基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质

本发明公开了基于深度学习的视触觉传感器梯度标定方法、装置及介质，包括：获取预设圆球压在待标定视触觉传感器的目标触摸膜上的传感器图像信息，将传感器图像信息输入到预先训练好的深度学习分割模型，得到目标触摸膜的圆球接触区域；确定圆球接触区域内各个点的坐标值和RGB值，并根据预设圆球的半径计算圆球接触区域内各个点的梯度信息；根据坐标值、RGB值以及梯度信息构建训练数据集，并根据训练数据集训练得到梯度识别模型；根据梯度识别模型标定目标触摸膜上各个点的RGB光强度与梯度的映射关系。本发明提高了视触觉传感器梯度标定的效率和准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。