[发明专利]基于散斑指纹的目标材料识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于散斑指纹的目标材料识别方法及系统。本发明首先通过采集样本材料的激光散斑回波并进行特征提取，建立散斑特征与目标材料间的映射关系，随后采用线性判别分析算法判别目标所属种类，实现对目标材料的识别。所述的材料识别系统包括发射单元、接受单元、存储及信号处理单元三部分，主要依据激光与目标表面相互作用产生的激光散斑回波实现对目标材质的识别。本发明建立了目标的激光散斑图像与材料间的映射关系，具有识别系统简单，散斑信息易获取，识别速度块，识别准确率不易受环境变化影响等优点。

技术领域

本发明属于光电探测领域，具体涉及一种基于散斑指纹的目标材料识别方法。

背景技术

材料识别是探测识别领域的重要组成部分，该项技术被广泛应用于社会的方方面面。在工业安全领域，材料识别可以快速识别人体，起到急停保护的作用；在生态环保领域，材料识别可以快速区分回收、不可回收目标，显著提高回收效率；在自动化领域，材料识别可以帮助机器更好的理解周边环境。因此，开展对目标材料的识别研究具有重要意义。

传统的材料识别方法主要包括破坏性和非破坏性材料识别方法两大类。破坏性识别方法主要通过测量材料表面的粗糙度、纹理结构、电容特性等特征识别材料种类，具有很高的准确性，但在非接触且待识别目标无法被破坏时具有一定的局限性。非破坏性识别方法主要通过分析材料的光谱或电磁散射特征来识别目标材料，该类方法能够很好的保护目标，但存在设备成本高昂、笨重难以携带且在环境发生变化时准确率较差的特点。

发明内容

为解决当前识别方法中存在的高成本、不易携带、应用场景受限、系统稳定性差等问题，本发明提出一种基于散斑指纹的材料识别方法及系统，同时具有非接触、低成本、抗干扰能力强的优势。

一种基于散斑指纹的材料识别方法的实现方案如下：

步骤1，通过CCD相机采集样本材料的激光散斑回波形成激光散斑图案，并从所述激光散斑图案中进行特征提取；

其中，所述特征参数主要包括：散斑对比度、自相关函数、光强概率密度分布函数以及从两个特征函数种提取的各阶矩；

步骤2，按照所采集的样本材料种类对所提取的相应特征进行标记，建立材料激光散斑指纹库，并在随后的实验训练过程中对各特征值进行筛选和评估，赋予合适的权重；

步骤3，通过将采集得到的目标散斑与先前建立的特征库进行分析对比，实现对目标材料的识别。

一种基于散斑指纹的材料识别系统的实现方案如下：

由系统发射单元产生具有足够相干性的激光光束，经系统准直后照射在待测目标表面，随后经目标反射后的激光回波由系统接收单元的CCD相机接收并通过与之相连的存储处理单元对接受的激光散斑图像进行存储和处理，并将处理单元提取的目标特征向量与数据库中不同材质的标准特征向量进行对比、分析和判断，从而达到基于散斑的材料识别目的。

其中所述的从目标散斑图像提取的目标特征向量参数主要包括散斑对比度、分型维数、散斑光强概率密度分布函数、散斑平均自相关函数以及由各函数提取出的特征值。在实际应用中，应首先通过多次采集各种材料的激光散斑图像，提取不同材料的激光散斑特征参数，搭建出具有不同材料激光散斑指纹特征的标准数据库。

有益效果：

本发明的实现方式主要采用具有更快反应速度的线性判别分析算法(LDA)，与完全基于图像识别的机器学习算法相比，采用LDA算法能够充分运用前期针对激光散斑与目标相互作用机理研究得出的有关结论，人为的代替计算机实现对目标材料有关特征的选择和提取，有效降低计算资源需求，压缩硬件与时间成本，实现基于激光散斑指纹的材料快速识别。