一种材质识别方法、装置、机器人、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种材质识别方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括获取触觉传感装置采集不同材质对应的待测数据；利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码，以得到编码数据；对所述编码数据进行特征池化，以得到特征数据；利用预设的分类器对所述特征数据进行分类，以获得材质的分类结果；通过材质识别机器人对目标物体进行数据采集，从而实现目标物体的形容词识别，解决现有方法直接进行接触和识别存在危险性的问题。别存在危险性的问题。别存在危险性的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种材质识别方法、装置、机器人、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种材质识别方法、装置、机器人、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在消防救灾等危险任务中，由于空间狭隘、高温、高压等危险因素，工作人员往往不能直接对现场物体进行接触和判别，并且直接接触和判别存在一定的危险性。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提供一种材质识别方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，通过材质识别机器人对目标物体进行数据采集，从而实现目标物体的形容词识别，解决现有方法在一些特殊场合直接进行接触和识别存在危险性的问题。
[0004]本申请实施例提供了一种材质识别方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，所述方法包括：
[0005]获取触觉传感装置采集不同材质对应的待测数据；
[0006]利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码，以得到编码数据；
[0007]对所述编码数据进行特征池化，以得到特征数据；
[0008]利用预设的分类器对所述特征数据进行分类，以获得材质的分类结果。
[0009]在上述实现过程中，将触觉传感装置采集到的待测数据利用材质算法进行分析，最终实现目标物体的形容词识别。
[0010]进一步地，在所述利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码的步骤之前，所述方法还包括：
[0011]将每种物体的待测数据以原子长度分割成相同宽度的矩阵数据；
[0012]将所有物体的矩阵数据组合成原子长度的二维矩阵。
[0013]在上述实现过程中，给出了对待测数据的预处理过程，将不同长度的待测数据以原子长度分割成相同宽度的矩阵数据。
[0014]进一步地，在所述利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码的步骤之前，所述方法还包括：
[0015]获取触觉传感装置采集不同材质对应的训练数据，所述训练数据包括利用机械臂分别使用按压、快滑、慢滑的接触方式获取到的正压力数据和9轴imu数据，还包括手指对材质表面进行感知获得的形容词数据以及所述形容词数据对应的材质属性的标签数据；
[0016]对预处理后的所述训练数据进行字典学习，以得到所述字典数据。
[0017]在上述实现过程中，利用训练数据进行字典学习，从而得到字典数据，用于后续测试时进行稀疏编码。
[0018]进一步地，所述对所述编码数据进行特征池化，以得到特征数据，包括：
[0019]获取每个待测数据对应的编码系数；
[0020]对所述编码系数进行池化操作，以得到特征矩阵；
[0021]将所有待测数据的特征矩阵进行拼接，以生成特征数据。
[0022]在上述实现过程中，通过池化操作获得特征数据，从而进行形容词分类。
[0023]进一步地，在所述利用预设的分类器对所述特征数据进行分类，以获得材质的分类结果的步骤之前，所述方法还包括：
[0024]利用训练数据和每种材质对应的标签数据对分类器进行训练。
[0025]在上述实现过程中，根据每一种材质的标签数据，单独测试每一种材质的形容词的分类结果。
[0026]本申请实施例还提供一种材质识别装置，所述装置包括：
[0027]采集模块，用于获取触觉传感装置采集不同材质对应的待测数据；
[0028]编码模块，用于利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码，以得到编码数据；
[0029]池化模块，用于对所述编码数据进行特征池化，以得到特征数据；
[0030]分类模块，用于利用预设的分类器对所述特征数据进行分类，以获得材质的分类结果。
[0031]在上述实现过程中，利用字典学习和分类器对触觉传感装置采集的待测数据进行识别，从而对目标物体的材质进行形容词分类。
[0032]进一步地，所述池化模块包括：
[0033]系数获取模块，用于获取每个待测数据对应的编码系数；
[0034]特征矩阵获取模块，用于对所述编码系数进行池化操作，以得到特征矩阵；
[0035]特征数据获取模块，用于将所有待测数据的特征矩阵进行拼接，以生成特征数据。
[0036]在上述实现过程中，通过池化操作获得特征数据，以将特征数据作为分类器的输入。
[0037]本申请实施例还提供一种材质识别机器人，包括材质识别装置，还包括：
[0038]触觉传感装置，设置于机械手的手指关节末端，用于采集待测数据；
[0039]机械臂，与所述机械手连接，用于控制所述机械手移动，以使所述触觉传感装置通过按压、快滑和慢滑的接触方式与所述目标物体表面接触。
[0040]在上述实现过程中，通过机械臂和机械手控制触觉传感装置的移动路径和位姿，使得触觉触感装置与目标物体接触并按照按压、快滑和慢滑的接触方式采集待测数据。从而解决现有方法直接进行接触和识别存在危险性的问题。
[0041]本申请实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行上述中任一项所述的材质识别方法。
[0042]本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述中任一项所述的材质识别方法。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使
用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0044]图1为本申请实施例提供的一种材质识别机器人的机械臂示意图；
[0045]图2为本申请实施例提供的材质识别方法的流程图；
[0046]图3为本申请实施例提供的材质识别流程图；
[0047]图4为本申请实施例提供的训练过程流程图；
[0048]图5为本申请实施例提供的训练数据的处理过程示意图；
[0049]图6为本申请实施例提供的预处理后得到的二维矩阵示意图；
[0050]图7为本申请实施例提供的字典学习中的系数矩阵示意图；
[0051]图8为本申请实施例提供的池化后数据拼接示意图；
[0052]图9为本申请实施例提供的池化过程流程图；
[0053]图10为本申请实施例提供的材质识别装置的结构框图；
[0054]图11为本申请实施例提供的另一种材质识别装置的结构框图。
[0055]图标：
[0056]100
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采集模块；200
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编码模块；300
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池化模块；301
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系数获取模块；302
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特征矩阵获取模块；303
‑
特征数据获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种材质识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取触觉传感装置采集不同材质对应的待测数据；利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码，以得到编码数据；对所述编码数据进行特征池化，以得到特征数据；利用预设的分类器对所述特征数据进行分类，以获得材质的分类结果。2.根据权利要求1所述的材质识别方法，其特征在于，在所述利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码的步骤之前，所述方法还包括：将每种物体的待测数据以原子长度分割成相同宽度的矩阵数据；将所有物体的矩阵数据组合成原子长度的二维矩阵。3.根据权利要求1所述的材质识别方法，其特征在于，在所述利用预设的字典数据对所述待测数据进行稀疏编码的步骤之前，所述方法还包括：获取触觉传感装置采集不同材质对应的训练数据，所述训练数据包括利用机械臂分别使用按压、快滑、慢滑的接触方式获取到的正压力数据和9轴imu数据，还包括手指对材质表面进行感知获得的形容词数据以及所述形容词数据对应的材质属性的标签数据；对预处理后的所述训练数据进行字典学习，以得到所述字典数据。4.根据权利要求1所述的材质识别方法，其特征在于，所述对所述编码数据进行特征池化，以得到特征数据，包括：获取每个待测数据对应的编码系数；对所述编码系数进行池化操作，以得到特征矩阵；将所有待测数据的特征矩阵进行拼接，以生成特征数据。5.根据权利要求3所述的材质识别方法，其特征在于，在所述利用预设的分类器对所述特征数据进行分类，以获得材质的分类结果的步骤之前，所述方法还包括：利用训练数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉瑞，蒿杰，梁俊，舒琳，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所芯跳科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：