Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.7
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pp.753-761
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2012
This paper describes development of a hand and finger fixing system for the rehabilitation exercise of patient's fingers. In order to exercise the finger rehabilitation using a finger rehabilitation robot, a patient's hand or fingers are fixed safely. In this paper, The hand and fingers fixing system can safely fix stroke patient's hand and fingers by pressing with force control system. The characteristic test of the system was carried out. It is thought that the system could be used for fixing their fingers in stroke patient's finger rehabilitation exercise.
This study aimed to classify the hand types of adult males aged 20 to 69 years using three-dimensional measurement data from the 2020 8th Korean Anthropometric Survey, the latest measurement data from the National Institute of Standards and Technology Size Korea, and explore the characteristics of each type. Through this, I aimed to draw implications for the development of work gloves. The factors that make up an adult male's hand were categorized into hand and finger thickness factors, palm length factors, and finger length factors. Adult male hands were categorized into four types: small, thin hands and long fingers; thick, long fingers; medium, short hands and fingers; and large, thin, short fingers. The analysis showed that the younger the age, the more slender and long the hands and fingers, and as age increased, hands and fingers became shorter and thicker. Implications for the development of work gloves included the need for size segmentation based on the age of the work glove user, changes in the way glove dimensions are set based on hand length and hand circumference, and the need to segment gloves by the type of work. Hand typing in future research should be done according to occupational groups, and glove patterns should be developed for each type of work based on the results of this study.
The purpose of this study was to analyze the three-dimensional hand-related dimensions of elderly women aged 70 to 84 years and to characterize them to develop safety gloves for dementia patients. The 3D data from the 8th Human Size Survey of the National Institute of Standards and Technology, Size Korea, were analyzed using the SPSS 26.0 program. The straight thumb length was longer in elderly women aged 70-74 than in those aged 80-84. To analyze the hand type of elderly women, four factors were categorized: hand and finger horizontal factor, hand vertical factor, finger digit V thickness factor, and finger length factor. Elderly women's hand types were categorized as 'long hands and thin fingers', 'thick hands with long fingers', and 'short hands and thick little fingers'. Elderly women aged 70-74 years and 80-84 years were analyzed as having the most 'long hands and thin fingers' type, while older women aged 75-79 years were analyzed as having the most 'thick hands and long fingers' type. It is known that the fingers get thicker and the size of hands increase as age advances, but by the age 80, there is a change in the size of hands again. In future research, it would be worth expanding to other age groups to explore differences between age groups and to develop safety gloves for real-world dementia patients based on the hand types analyzed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.21
no.4
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pp.183-189
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2018
The focus of this paper is to design and control a three fingered hand system with eight axes for smart factory with an flexible controller, and to keep a useful big database for dynamic manipulation based on the experimental results. The weight of the hand module is only 1.2 kg, but flexible motion and powerful grasping are possible. To achieve such a flexible motion control of a robotic hand, we have developed a robust and precise fingered hand with a control system incorporating image recognition system in which we deal with the problems of not only accuracy and range of motion but also the flexibility of hand. The fingers are arranged so as to grasp both circular and prismatic objects. In order to achieve the light mechanism, we reduced the number of joints and fingers as much as possible. In this study, it was used three fingers with eight axes which is the optimal number to achieve a robust grasping diverse shape parts for smart factory.
This paper proposes a biomimetic hand prosthesis with tendon-driven five fingers. Each finger is composed of a distal-middle phalange, a proximal phalange and a metacarpal bone, which are connected to a link mechanism. The finger flexion is a resultant motion by pulling a wire to serve as a tendon, but the finger extension is performed by an elastic mechanism composed of a restoration spring. The designed hand prosthesis with tendon-driven five fingers has totally six degrees of freedom. But its weight is merely 400.73g. The hand can perform various hand functions such as the grasping and the hand postures. From experimental results, we show that the proposed hand prosthesis is useful to amputees as a prosthetic hand.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2363-2374
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2016
Communication occurs through verbal elements, which usually involve language, as well as non-verbal elements such as facial expressions, eye contact, and gestures. In particular, among these non-verbal elements, gestures are symbolic representations of physical, vocal, and emotional behaviors. This means that gestures can be signals toward a target or expressions of internal psychological processes, rather than simply movements of the body or hands. Moreover, gestures with such properties have been the focus of much research for a new interface in the NUI/NUX field. In this paper, we propose a method for recognizing the number of fingers and detecting the hand region based on the depth information and geometric features of the hand for application to an NUI/NUX. The hand region is detected by using depth information provided by the Kinect system, and the number of fingers is identified by comparing the distance between the contour and the center of the hand region. The contour is detected using the Suzuki85 algorithm, and the number of fingers is calculated by detecting the finger tips in a location at the maximum distance to compare the distances between three consecutive dots in the contour and the center point of the hand. The average recognition rate for the number of fingers is 98.6%, and the execution time is 0.065 ms for the algorithm used in the proposed method. Although this method is fast and its complexity is low, it shows a higher recognition rate and faster recognition speed than other methods. As an application example of the proposed method, this paper explains a Secret Door that recognizes a password by recognizing the number of fingers held up by a user.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.10
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pp.1892-1897
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2017
This paper proposes a finger counting algorithm for a hand with stuck fingers. The proposed algorithm is based on the fact that straight line type shadows are inevitably generated between fingers. It divides the hand region into the thumb region and the four fingers region for effective shadow detection, and generates an edge image in each region. Projection curves are generated by appling a line detection and a projection technique to each edge image, and the peaks of the curves are detected as candidates for finger shadows. And then peaks due to finger shadows are extracted from them and counted. In the finger counting experiment on hand images expressing various shapes with stuck fingers, the counting success rate is from 83.3% to 100% according to the number of fingers, and 93.1% on the whole. It also shows that if hand images are generated under controlled conditions, the failure cases can be sufficiently improved.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.3
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pp.12-19
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2003
This paper describes the design of a robot's hand with two fingers for stably grasping an unknown object, and the development of a 3-axis force sensor for which is necessary to constructing the robot's fingers. In order to safely grasp an unknown object using the robot's fingers, they should measure the forces in the gripping and in the gravity directions, and control the measured forces. The 3-axis force sensor should be used for accurately measuring the weight of an unknown object in the gravity direction. Thus, in this paper, the robot's hand with two fingers for stably grasping an unknown object is designed, and the 3-axis force sensor is newly modeled and fabricated using several parallel-plate beams.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.7
s.184
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pp.67-75
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2006
One of challenging topics for humanoid hands is to modulate a human-like motion of humanoid fingers handling an object. To this end, recognizing the motion behavior of human fingers is very important aspect. Based on this concept, this paper identifies the .joint trajectories of human fingers for an operation of hand opening and closing, and specifies an empirical model that coordinates an inter-articular relationship of human fingers doing the given motion. It is expected that the inter-articular model presented in this paper is applicable for humanoid fingers to mimic the natural motion of human fingers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.9
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pp.1-6
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2018
In this paper, we propose a method dividing effectively the hand and fingers using general webcam. The method executes 4 times empirically preprocessing one to erase noise. First, it erases the overall noise of the image using Gaussian smoothing. Second, it changes from RGB image to HSV color model and YCbCr color model, executes a global static binarization based on the statistical value for each color model, and erase the noise through bitwise-OR operation. Third, it executes outline approximation and inner region filling algorithm using RDP algorithm and Flood fill algorithm and erase noise. Lastly, it erases noise through morphological operation and determines the threshold propositional to the image size and selects the hand and fingers area. This paper compares to existing one color based hand area division method and focuses the noise deduction and can be used to a gesture recognition application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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