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评估电容式凤凰平台注册在抓握和操作的分析


发布日期:[2018-08-24]    作者:凤凰平台凤凰平台注册


对人的把握和操作能力的分析是研究人类感官的电机控制和假肢和机器人类似于人类的手最重要。进行这种分析的一个可行的解决方案是开发仪器与手工测量物体的相互作用力。在这样的背景下,嵌入的对象的传感器的性能是至关重要的。本文主要研究一类电容凤凰平台注册适用于生物力学分析的实验表征。该分析是在三负载条件下进行(分布载荷,9提示负荷,和波浪形的负荷,由于三不同元素)通过牵引/压缩试验机。传感器评估了人类像抓条件下硅材料具有相同性质的人工美容手套的传感器和元素间的关系来模拟人体皮肤下。数据显示,输入输出关系的分析–,传感器由荷载条件的强烈影响(即型单元间)和掌握情况(有或无硅材料)。这需要考虑避免明显的测量误差。去这一关,传感器进行校准,为每个特定的情况下进行适当的修正传感器的输出,提高了测量精度。


1 .一.导言

人类的手是人类与环境之间的主要接口工具;它使世界和学习探索由于知觉。人类把握和操作的能力,以及物体的物理性质和触觉的表面扫描歧视是对日常生活活动(ADL)执行必要的。
施加的力对物体表面的掌握和操作过程中的分布研究掌握由人的质量是至关重要的,机械或人工手。在抓取力和压力数据通常是通过两个主要途径收集。前者是基于可穿戴式的解决方案,例如,传感器集成在手套或直接安装在手;如日常生活中常见的物体使用触觉或凤凰平台注册
可穿戴式的解决方案有一些缺点,如传感器定位和校准耗时的程序;一个复杂的耐磨性,由于一个不完美匹配的传感器和相应的解剖部位之间;自然运动改变。因此,尤其是当目标是不同的运动结构性能分析人手,如人与假肢手,使用手套或其他传感器直接应用在手不代表最佳的解决方案,掌握分析。
另一方面,检测对象提供的可能性来衡量抓取力独立手上的特征,例如,右手或左手,天然、人工或机械手。
力在物体表面上的接触点应用的特点是正常和切向分量。然而,关于掌握大多数信息可以通过唯一的正常成分提取,便于测量。例如,(一)几个力和滑移控制策略依赖的唯一正常的力;(b)物体滑动可以通过正常的力量[检索十]可采用在线补偿的可能对象滑移[执行稳定的把握;(C)绩效指标的文献质量评价的把握只能用正常力量;(d)最后,几个仪表嵌入传感器测量物体只有在外力的正常组成部分。
因此,这项工作的重点是电容式传感器的一个深入的实验分析,为检测对象的评估所施加的力的垂直分量可能合适。多年来,许多技术已开发采用了检测对象。其中最重要的是负载细胞,压阻式传感器,如力感应电阻(FSR)传感器。还特设开发基于电阻测量传感器模块被使用,其中导电弹性体的性能是由所施加的正常力改变。然而,研究表明,电容传感原理比结构简单的其他技术更好的性能、稳定性和温度独立。这就是本文的重点是对电容式传感器,特别是新公司电容式传感器属于辅助系统(即,一个新产品的压力分布的分析各种接触面)。他们在商业上可用的传感器,地址要求来自掌握分析成功地应用于文学作为生物力学应用的凤凰平台注册。由于其计量性能、灵活性和无线数据采集系统,这些传感器已经应用在很多领域,如:假肢(由插座测量树桩上的压力分布),在偏瘫患者康复(动态足底压力分布的评价),运动(监测马负载回到定义不同的车手位置)和诊断(通过监测的足底压力分布特征研究肥胖对儿童的影响],或在患者足底足溃疡或糖尿病)。以前所描述的应用程序没有分析掌握和操作过程中的法向分力对这些传感器的可行性研究。
的准确性,一些新型的电容式传感器模型的可靠性和灵敏度已在此前上市的应用分析。进入,在鞋类系统PEDAR精度(即,一个新产品测足之间,相互作用的鞋和地面,通过一个传感器放置在鞋的意思)已被调查。作者测试设备的绝对精度的步态周期中,说明(我)鞋的类型影响的Pedar系统记录的数据;(ii)估计负载作用于足底表面一般低于参考一个暗示力的大小估计不足(平均差23.8%)。
Murphy等人的研究检查Pedar传感器系统显示的可靠性水平不可接受的可靠性,证明了一类内相关系数从0.529到0.762。此外,在一个马鞍小说的压力装置的有效性和可重复性,为了评估一个骑手的位置,已检查。第一个是由骑手的重量和测量的正常力之间的相关系数定义的,而通过计算类内相关系数的二。结果表明,本系统使用过程中,随着时间的推移改变了传感器的灵敏度,需要日常校准阶段,措施的重复性降低其拆卸和更换。这是证明每日传感器变化从4.4~5 %。进入力的装置记录和材料的纹理位于传感器和负载之间的之间的相关性已被观察到,显示压力分布的差异取决于硬质或软接触面积。
阳性结果的文献报道,对把握和操作力分析研究他们鼓励应用性能和使用新型传感器的应用研究的缺乏。人们在静态条件下,传感器的性能有特殊的关注;负载和传感器之间的联系已经由一个单元间介导的(以下简称为探针)。该解决方案允许克服可靠性的担忧和依赖传感器响应特性。探头允许加载在整个传感器的有源区,无论具体的接触面积和接触的材料,即,人的皮肤或人工手套。在掌握可能影响传感器的性能给出了多个不同的情况,探讨了以方便力在特定的敏感区域参与目标掌握应用。不同形状的探针上的投入产出关系的影响进行了研究。此外,人类像抓条件已经用硅材料模仿(典型的人工美容手套)再现人体皮肤评估传感器的性能在一个场景中接近感兴趣的应用软。这一方面是考虑在几个医疗应用中最重要的
本文的结构如下。进入第2节由传感器满足的要求已被确定。然后,主要的工具和协议来实现预期目标的描述。第3节重点是通过从传感器和通过与参考值比较的压力数据处理得出实验结果;第4节提出了关于结果的关键因素;最后,在第5节结论和未来的工作进行了讨论。

2。材料与方法

一个触觉传感器应满足应用要求(即,在自然和人工手抓力分析):(我)测量范围可达10 N和0.2 N [鉴别阈值三十],以人情味;(ii)良好的精度的措施,至少有百分之五的满量程范围;(三)因其适应性强,任何形状的物体的柔性传感器材料。
一个满足上述要求的商业系统是由新公司电容式传感器代表。它们的特点是(从数据表)(我的)一个鉴别阈值的测量范围从0.5 kPa上升至20 kPa,取决于特定的校准阶段由制造商完成(这些值对应于0.05 N和2 N,分别);(ii)稳定在60 kPa,2000 kPa之间(对应6 N 200 N分别);(iii)的全量程的% 5的精度;(四)一平方1厘米的传感元件的有效面积二;(五)高度的灵活性和不同传感器尺寸可允许凤凰平台使用他们的各种配置和不同形状的物体。
四种传感器的响应,在接下来的058, 059、060, 061名,s2004(XL型插座传感器图1a)在不同的负载条件下进行了实验评估。这些传感器包括一个电容式传感器矩阵的单感官元素有1厘米的区域二。每个单元包括一个中空的波浪形的有源区和凸起的波浪形不一。传感器提出了9感官元素组织在一个三×三矩阵。感官元件的测量范围为3 kPa–200 kPa(0.3 N–20 N)。每个传感器被连接到一个新的盒子(图1C)对信号的采集和处理通过连接电缆(图1B),从而使数据阐述和沟通。数据是通过一个由通信密钥启用蓝牙通信手段的新型箱传输到计算机。数据已被使用50赫兹的采样频率采集并已通过蓝牙通信手段发送到计算机。的pliance-x在线专家软件(16图1D显示软件界面)已被用于记录和情节的接触面积,总压和总力。总力FM由传感器矩阵在一个给定的时间测量计算
FM=一∑NI=一PI,
(1)
哪里一是每个传感单元的面积(即1厘米二),PI是通过测量压力值I世纪的传感元件在时刻t,N是敏感元件组成的传感器阵列的数量。
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图1从传感器数据采集实验装置:(一)一个插座传感器XL s2004和他的波浪形区域的连接(B)电缆(C一种新型箱)的信号采集与处理。已收集和发送到计算机的数据。(D软件的界面
传感器的计量属性已被军队在整个感兴趣的应用范围估计(即,高达9 N)使用牵引/压缩试验机,即,Instron 3365(图2)。该系统配备了一个传感器(测力精度可达10 N,±0.25%的读值)所施加的力提供参考(FR)
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图2牵引/压缩试验机拉力机3365。白界强调:(一)负载细胞,使用探针;(B)传感器定位平面支持。
力已经设置了两参数的应用。第一个是加载速度,设置为2毫米∙min−1。二是力由INSTRON实验中应用的最大值。1 N 9 N为了评估感兴趣的整个范围的传感器响应力值。在每个实验结束时,应用的负载传感器已十在高原获得(参考图3,力已在考虑区间从15s 25 s)记录传感器的稳态响应。图3显示所施加的力的一个典型的趋势FR与每个值9,最大值三的收购是重复性条件下。试验的低数量已经计算覆盖率估计的扩展不确定度考虑下试验更大的覆盖因子数。事实上,具有2个自由度的t的学生分布(试验−1号)已被使用。进入图3,曲线的深度代表平均值的标准偏差±的力在3试验记录。由于在测量高重复性标准偏差值很低(即最大计算值约为N)。
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图三随时间变化的力在三个重复使用的牵引/压缩试验机应用于传感器。曲线的深度代表平均值的力施加在三试验±标准偏差。
该传感器已在三个不同的负载条件下测试:(一)分布载荷;(b)9提示负载;和(c)波型负载。如图所示图1一、传感器由9感官元素组织在一个3×3矩阵中空波浪形的活跃的地区,提出了波浪形不活跃的。首先,负载被施加在整个传感器的表面(即,“载”加载条件下),为了测试条件对传感器施加一个力传感器的手指相媲美。检查各传感元件的内部结构(图4一个地区),可以观察到,两个传感元件叠加(这是包围在黄图4一)。这个区域代表传感器的最活跃的地区。因此,负荷已由“提示负载装置应用于传感器的9感官9要素中的最活跃的地区”。最后,为了将对整个波浪形的有源区的负荷,“波浪形荷载加载条件下进行测定。
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图4(一)一个传感器的XL s2004传感元件的内部结构。最活跃的地区,在那里两传感元件的叠加,是包围在黄;(B)与最活跃的区域包围在黄传感器外部视图。
为了达到这个目的,ABS(丙烯腈-丁二烯-苯乙烯)探针已用3D打印技术开发了。在分布式负载,负载是由一个平面显示探针应用于分布式传感器(图5A,D)。装卸区有30×30毫米尺寸二对应于传感器的有源区。9提示负载,负载已采用由9尖高10毫米探头,1.1毫米和10.1毫米的边缘到边缘的距离直径(图5B、E)。该元素允许负载在每个单元矩阵的最敏感的区域对应的应用。在波浪形的负载,用在第三配置的探头波形加载区与传感器的有源区(图5C、F)。因此,这三个探头的形状允许测试最重要的载荷条件。
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图5该传感器和装载探针用于三种配置之间的耦合实验步骤:(一分布载荷;()B9提示负荷;()C波浪形的负荷)。在(D–F)所示为三配置的三维CAD。
为了复制人类像抓条件,人类的指尖和传感器之间的联系已由硅材料在传感器表面相反的探针定位模仿(图6)。材料,从美容手套用于商业假体(即陡硅胶美容手套),想要模仿人体皮肤的柔软。进入图6一、真正的掌握情况显示:假肢手指,由硅美容手套,在接触位于装载探针传感器放置在对象被抓。这种版本的实际掌握情况显示图6B,在假肢手指是由硅材料在刚性元件的模拟。实验2负载条件下,达到最佳的性能(即,9的提示下进行负荷和波浪形负载),如图所示第3节
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图六人类像抓条件。实际情况(一)是模仿在右边显示的设置(B)
为了保证结果的可重复性,为一个单一的配置,实验是在重复性条件下(相同的测量程序,进行同一运营商的同一测量系统和相同的位置,在推荐)。此外,进行了测量,改变使用条件(载荷条件下探头的形状和存在或不的硅材料)。
输入输出关系–传感器在测试已获得通过的线性拟合FR和FM在整个感兴趣的范围内,考虑到上述三个加载条件下,和掌握情况(有或无硅材料)。每个条件的最佳拟合曲线一直采用均方误差算法计算。
进一步的分析进行了量化的区别FR和FM用温和的奥特曼分析。这种分析主要是用来比较的测量系统与一个参考系统提供的测试提供的输出。特别是凤凰平台所代表的温和的奥特曼图,显示在X轴由两系统获得的测量结果的平均值(在凤凰平台的情况下F¯¯¯)和Y轴上的两个系统提供的值之间的差异(在凤凰平台的情况下dF)。两者的平均差异(mod,报道的X轴上的所有值的平均值)和限制协议(LOA,计算模型±1.96∙SD,SD的标准偏差值都报道了Y轴)进行了计算。这种分析已经进行了考虑两个条件:(一)直接比较FR和FM;(ii)之间的比较FR和力FC这是一个修正,FMFC有两个分析步骤:首先,计算线性关系拟合曲线FR和FM倒置法提取了两个插值系数;其次,插入的系数之间的线性关系FM和FC
实验数据之间的差异得到的所有其他条件下得到的分布式负载和结果(9提示,负载,和波浪形的负荷,与无硅材料)是利用学生的配对比较T检验和被认为是重要的P-value < 0.05.
MATLAB®(MathWorks软件、内蒂克、马、美国)包被用来分析实验过程中所收集的实验数据。

三.结果

结果表明,四的插座之间的类似行为s2004传感器XL(即,058, 059,060, 061)的一个最大的差异–0.4 N 0.5 N在9 N.因此施加的载荷对应,为简洁起见,仅对一个传感器的数据(即,s2004–060)是以下报道。
图7显示的关系FR和FM传感器的插座s2004–060 XL。FM报道±值平均值的扩展不确定度超过三重复试验用不同负荷(例如,为9 N,以下值施加的负荷FM测定:1.03±0.15 N的分布荷载,13.63±0.06 N 9要诀,负载0.06 N,9.57±波浪形负载)。扩展不确定度估计已考虑与自由和95%的信心水平的学生参考2度分布,在[推荐三十一]。和图7,误差棒代表考虑扩展不确定度的计算采用T-学生参考分布的置信区间。
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图7±测量扩展不确定度的力的平均值,为传感器s2004–060和每个参考载荷。每个检查加载条件最佳拟合线也显示。
最佳拟合线代表传感器校准曲线计算已考虑FR比鉴别阈值(即4 N的分布荷载,案例1 N为9提示载荷和波浪形负载)。
结果表明,在一般情况下,传感器的响应是由加载条件的强烈影响,事实上B或C,判别阈值范围从1 N(为波浪形的负荷和9提示负载)4 N(为分布式负载)。只考虑力值传感器的歧视(4 N 9 N的分布荷载,案例1 N 9 N 9提示负载,从1至9 N为波浪形,负荷)之间的关系FR和FM表示的是一个线性模型,通过相关系数的高值确定(R二)报道表1(即,0.980,0.986,0.988,9的分布荷载,荷载和波浪形尖负荷,分别)。的敏感性,作为最佳拟合直线,斜率为0.1631,1.622,1.113为三的负载条件下,分别。
表1结果从校准曲线为每个负载条件下,考虑到传感器s2004–060。
Table
校准已被人类像抓条件中的两例9提示负荷下进行,波浪形的负载(即负载条件下具有最高的灵敏度,如图所示)图8
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图8±测量扩展不确定度的力的平均值,为传感器s2004–060人类像抓下每个参考载荷。每个检查加载条件最佳拟合线也显示。
在这种情况下的负载条件下影响系统的输入输出关系–甄别阈值和灵敏度。为了有一个清晰的评估计量属性在所有不同的分析条件,灵敏度和鉴别阈值进行了表1
图9和图10显示温和的奥特曼分析,允许比较FM和FC与FR
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图9Bland Altman的比较分析FM与FR对于三加载条件(数据相关的分布荷载,荷载9提示,和波浪形负载显示为红色,黑色和蓝色,分别)。
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布兰德-奥特曼分析也被执行人像抓条件下(图11和图12)探讨一个更现实的情况下传感器的性能(即,与硅材料在传感器表面与探针,模仿人体皮肤)。
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图11Bland Altman的比较分析FM与FR对于两工况条件下人类像抓(9提示负荷,相关数据和波形负载是黑色和蓝色,分别显示)。
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图12Bland Altman的比较分析FC与FR对于两工况条件下人类像抓(结果与9端负载

4。讨论

进行分析的目的是(我)量化特定负载条件的影响(可掌握在真实的情景中的任务评价中使用)对传感器响应;及(ii)了解特定负载条件下的使用可以改善所考虑的应用传感器的性能(即,掌握和操纵力的分析)。虽然这些商业传感器已在几个领域进行评估(如测量压力分布的残肢与假肢[插座之间,康复运动诊断和),据凤凰平台所知,这是第一个研究这些传感器的把握和操作力的响应分析。对传感器性能的影响作了简要探讨了作者以前的工分析,但使用不同类型的传感器(例如,压阻式)。这项研究的重点是电容式传感器由于其更好的性能相对于其他技术
结果表明,为了使用分析传感器对凤凰平台感兴趣的具体应用(掌握力分析),有必要考虑载荷条件(即探头的材料类型是接触传感器的形状),因为它强烈地影响传感器的响应。事实上,这些结果表明图7表明该传感器不能用令人满意的性能,当负荷分布(条件与传感器上施加一个力指)应用于传感器(更好的识别阈值和灵敏度要求)。
采用修正的线性模型的基础上,估计力很接近在所有测量范围的参考值,没有大幅低估(如图所示的MOD,低值见图8);然而,判别阈值不能改进。所得到的结果与9个负载显示传感器的灵敏度显著增加(即,1.62和1.55在人像抓条件)。事实上,当负载接近9 N时,记录力显著高于实际。此外,该解决方案允许歧视门槛提高(即1 N)这是接近凤凰平台的要求。这是通过应用九个传感元件的传感器在最敏感的区域对应准时荷载引起的。虽然这个加载条件介绍所施加的力的高估,它可以通过通过传感器的标定计算线性模型的修正。波浪形探针传感器结构和复制可以获得良好的识别阈值(即1 N),相当于9的提示负载和高灵敏度(即,1.11和1.22在人像抓条件)。在这种情况下也可以提高精度的校正。因此,特定的负载条件下,可以改善上述的计量特性,得到了特定条件下的校准曲线可以用来避免明显的测量误差。
此外,该传感器被人类把握的条件下进行评估(通过将探头和传感器之间的硅材料)。从得到的结果,凤凰平台可以得出这样的结论:插座传感器XL s2004计量特性,特别是鉴别阈值和灵敏度,也取决于硅材料的存在。
在语境中把握的对象进行分析检测,加载面积取决于多种因素:对象的类型、执行方面的特点和特定的任务。由于插座传感器XL s2004装卸区的影响,该系统可以通过相关的测量误差的影响。探针的使用放置对象和负载保证一个特定的装卸区无论是此前上市的因素之间的。因此,提出的解决方案可以克服这些问题,在掌握分析结合特定的校准曲线的具体条件,如探针插入形状和材料。此外,根据具体的应用,有可能往9提示加载或波浪形荷载加载解决方案(如果有高灵敏度和低分辨阈值是必需的)。这些研究的目的是最大限度地提高传感器的插座XL s2004表现为考虑的应用程序(即,掌握和操纵力分析)。

5 .2 .结论

在本文中,使用可行性商业电容式凤凰平台注册为检测对象进行分析和把握了。首先,对传感器的性能已经在不同的负载条件下的功能分析。然后,传感器评估已经被人类像抓的条件下进行,通过模拟皮肤接触虽然硅材料。
校准曲线为每个配置的具体使用,考虑到负载条件、材料位于传感器和探头之间,可以提高传感器的精度,以及调节其灵敏度和鉴别阈值。
探针提出导致创建一个可重复的测量系统为目标的应用程序,旨在测量(通过检测对象)接触力由人力或人工手在抓握和操作任务独立的触点材料、装卸区、手的特点和特定的任务。
未来的工作将致力于使用所获得的结果进行把握和操作的分析仪器的发展目标。这些设备可以使定量和客观的方面把握和操纵能力的评价,也适用于任何学科无论具体的人体特征。值得注意的是,其他影响因素可能的影响,如在不同的抓取弯曲传感器的影响。最后,为进一步的步骤,这些传感器的检测对象的发展将开展以学习掌握能力ADL任务在健康受试者和截肢者穿着假肢手。