[发明专利]一种检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种检测方法，其特征在于，所述方法包括：

实时从传感器获取待测数据流；所述传感器实时对带有反光涂层的弹性体表面进行信息采集，所述待测数据流为根据所述传感器中像素结构感应的亮度变化事件产生的，所述亮度变化事件是由所述弹性体被待测物接触时产生的形变事件引起的；

对所述待测数据流进行数据处理，得到所述待测物的表面属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待测数据流进行数据处理，得到所述待测物的表面属性，包括：

获取训练完成的脉冲神经网络；

通过所述脉冲神经网络对频率编码信号进行数据处理，得到所述待测物的表面属性，其中，所述频率编码信息通过对所述待测数据流进行频率编码得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述脉冲神经网络对所述频率编码信号进行数据处理，得到所述待测物的表面属性，包括：

所述脉冲神经网络对所述频率编码信号进行响应，得到与所述脉冲神经网络的输出层中的每一神经元模型对应的脉冲序列；

确定相同时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量；

基于相同时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量，确定所述待测物的表面属性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

实时记录所述待测数据流的获取时刻；

基于所述待测数据流的获取时刻和预设的时间窗口时长确定所述待测数据流对应的目标时间窗口；

对应地，所述确定相同时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量，包括：确定所述目标时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量；

所述基于相同时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量，确定所述待测物的表面属性，包括：基于所述目标时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量，确定所述待测物的表面属性。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述脉冲神经网络的输出层包括至少一组神经元模型，所述至少一组神经元模型中的每个分别对应一个第一表面属性的等级，所述第一表面属性为硬度或光滑度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于相同时间窗口内每一所述脉冲序列中所包含的脉冲数量，确定所述待测物的表面属性，包括：

将所述至少一组神经元模型中在相同时间窗口内输出脉冲数量最多的神经元模型对应的等级确定为所述第一表面属性的等级。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用于进行脉冲神经网络训练的训练数据流和所述训练数据流对应的待测物的表面属性；

基于所述训练数据流和所述训练数据流对应的待测物的表面属性，来对初始脉冲神经网络进行训练，得到训练完成的脉冲神经网络；其中，所述初始脉冲神经网络是使用神经元模型、以随机尖峰神经元近似法来推导近似梯度，以时间性信用分配策略来分配误差所构建的脉冲神经网络。

8.一种检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于实时从传感器获取待测数据流；所述待测数据流为所述传感器中的每一像素结构实时采集弹性体上反光涂层的亮度变化所生成的；所述亮度变化是待测物接触所述弹性体的表面使得所述弹性体产生形变所引起的；

数据处理模块，用于对所述待测数据流进行数据处理，得到所述待测物的表面属性。

9.一种检测设备，其特征在于，包括：传感器、设有反光涂层的弹性体、光源和处理器；

所述弹性体，用于响应待测物的接触发生形变；

所述光源，用于照射所述弹性体中的反光涂层；

所述传感器，用实时感应所述弹性体形变所引起的所述反光涂层的亮度变化，生成待测数据流，并将所述待测数据流传递给所述处理器；

所述处理器，用于接收所述待测数据流，对所述待测数据流进行数据处理，得到所述待测物的表面属性。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现权利要求1至7任一项所述的方法中的步骤。