[发明专利]主动光源式物体材质识别系统及方法

权利要求书

1.一种主动光源式物体材质识别系统，其特征在于，包括：采集组件以及与所述采集组件连接的识别组件，所述采集组件：用于依次发出多种不同频谱特征光线照射待识别物体，并采集待识别物体反射多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据，所述待识别物体的多组反射强度数据和多种不同频谱特征光线一一对应；

所述识别组件：用于将待识别物体的多组反射强度数据与事先测量的不同材质的多组反射强度数据进行比对，并根据所述比对结果判断待识别物体的材质。

2.根据权利要求1所述的主动光源式物体材质识别系统，其特征在于，所述反射强度数据为待识别物体的特征图像上各个像素点的亮度通道，所述采集组件包括：

光源：用于依次发出多种不同频谱特征光线照射待识别物体；

相机：用于依次拍摄处于多种不同频谱特征光线照射下的待识别物体的多种特征图像；

提取模块：用于从多种特征图像上提取待识别物体反射多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据。

3.根据权利要求1所述的主动光源式物体材质识别系统，其特征在于，所述反射强度数据为多种不同频谱特征光线在待识别物体上产生的多种反射光线的强度，所述采集组件包括：

光源：用于依次发出多种不同频谱特征光线照射待识别物体；

光强传感器：用于依次采集多种不同频谱特征光线在待识别物体上产生的多种反射光线的强度。

4.根据权利要求2-3所述任意一项中的主动光源式物体材质识别系统，其特征在于，所述光源包括：多种发光元件，以及多种发光元件连接的控制电路；多种发光元件分别能发射不同频谱特征的光线照射待识别物体；所述控制电路用于切换不同的发光元件工作，以切换不同频谱特征的光线照射待识别物体。

5.根据权利要求4所述的主动光源式物体材质识别系统，其特征在于，所述识别组件为机器学习分类器：用于获取训练集进行训练，以学习并掌握多组反射强度数据与物体材质类别的对应关系，所述训练集包括不同材质的物体在多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据，所述训练集中的多组反射强度数据都标注有其对应的材质类别；

接收待识别物体的多组反射强度数据，并根据多组反射强度数据与物体材质类别的对应关系判断待识别物体的材质类别。

6.一种主动光源式物体材质识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

依次发出多种不同频谱特征光线照射待识别物体；

采集待识别物体反射多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据，所述待识别物体多组反射强度数据和多种不同频谱特征光线一一对应；

将待识别物体的多组反射强度数据与事先测量的不同材质的多组反射强度数据进行比对，并根据所述比对结果判断待识别物体的材质。

7.根据权利要求6所述的主动光源式物体材质识别方法，其特征在于，所述反射强度数据为待识别物体的特征图像上各个像素点的亮度通道，采集待识别物体反射多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据，包括以下步骤：

依次拍摄处于多种不同频谱特征光线照射下的待识别物体的多种特征图像；

从多种特征图像上提取待识别物体反射多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据。

8.根据权利要求7所述的主动光源式物体材质识别方法，其特征在于，将待识别物体的多组反射强度数据与事先测量的不同材质的多组反射强度数据进行比对，并根据所述比对结果判断待识别物体的材质，具体包括以下步骤：

构建机器学习分类模型，并获取包含不同材质的物体在多种不同频谱特征光线产生的多组反射强度数据的训练集进行训练，以学习并掌握多组反射强度数据与物体材质类别的对应关系；所述训练集中的多组反射强度数据都标注有其对应的材质类别；

将待识别物体对不同频谱特征光线的反射强度数据输入训练好的机器学习分类模型中，得到待识别物体的材质。