[发明专利]基于纹理表面接触加速度触觉信息的材质分析方法及装置

摘要

本发明提出的一种基于纹理表面接触的加速度触觉信息的材质识别方法，属于电子信息、人工智能、模式识别和机器学习领域。该方法首先将物品划分为不同材质细类，对每种材质细类选取相对应物品并采集三轴加速度数据构成训练样本数据集；对训练样本提取特征，得到每种材质细类的融合特征向量组成融合特征矩阵；利用该矩阵训练前馈神经网络后，采集待测物品的三轴加速度数据并提取特征，输入前馈神经网络，该网络预测输出矩阵中最大值对应的细类材质即为待测物品材质分析结果。该装置包括：振动感受体、数据采集模块和上位机。本发明通过获得商品材质表面纹理的接触加速度信息判断商品的材质，应用于互联网购物，简单准确有效地反映商品的真实情况。

主权项

1.一种基于纹理表面接触加速度信息的材质分析方法，包括以下步骤：/n1)材质分类；/n划分A大类材质，在每大类材质中选取B类具体物品，再将B类具体物品划分为C类细类材质，共划分得到M＝A×B×C种不同的细类材质；/n2)构建训练样本数据集；具体步骤如下：/n2-1)任意选取步骤1)确定的一种细类材质所属的具体物品，将该物品摆放平整后，数据采集人员使用振动感受体在该材质表面的随机1个地区进行滑动，滑动轨迹随机，力度范围为0-4N，采集振动感受体在该材质表面滑动时产生的三轴加速度数据，将采集到的三轴加速度数据发送至上位机进行存储，作为该细类材质的一个的训练样本；/n2-2)重复2-1)，对步骤2-1)选定的具体物品重复N次数据采集操作，并保存每次操作采集得到的三轴加速度数据，得到该细类材质的N个训练样本；/n2-3)重复步骤2-1)至步骤2-2)，对步骤1)确定的所有细类材质所属的具体物品分别采集相应的三轴加速度数据，每种细类材质分别得到N个训练样本，组成所有细类材质的训练样本数据集