[發明專利]基于散斑指紋的目標材料識別方法及系統

在審

• 申請號: 202011292562.X
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112414973A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 王陽;杜小平;郜魏柯;趙繼廣;宋一鑠;楊步一;呂瀟磊;張建偉
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍戰略支援部隊航天工程大學
• 主分類號: G01N21/47
• 分類號: G01N21/47
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 仇蕾安

1.一種基于散斑指紋的目標材料識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，通過CCD相機采集樣本材料的激光散斑回波形成激光散斑圖案，并從所述激光散斑圖案中進行特征提取；

其中，所述特征參數主要包括：散斑對比度、自相關函數、光強概率密度分布函數以及從兩個特征函數中提取的各階矩；

步驟2，按照所采集的樣本材料種類對所提取的相應特征進行標記，建立材料激光散斑指紋庫，并在隨后的實驗訓練過程中對各特征值進行篩選和評估，賦予合適的權重；

步驟3，通過將采集得到的目標散斑與先前建立的特征庫進行分析對比，實現對目標材料的識別。

2.根據權利要求1所述的基于散斑指紋的目標材料識別方法，其特征在于，步驟2中材料激光散斑指紋庫的建立包括：

多次采集同種材料的激光散斑圖案，建立同種材料的激光散斑特征，降低無關因素對采集過程的影響；

采集不同材質的激光散斑圖案，并根據材料種類進行標記分類，建立不同材料的標準散斑指紋庫。

3.根據權利要求2所述的基于散斑指紋的目標材料識別方法，其特征在于，所述不同材料的標準散斑指紋庫的建立包括：

一、提取不同材料的特征值并建立訓練集和檢驗集；

二、使用訓練集通過有監督的線性判別分析算法建立材料與散斑特征間的映射關系；

三、使用檢驗集實現對映射模型的進一步優化，得到最終的映射模型。

4.根據權利要求3所述的基于散斑指紋的目標材料識別方法，其特征在于：應通過檢驗集對初始模型進行調參優化，具體過程包括：一、計算模型性能與各個參數之間的梯度，二、采用梯度下降法對所選各參數進行改進。

5.一種基于散斑指紋的目標材料識別系統，其特征在于，包括：發射單元、接受單元和存儲及信號處理單元；其中，

發射單元發射具有足夠相干性的激光光束；相干光束與目標表面相互作用后由接受單元的CCD相機進行接收；存儲及處理單元實現對接收到的目標散斑圖案進行存儲及處理。

6.如權利要求5所述的基于散斑指紋的目標材料識別系統，其特征在于，存儲及處理單元的具體處理過程包括：

提取所獲得的激光散斑圖案的對比度、散斑自相關函數、光強概率密度分布函數以及由兩個函數提取出的各階矩共同構成該散斑圖案的特征向量；并對提取出的特征值和事先建立好的標準散斑指紋庫進行分析、比較和判斷，最終實現對目標材料的識別。