CN113887512B 一种材料识别方法、装置、设备及存储介质 （北京纳米能源与系统研究所）

信号特征相比于通过单摩擦纳米发电机技术形2获取触觉传感器阵列与待识别材料接触时，所述触觉传感器阵列输出的多个电信号；根据所述多个电信号之间的关系，以及每个电信号与触觉传感器的根据所述电信号特征使用预学习的深度学习模型进行深度学习处理转换为材料深度料深度特征对应的所述待识别材料的类别；其中，所述电压值特征是将每个触觉传感器对应的电信号的电压峰值进行排序得到所述电压比例特征是根据每个触觉传感器对应的电信号的电压峰值之间的比例确定所述电压变化趋势特征包括波峰-波谷电压特征和波谷-波峰电压特趋势特征通过如下方式确定：若每个触觉传感器对应的电信号的电压值均先升高再降低，则所述电压变化趋势特征为波峰-波谷电压特征；若每个触觉传感器对应的电信号的电压所述各材料类别与预设材料深度特征之间的对应关系通过如下针对各个材料类别，分别执行如下操作：获取所述触觉传感使用深度学习模型对各个材料类别对应的预设电信号特征进行料识别数据库，所述材料识别数据库包括各材料类别与预设材料深度特征之间的对应关3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述触觉传感器阵列包括三个触觉传感获取单元，用于获取触觉传感器阵列与待识别材料接触时，所特征提取单元，用于根据所述多个电信号之间的关系，确定单元，用于根据所述电信号特征使用预学习的深度学习模型3述目标预设材料深度特征对应的所述待识别材料的类其中，所述电压值特征是将每个触觉传感器对应的电信号的电压峰值进行排序得到所述电压比例特征是根据每个触觉传感器对应的电信号的电压峰值之间的比例确定所述电压变化趋势特征包括波峰-波谷电压特征和波谷-波所述获取单元，还用于通过如下方式确定所述电压变化趋势特征：材料识别数据库包括各材料类别与预设材料深度特征之间的对应关8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读4得到的电信号特征相比于通过单摩擦纳米发电机技术形成的触觉传感器得到的电信号特5[0012]所述电压比例特征是根据每个触觉传感器对应的电信号的电压峰值之间的比例[0015]在一种可能的实施方式中，所述电压变化趋势特征包括波峰-波谷电压特征和波[0027]在一种可能的实施方式中，所述电压变化趋势特征包括波峰-波谷电压特征和波6[0039]本申请实施例提供的第二方面到第五方面所起到的技术效果与第一方面中提供7不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、[0052]为了解决现有技术中的触觉传感器由于外界接触压力、环境温度或环境湿度变中通过多阵列触觉传感器得到的电信号特征相比于通过单摩擦纳米发电机技术形成的触下文以包括三个平行放置的触觉传感器的触觉传感器阵列为8第一聚丙烯腈粉末可以采用100万分子量的聚丙烯腈粉末，第二聚丙烯腈粉末可以采用15[0064]也就是说，第一个触觉传感器的制作材料是由硅胶为基底并掺杂100万分子量的9料的类别。根据图6得到的电压值特征却没有发生变化。最大的电压峰值始终是第三触觉传感器输出化趋势特征中的波谷-波峰电压特征和波峰-对的过程是不分先后顺序的，直接将电信号特征中的至少一种与预设电信号特征进行比[0088]本申请实施例还提供了一种材料识别装置。图8为本申请实施例提供的一种材料器901中的软件程序以及模块，从而执行材料识别设备900的各种功能应用以及数据处理，[0103]处理器902是材料识别设备900的控制中心，利用总线904以及各种接口和线路连接整个材料识别设备900的各个部分，通过运行或执行存储在存储器901内的软件程序和/据。可选的，处理器902可包括一个或多个处理单元，如CPU、GPU(GraphicsProcessing[0105]材料识别设备900中还可以包括语音输出模块，语音输出模块可以用于将触觉传感器阵列识别到的材料的类别进行语音播报，存储器中可以存储针对每种材料类别的描代码用于使所述计算机设备执行本说明书上述描述的根据本申请各种示例性实施方式的程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功[0112]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一