[发明专利]基于光纤传感的材质在线识别方法

权利要求书

1.一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于：首先将被识别材质在封装有光纤传感器的双层硅橡胶的上表面进行滑移，并采集每次滑移过程中光纤传感器的中心波长数据，然后应用在线识别系统实时提取中心波长数据的特征值，进行分析得到材质类型；

中心波长数据的特征值为中心波长数据的均值最大差值、极差和标准差；

在线识别系统包括光纤光栅解调模块和在线识别平台，在线识别平台为Labview和Matlab；光纤光栅解调模块实时读取每次滑移过程光纤传感器采集到的中心波长数据，并将中心波长数据的数据流输入到Labview上的接收端，Labview实时接收中心波长数据，并输出中心波长数据的均值最大差值、极差和标准差，然后将输出的中心波长数据的均值最大差值、极差和标准差更新保存为Matlab的table类型，记为T，最后将T输入到训练好的模型进行识别得到材质类型，识别的代码为：

T.material＝char(trainedModel.predictFcn(T))；

所述代码表示利用训练好的模型根据T中的三个特征值进行预测识别，将预测到的结果以字符的形式保存到T的material列中；

训练好的模型是将滑移过程中采集到的每种材质对应的中心波长数据的均值最大差值、极差和标准差作为输入参数，采用Matlab中的SVM算法进行分类训练得到的；

材质类型与中心波长数据的均值最大差值、极差和标准差的对应关系如下：

material＝粗布的均值最大差值范围是(0.00562～0.02648)，极差的范围是(0.0328～0.0649)，标准差范围是(0.005383～0.01618)；

material＝PLA的均值最大差值范围是(0.02260～0.09321)，极差的范围是(0.0778～0.2092)，标准差范围是(0.01554～0.05117)；

material＝800目砂纸的均值最大差值范围是(0.02240～0.08545),极差的范围是(0.0473～0.1235)，标准差范围是(0.008295～0.02800)；

中心波长数据的均值最大差值、极差和标准差的单位均为nm。

2.根据权利要求1所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，所述滑移的速度为12～25mm/s。

3.根据权利要求1所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，所述光纤传感器为光纤布拉格光栅传感器，并且预先经过预应力拉伸。

4.根据权利要求3所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，滑移过程通过滑移机构来完成；

滑移机构包括滑移基台、预应力拉伸器和传动模块；滑移基台为具有方形凹槽的基台，方形凹槽中浇灌有两层硅橡胶，两层硅橡胶之间封装有光纤布拉格光栅传感器；光纤布拉格光栅传感器的尾纤与预应力拉伸器相连；传动模块包括滑块，滑块水平放置于滑移基台上，滑块下表面贴附有被识别材质。

5.根据权利要求4所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，滑移基台的材质为PLA。

6.根据权利要求4所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，传动模块还包括步进电机、滚珠丝杠、驱动器、MCU和连接件，滑块通过连接件与滚珠丝杠相连，驱动器连接MCU与步进电机，步进电机与滚珠丝杠通过丝杆滑台相连。

7.根据权利要求4所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，用M6螺栓对尾纤进行拉伸幅度控制，经预应力拉伸器拉伸之后再用M6螺母对尾纤进行固定，尾纤通过通孔与螺栓相连。

8.根据权利要求4所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，硅橡胶为705硅橡胶。

9.根据权利要求1所述的一种基于光纤传感的材质在线识别方法，其特征在于，训练好的模型的识别准确率为95％以上。