD(ω_k+1)表示为频率ω_k+1上的能量值；3表示自然数；

步骤1C、利用支持向量机算法对提取出的未知纹理样本客观特征参数进行分类训练，生成分别以纹理的客观特征参数、人主观粗糙度聚类等级为输入和输出的纹理触觉粗糙度评价模型；及将未知纹理样本的客观特征参数和其人主观粗糙度聚类等级分别作为输入输出代入纹理触觉粗糙度评价模型中得到模型参数；

步骤2、对待评价的纹理采集表面接触时的交互数据，提取出待评价的纹理的客观特征参数并将其作为输入代入步骤C获得模型参数后的纹理触觉粗糙度评价模型中，输出得到该待评价纹理的人主观粗糙度聚类等级。

2.根据权利要求1所述基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法，其特征在于，所述步骤1A中标准纹理样本的已知粗糙度等级由人体纹理感知实验获取或机器直接检测获取。

3.根据权利要求1所述基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法，其特征在于，所述步骤1B中提取出未知纹理样本的速度位移特征，具体为：

提取滑动过程中的平均切向速度V_h，采用公式：

其中，和分别为x和y方向上第i个采样点的速度值，M表示采样点总数；

提取滑动过程中的切向位移D_h，采用公式：

其中，和分别为x和y方向上第i个采样点的位置值，和分别为x和y方向上第i+1个采样点的位置值；M表示采样点总数。

4.根据权利要求1所述基于人力触觉感知特性的纹理粗糙度客观评价方法，其特征在于，所述步骤1B中提取出未知纹理样本的硬度特征，具体为：

将采集的接触力大小F滤波分解为高频部分F_AC和低频部分F_DC，通过接触力的低频部分F_DC的变化量与垂直位置P_z的变化量比值计算得到硬度特征H：

其中，F_DC(max)和F_DC(min)分别为接触力的低频部分F_DC的最大值和最小值，P_z(max)和P_z(min)分别为z方向上采样点的垂直位置P_z的最大值和最小值。