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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种材质识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117152518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311117443.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种材质识别方法及系统是由岳洋;杨东钊;安栋设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种材质识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种材质识别方法及系统，属于光信息处理技术领域，方法包括：获取待识别物体的深度与主动红外反射强度数据并提取物体位姿信息，得到的数据包括深度图、强度图与点云图；对深度图和强度图分别进行轮廓提取、像素深度值与强度值提取；在轮廓提取、像素深度值与强度值提取的基础上，加入点云图计算得到待识别物体各个像素点相关的水平倾角和竖直倾角；将水平倾角和竖直倾角，与提取出的该像素点的空间位置、深度值一并作为神经网络的输入数据值输入至预先训练的优化神经网络模型中，拟合出每一个像素点的拟合强度值，将拟合得到的结果输出用于待测物体材质的识别。该方法提高不同空间位置、不同表面几何情况的物体识别的准确率。

本发明授权一种材质识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种材质识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别物体的深度与主动红外反射强度数据并提取物体位姿信息，得到的数据包括深度图、强度图与点云图； 对深度图和强度图分别进行轮廓提取、像素深度值与强度值提取； 在轮廓提取、像素深度值与强度值提取的基础上，加入点云图计算得到待识别物体各个像素点相关的水平倾角和竖直倾角； 将水平倾角和竖直倾角，与提取出的该像素点的空间位置、深度值一并作为神经网络的输入数据值输入至预先训练的优化神经网络模型中，拟合出每一个像素点的拟合强度值，将拟合得到的结果输出用于待测物体材质的识别； 所述拟合出每一个像素点的拟合强度值，具体为： 待识别材质物体的每一个像素点所对应的强度值ir可以由其所属的材质、其所在平面距离相机的深度值dep、其位于所在平面中的位置x,y，以及水平倾角α与竖直倾角β这六个变量所决定，具体为： 经过拟合后得到 式中，x i为像素点i所处的水平位置，y i为像素点i所处的竖直位置，这两个参数与采集的图像分辨率有关；dep i为像素点i所在平面距离相机的深度值；α i为像素点i所对应位置处物体的水平倾角；β i为像素点i所对应位置处物体的竖直倾角；ir i,实际为像素点i所对应位置处物体的实际强度值；ir i,拟合为像素点i所对应位置处物体的拟合强度值； 所述将拟合得到的结果输出用于待测物体材质的识别，包括： 通过拟合强度值和倾斜因子一一对应相乘计算像素点对应于每一种材质的拟合强度值结果，并剔除识别盲点； 计算强度值偏差Δir i，与相对偏差err i； 对于多种材质的Δir i，比较得到其中的最小值Δir imin以及其对应的err imin，则Δir imin所对应的材质视为本像素点所对应的材质； 累计每一个像素点所对应的材质，认为像素点数对应最多的材质则为判定该待测物体所属的材质。

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