物体表面纹理检测方法及其传感器技术

本发明专利技术公开了一种物体表面纹理检测方法，将聚偏二氟乙烯压电薄膜置于压力传感器之上，并由聚偏二氟乙烯压电薄膜接收待检测的物体对其触压而产生的与之相应的电荷信号，同时由压力传感器接收待检测的物体对聚偏二氟乙烯压电薄膜的压力信号，所述电荷信号及压力信号经放大后被采集，进而对电荷信号分别从统计、幅阈和频域角度提取特征值，包括绝对值的平均、均方值、均方差、近似长度、信号穿过平均值的次数、信号斜率改变次数以及对数功率谱，使用预先训练好的ＧＡ－ＶＬＢＰ网络对上述特征值向量进行分类，得到待检测的物体表面的纹理信息。还公开了用于物体表面纹理检测方法的传感器。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于触觉临场感
，是一种用于检测物体表面纹理状况的物体表面纹理检测方法及其传感器。
技术介绍
一般来说，触摸最高可以感受到表面1至3微米的凹凸。我们人类的触觉系统是与认知过程相结合的触知能力、肌肉运动知觉能力和肌肉运动能力的集合，表现出连接大脑的独特的双向信息通道。如果能够把触觉反馈信息真实再现出来并提供给手或身体的其他部分，那么将会涌现出大量激动人心的应用。例如，研究表明在虚拟环境中提供真实的触觉感觉有助于提高工作效率。操作者可以通过触摸虚拟环境，从中提取有用信息，并把他们对真实世界感觉的知识应用于其中。一般说来，得到的触觉信息越接近于真实环境，操作者就越能依靠真实世界的知觉，从事虚拟环境中的任务。如果在虚拟环境中进行真实环境的任务培训，可以提高在真实环境中的工作能力，并且不会产生由于操作失误而导致的严重后果，类似于目前虚拟驾驶训练。因此，触觉临场感不仅在理论研究上具有重要意义，在实际应用的虚拟现实和遥操作中也具有广阔的应用价值。所谓触觉临场感，是指操作者通过触觉检测仪器进行触摸、感知和操纵虚拟或远地物体进行一系列相互作用获得表征虚拟或远地物体特性的触觉信息感知过程。触觉感知主要可以划分成两类，一类是滑动触觉感知，另一类是柔性(或刚度)触觉感知。其中，滑动触觉感知是指人对物体表面纹理特性的感知。本专利技术是实现滑动触觉临场感的关键技术之一，是用于检测物体表面纹理特征的方法。关于纹理信息的检测受到人类对纹理本质认识的局限，至今还不能建立纹理的精确模型，所以这方面的研究进展得非常缓慢。卡耐基梅隆大学机器人学院提出用探针在物体表面运动建立物体表面纹理模型，如图1所示，1为探针，2为运动方向，3为针尖运动轨迹的幅度，4为针尖运动轨迹，5为待测物体表面。探针1垂直于待测物体表面5，并施加一定大小的力使探针1与待测物体表面5接触，并以恒速运动，这样探针1的针尖运动轨迹4可以反映物体表面的极细微凹槽的深度和频度，间接的反映了物体表面的纹理信息，这是目前检测纹理比较通用的方法，简单且便于操作。但是，也存在很大的不足，首先探针与物体表面是点接触，运动轨迹呈线状，只能反映轨迹线上的凹凸信息，即使增加探针运动的密集程度，也不能囊括整个表面的二维纹理信息；其次探针针尖的大小直接关系到所测轨迹的振动幅度；再次，探针在物体表面拖动的检测方法，可能会对柔软物体的表面造成损伤。另一种检测纹理的方法是根据图象处理理论，运用彩色图象灰度化、中值滤波、图象二值化等一系列图象处理手段，抽取图像所反映的材质的纹理信息。图2显示的是水曲柳木板的纹理。这种方法仅测出了纹理的走向，不太适合为表面纹理建模，首先，光源条件直接影响图片的拍摄，在不同光源下拍摄的图片提取到的纹理信息会有所不同；其次，提取到的纹理信息是黑白二值图像，不能反映物体表面沟壑的深度信息。
技术实现思路
本专利技术提供一种能够测到平面信息简单易行的物体表面纹理检测方法及其传感器。本专利技术采用如下技术方案本专利技术所述物体表面纹理检测方法的技术方案一种物体表面纹理检测方法，将聚偏二氟乙烯压电薄膜置于压力传感器之上，并由聚偏二氟乙烯压电薄膜接收待检测的物体对其触压而产生的与之相应的电荷信号，同时由压力传感器接收待检测的物体对聚偏二氟乙烯压电薄膜的压力信号，所述电荷信号及压力信号经放大后被采集，进而对电荷信号分别从统计、幅阈和频域角度提取特征值，包括绝对值的平均、均方值、均方差、近似长度、信号穿过平均值的次数、信号斜率改变次数以及对数功率谱，使用预先训练好的GA-VLBP网络对上述特征值向量进行分类，得到待检测的物体表面的纹理信息。本专利技术所述传感器的技术方案一种用于所述物体表面纹理检测方法的传感器，包括表面纹理传感器基座，在基座上设有压力传感器，在压力传感器上覆有聚偏二氟乙烯压电薄膜。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点本专利技术利用了聚偏二氟乙烯(PVDF)具有强压电效应的特性，制作可以检测纹理的传感器。物体表面各向同性的纹理可以看成是细微颗粒，当PVDF薄膜在物体表面滑动时，这些细微颗粒对PVDF薄膜的挤压产生感应电荷，通过分析采集到的电信号，可以间接判断物体表面纹理特性。这种方法属于无损检测，不仅可以测到平面信息，而且不受环境干扰。本专利技术具有结构简单、控制准确和易于实现的特点。附图说明图1是现有的表面纹理探针检测模型。图2是图像法检测的水曲柳木板纹理。图3是聚偏二氟乙烯(PVDF)的换能模型。图4是表面纹理传感器剖面图。图5是测试系统框图。图6是软件的设计思想框图。图7是远程纹理检测系统从机械手简化结构示意图。具体实施例方式实施例1一种物体表面纹理检测方法将聚偏二氟乙烯压电薄膜置于压力传感器之上，并由聚偏二氟乙烯压电薄膜接收待检测的物体对其触压而产生的与之相应的电荷信号，同时由压力传感器接收待检测的物体对聚偏二氟乙烯压电薄膜的压力信号，所述电荷信号及压力信号经放大后被采集，进而对电荷信号分别从统计、幅阈和频域角度提取特征值，包括绝对值的平均、均方值、均方差、近似长度、信号穿过平均值的次数、信号斜率改变次数以及对数功率谱，使用预先训练好的GA-VLBP网络对上述特征值向量进行分类，得到待检测的物体表面的纹理信息。上述对电荷信号分别从统计、幅阈和频域角度提取特征值的方法是绝对值的平均A1=1nΣi=1n|xi|,]]>式中xi代表第i个电荷信号的数值大小，n为采样点个数；均方值A2=1nΣi=1n(xi2),]]>式中xi代表第i个电荷信号的数值大小，n为采样点个数；均方差，A3=1nΣi=1n(xi-xavg)2,]]>式中xi代表第i个电荷信号的数值大小，n为采样点数，xavg为信号平均值；近似长度L=Σi=1n-1|xi|=Σi=1n-1|xi+1-xi|,]]>式中xi代表第i个电荷信号的数值大小，n为采样点个数；信号穿过平均值的次数C=Σi=1n-1ti,]]>式中ti表示去平均后电荷信号曲线第i个点到第i+1个点的连线是否穿过X轴，即相邻的两个点数值异号，可以简单表示为 (i＝1，2...n-1)； 信号斜率改变次数D=Σi=1n-2ki,]]>式中ki表示电荷信号曲线的第i-1，i，i+1个点是否发生斜率的改变，即相邻的三个信号点数值改变量异号，可以简单表示为 (i＝2...n-1)；采用Bartlett平均周期法是将有限长序列x(n)分段求功率谱再取平均，按以下步骤进行对数功率谱特征求取(1)将原始信号采样序列x(n)分成连续的8帧，每帧1024个采样点。Lm(n)＝x(1024×(m-1)+n) (m＝1，2...8，n＝1，2...1024)(2)对每帧信号采样样本Lm(m)作归一化和中心化处理，归一化处理Lm′(n)=Lm(n)max1≤i≤1024]]>中心化处理ym(n)=Lm′(n)-11024Σi=11024Lm′(n)]]>(3)对ym(k)作傅里叶变本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种物体表面纹理检测方法，其特征在于：将聚偏二氟乙烯压电薄膜置于压力传感器之上，并由聚偏二氟乙烯压电薄膜接收待检测的物体对其触压而产生的与之相应的电荷信号，同时由压力传感器接收待检测的物体对聚偏二氟乙烯压电薄膜的压力信号，所述电荷信号及压力信号经放大后被采集，进而对电荷信号分别从统计、幅阈和频域角度提取特征值，包括绝对值的平均、均方值、均方差、近似长度、信号穿过平均值的次数、信号斜率改变次数以及对数功率谱，使用预先训练好的ＧＡ－ＶＬＢＰ网络对上述特征值向量进行分类，得到待检测的物体表面的纹理信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋爱国，陈旭，吴涓，崔建伟，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]