上海維立勝衡傳感器有限公司
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閱讀：72發(fā)布時間：2025-3-10
中南大學(xué)何培副教授、陽軍亮教授等研究人員，研發(fā)一種由CNT石墨烯/PDMS印刷應(yīng)變傳感器制成的智能手套組成的智能系統(tǒng)。
基于絲網(wǎng)印刷方法研制成功的CNT-石墨烯/PDMS應(yīng)變傳感器。制造的應(yīng)變傳感器可以舒適地連接到手套上，以獲取有關(guān)手指動作和手勢的信息。通過使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠訓(xùn)練和區(qū)分從不同手勢獲得的信號，該傳感器系統(tǒng)對10個數(shù)字手勢、15個中文手勢、10個ASL手勢和8個物體的識別準(zhǔn)確率分別達(dá)到98.6%、96.1%、98.0%和96.7%。
該智能手套具有良好的適配性、舒適性和輕便性。在機(jī)器學(xué)習(xí)策略的啟發(fā)下，一個定制的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地對多個對象和手勢進(jìn)行分類和執(zhí)行。建立了不同手語手勢和物體抓取手勢的多個數(shù)據(jù)集，結(jié)果表明，該智能系統(tǒng)的平均準(zhǔn)確率可達(dá)97%，對一些手勢組的準(zhǔn)確率可達(dá)99.4%。此外，該系統(tǒng)還連接了一只機(jī)器手，它能夠?qū)θ耸值膭幼髯龀龇磻?yīng)，做出某些手勢，從而實現(xiàn)簡單的手勢交流。這些特點為人機(jī)界面中的手勢識別提供了可行的實際應(yīng)用方案。
目前，此成果發(fā)表在《ACS Appl.Mater.Interfaces》期刊，論文“Machine Learning-Enabled Intelligent Gesture Recognition and Communication System Using Printed Strain Sensors”，鏈接地址https://doi.org/10.1021/acsami.3c10846
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