华南师范大学李昕明获国家专利权
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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于视触觉感知的物体表面形态与硬度识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355974B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510332762.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于视触觉感知的物体表面形态与硬度识别方法及系统是由李昕明;陈梓斌;徐伟良设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于视触觉感知的物体表面形态与硬度识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人触觉感知领域，特别是涉及一种基于视触觉感知的物体表面形态与硬度识别方法及系统。包括以下步骤：S1：通过视触觉传感器以一固定的位移按压待测物体，获得待测物体在被按压过程中的压力图序列；S21A：通过一第一分类神经网络模型获得压力图序列对应的力的大小序列；S22A：计算出压力图序列对应的力的大小序列中力的最大值和力的梯度；S21B：通过光度立体算法解析压力图序列中最后一帧压力图，并绘制出三维点云视图；S22B：计算出三维点云视图的拟合半径；S3：将力的最大值、力的梯度值和计算半径拼接形成一特征矩阵；S4：将特征矩阵通过一第二分类神经网络模型解析得到待测物体对应的表面形态和硬度的类别。
本发明授权基于视触觉感知的物体表面形态与硬度识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视触觉感知的物体表面形态与硬度识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：通过视触觉传感器以一固定的位移D按压待测物体，获得待测物体在被按压过程中的压力图序列； S21A：通过一第一分类神经网络模型获得压力图序列对应的力的大小序列；所述第一分类神经网络模型为ResNet50网络； S22A：计算出压力图序列对应的力的大小序列中力的最大值和力的梯度G； S21B：通过光度立体算法解析压力图序列中最后一帧压力图，并绘制出三维点云视图； S22B：计算出三维点云视图的拟合半径R； S3：将力的最大值、力的梯度值G和计算半径R拼接形成一特征矩阵{，G，R}； S4：将特征矩阵{，G，R}通过一第二分类神经网络模型解析得到待测物体对应的表面形态和硬度的类别P，所述第二分类神经网络模型为多层感知机分类器。
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