一種基于觸覺(jué)感知的布料屬性檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110391377.4 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113177910A 公開(kāi)（公告）日 2021-07-27
申請(qǐng)公布號(hào) CN113177910A 申請(qǐng)公布日 2021-07-27
分類號(hào) G06T7/00（2017.01）I;G01D21/02（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 趙明福;陳春燕;黃晁 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 寧波中科信息技術(shù)應(yīng)用研究院（寧波人工智能產(chǎn)業(yè)研究院）
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 315040浙江省寧波市高新區(qū)光華路299弄19號(hào)研發(fā)園C9幢9層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出的一種基于觸覺(jué)感知的布料屬性檢測(cè)方法，所述的方法包括：利用觸覺(jué)傳感器與不同的布料表面進(jìn)行接觸，采集布料表面的觸覺(jué)數(shù)據(jù)，并對(duì)布料的厚度、密度、剛性和可拉伸性這四種屬性建立標(biāo)簽；對(duì)觸覺(jué)視頻數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)采幀策略，選取具有價(jià)值的觸覺(jué)圖像幀；構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM組合的布料屬性檢測(cè)模型，并在CNN中集成混合域注意力模塊CBAM，來(lái)提供模型提取關(guān)鍵特征的能力；設(shè)計(jì)多任務(wù)損失函數(shù)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并用重復(fù)執(zhí)行K次實(shí)驗(yàn)評(píng)估檢測(cè)模型的性能；實(shí)時(shí)采集布料表面的觸覺(jué)數(shù)據(jù)輸入到檢測(cè)模型中，輸出布料四種屬性的估計(jì)值。本發(fā)明利用觸覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行布料屬性檢測(cè)，可以解決布料的細(xì)分類問(wèn)題，另外對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，增加了對(duì)觸覺(jué)視頻幀中關(guān)鍵區(qū)域的關(guān)注，提高模型的檢測(cè)精度。