In this paper, we have developed page level input system of the character reading aid for the blind. Input toys)ems arse consisted with 512 pixels line image sensor, optical lento, digital interface for the computer and its control software. Input buffer size of the computer memory that for the single scanning of printed matters Image is 64kB. Image patterns of the reading characters which stored in system memory are converted to tactile character patterns that would be output to the bimorph tactile sensor by software control.
This paper proposes a surface recognition algorithm which determines the types of contact surfaces by fusing the information collected by the multisensor system, consisted of the optical tactile and force/torque sensors. Since the image shape measured by the optical tactile sensor system, which is used for determining the surface type, varies depending on the forces provided at the measuring moment, the force information measured by the f/t sensor takes an important role. In this paper, an image contour is represented by the long and short axes and they are fuzzified individually by the membership function formulated by observing the variation of the lengths of the long and short axes depending on the provided force. The fuzzified values of the long and short axes are fused using the average Minkowski's distance. Compared to the case where only the contour information is used, the proposed algorithm has shown about 14% of enhancement in the recognition ratio. Especially, when imposing the optimal force determined by the experiments, the recognition ratio has been measured over 91%.
Rodents demonstrate an outstanding capability for tactile perceptions using their whiskers. The mechanoreceptors in the whisker follicles are responsive to the deflections or vibrations of the whisker beams. It is believed that the sensor processing can determine the location of an object in touch, that is, the angular position and direction of the object. We designed artificial whiskers modelling the real whiskers and tested tactile localization. The robotic system needs to adjust its position against an object to help the shape recognition. We show a robotic adjustment of position based on tactile localization. The behaviour uses deflection curves of the whisker sensors for every sweep of whiskers and estimates the location of a target object.
가해준 하중에 따라 폴리(비닐리덴 플루오라이드) (PVDF) 필름에서 발생하는 전압을 측정하며 분포형 촉각센서로서의 특성을 연구하였다. PVDF 필름에 전기장과 온도를 달리하면서 극화 (poling)의 변화를 주었고 이에 따른 필름의 압전성을 나타내는 $\beta$-결정상의 피크를 FT-IR. DSC와 XRD를 사용하여 확인하였다. 본 연구에서 사용된 온도와 전압의 영역에서는 극화 온도가 증가함에 따라 그리고 극화 전압이 증가함에 따라 $\beta$-결정상은 증가하였으며, 이에 따라 유전상수가 역시 증가하였다. 8$\times$8어레이 (array)로 제작된 촉각센서에 힘을 가하여 극화에 따른 전압 발생량을 측정한 결과, 극화가 많이 된 시편의 경우 높은 전압이 발생하는 것을 확인하였다.
The importance of flexible polymer-based pressure sensors is growing in fields like healthcare monitoring, tactile recognition, gesture recognition, human-machine interface, and robot skin. In particular, health monitoring and tactile devices require high sensor sensitivity. Researchers have worked on sensor material and structure to achieve high sensitivity. A simple and effective method has been to employ three-dimensional pressure sensors. Three-dimensional (3D) structures dramatically increase sensor sensitivity by achieving larger local deformations for the same pressure. In this paper, the performance, manufacturing method, material, and structure of high-sensitivity flexible pressure sensors based on 3D structures, are reviewed.
Recently, piezoelectric tactile sensors have garnered considerable attention in the field of texture recognition owing to their high sensitivity and high-frequency detection capability. Despite their remarkable potential, improving their mechanical flexibility to attach to complex surfaces remains challenging. In this study, we present a flexible piezoelectric sensor that can be bent to an extremely small radius of up to 2.5 mm and still maintain good electrical performance. The proposed sensor was fabricated by controlling the thickness that induces internal stress under external deformation. The fabricated piezoelectric sensor exhibited a high sensitivity of 9.3 nA/kPa ranging from 0 to 10 kPa and a wide frequency range of up to 1 kHz. To demonstrate real-time texture recognition by rubbing the surface of an object with our sensor, nine sets of fabric plates were prepared to reflect their material properties and surface roughness. To extract features of the objects from the detected sensing data, we converted the analog dataset to short-term Fourier transform images. Subsequently, texture recognition was performed using a convolutional neural network with a classification accuracy of 97%.
An important signal processing problem in PVDF sensor is the restoration of surface information from electric sensing signals. The objectives of this research are to design a new texture sensing system and to develop a new signal processing algorithm for signals from the sensor to be tangibly displayed by tangible interface systems. The texture sensing system is designed to get surface information with high resolution and dynamic range. First, a PVDF sensor is made of piezoelectric polymer (polyvinylidene fluoride) strips molded in a silicon rubber and attached in a rigid cylinder body. The sensor is mounted to a scanning system for dynamic sensing. Secondly, a new signal processing algorithm is developed to restore surface information. The algorithm consists of the two-dimensional modeling of the sensor using an identification method and inverse filtering from sensing signals into estimated surface information. Finally the two-dimensional surface information can be experimentally reconstructed from sensing signals using the developed signal processing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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