摘要：提出的纹理探测方法首先采用拓扑图格独立分量分析(TICA)分别对每个观测纹理进行学习,获得分离基分离基的作用相当于滤波器,并通过最大响应准则得到选择从不同纹理选择的滤波器构成一个滤波器集;为了计算探测点的纹理特征,测试图像被分解为滤波器通道最后,探测点被视为谱图的顶点,根据谱聚类(SC)对谱图的切分结果,递归地分离出探测点实验结果表明。

摘要：为了实现对不同物体表面微观结构的检测,并判断出不同物体的粗糙度和细密度,利用铁镓合金材料(Galfenol)的逆磁致伸缩效应设计并制作了一种高精度和高响应的纹理探测触觉传感器。基于欧拉-伯努利梁结构动力学理论、磁致伸缩材料线性本构方程和法拉第电磁感应定律建立了纹理表面微观结构与输出电压之间的关系。实验结果表明:在粗糙度大于6.5的范围内,传感器可以精确识别物体的粗糙度;在细密度大于6的范围内,提取谐波频率的方法对细密度的识别具有较高的灵敏度;在细密度小于6的范围内,提取功率谱重心的方法对细密度的识别具有较高的灵敏度。因此,利用传感器获得的信号,通过特征值提取可以表征物体的粗糙-光滑、稀疏-细密属性。