A.Lời mở đầu Chúng ta biết, người có giác quan, thị giác, thính giác, khứu giác, vị giác xúc giác Theo bạn loại giác quan trên, giác quan quan trọng nhất? Nếu thị giác, người mù họat động tương đối tốt với hỗ trợ định, thính giác, gặp khó khăn giao tiếp cảm nhận âm nhạc, vị giác, ăn ngon(nhưng sống được), xúc giác sao? Đó thực thảm họa Con người hoạt động mà cảm giác trọng lực, cảm giác đối tượng mà họ tương tác, thao tác người rối loạn kiểm soát nghiêm trọng Họ chạm vào lưỡi gươm đứt tay trước họ biết lưỡi gươm sắc nào, họ điều khiển lực tác động tay với người khác làm đau người Nói tóm lại, xúc giác giác quan quan trọng nhất, thường trực người, thường trực đến mức người nhiều không cảm thấy tồn không thấy quan trọng nó.Với tiến vượt bậc khoa học kĩ thuật người muốn tìm cách đơn giản hóa công việc,tiết kiệm sức lao động ,nâng cao suất ,chất lượng Từ tìm tòi, khát khao sáng tạo robot đời nhằm thực sứ mạng to lớn mà người đặt cho chúng.Tuy nhiên rào cản lớn nhà khoa học việc tạo giác quan người cho robot khiến chúng trở nên giống người Chúng ta biết đến loài thằn lằn đứt đuôi có khả tự mọc trở lại,hay khả tự tái tạo,thay phận giống người hành tinh phim giả tưởng.Việc phận thể điều không mong muốn Cơ thể người có cấu tạo phức tạp Việc tái tạo phận chức hoạt động công nghệ sinh học thử thách lớn nhà nghiên cứu Trong đó, xúc giác giác quan phức tạp khó mô nhất.Nhưng kỉ 21 tương lai không xa người chế tạo phận giống thể người để thay phận mất.Đó thực “một cách mạng y học” kỉ 21.Vậy tạo nên điều kì diệu vậy,phải phép màu kết giải pháp công nghệ thành tựu khoa học vượt bậc.Câu hỏi nhiều hệ nhà khoa học nghiên cứu nhằm tìm câu trả lời Và đời công nghệ cảm biến nhằm khôi phục lại giác quan người mà trung tâm cảm biến xúc giác thay cho câu trả lời.Những ứng dụng công nghệ cảm biến xúc giác to lớn rộng dãi.Trên lĩnh vực ứng dụng(trong y tế công nghệ robot) mà theo em quan trọng công nghệ cảm biến xúc giác,còn ứng dụng khác em xin trình bày chi tiết phần “những ứng dụng công nghệ cảm biến xúc giác” đề tài này.Vậy công nghệ cảm biến xúc giác ? Dưới em xin trình bày hiểu biết tài liệu mà em tham khảo lĩnh vực thú vị này.Do kiến thức hạn hẹp,tài liệu tham khảo thời gian nhiều nên vấn đề em trình bày tiểu luận nhiều thiếu sót.Em mong nhận bảo hướng dẫn thêm thầy.Cuối em xin chân thành cảm ơn tiến sĩ Đặng Đức Vượng – thuộc môn vật liệu điện tử nhiệt tình giúp đỡ em hoàn thành tiểu luận Hà nội, tháng 11 năm 2010 Phần : Nguyên lí cấu tạo cảm biến xúc giác I/ nguyên lí cảm biến xúc giác : Cảm biến xúc giác có nhiều loại, nguyên lí hoạt động chúng dựa mô lại hệ thống xúc giác người.Đó mô tính chất vật lí :độ nhám ,sự mềm mại ma sát để tái tạo xúc giác người.Dựa kết cấu xương ,các lớp mô mềm ,các rặng biểu bì ,và phân bố mechanoreceptors Vì , cấu trúc hệ thống cảm biến xúc giác cần phải dựa kết cấu đó.Tuy nhiên , Bàn tay người có số lượng thụ thể dày đặc đầu ngón tay - khoảng 2.500 thụ thể/1 cm vuông khoảng 17.000 thụ thể xúc giác bàn tay.Vì việc mô lại chức xúc giác người hoan toàn dễ dàng,đây thử thách thật nhà khoa học Một ví dụ thiết kế kết cấu cảm biến mô đặc tính xúc giác liệt kê 1) đàn hồi vật liệu: Silicone cao su sử dụng để mô mô người Điều cần thiết để tạo liên hệ mềm bề mặt chứng minh có hiệu việc phát kết cấu vật liệu mềm 2) Hai lớp cấu trúc: thi đua cấu người mô, hai loại cao su silicon với độ đàn hồi (hệ số đàn hồi giống người lớp biểu bì hạ bì lớp người) 3) Phân phối yếu tố xương móng tay: Đểhiệu thu cảm giác thông tin, phận có chức xương móng tay nằm sở cảm biến 4) Macro quy mô cong: Bề mặt cảm biến chạm vào vật liệu chịu cong để phát khác biệt khu vực liên hệ 5) Phân phối yếu tố cảm biến: Để Mechanoreceptors giống ngón tay người, tổng cộng năm thiết bị đo biến dạng đặt bên cao su silicone, ranh giới hai lớp khác nhau, giống Meissner Corpuscles Điều để có phân bổ không gian giác quan 6) Biểu bì Ridges: đường lằn biểu bì đặt dọc theo bề mặt cảm biến để đạt hiệu ứng tương tự ngón tay người, giải thích phần trước II/cấu tạo cảm biến xúc giác : *)Cấu tạo chung : Các cảm biến xúc giác thường cấu tạo theo kiểu "bánh sanwhich" gồm lưới dẫn điện(với hệ thống dây dẫn đặt vuông góc tạo thành ô vuông nhỏ) mặt phủ lớp cao su đàn hồi đặt nằm hai điện cực song song điện cực nối với đất thông qua mạch đo dòng vậy, "làn da điện tử có độ nhạy cảm gấp 1000 lần da người, cảm nhận động chạm nhẹ cánh bướm bay qua" Một PVDF dùng làm cảm biến xúc vật liệu dùng làm cảm biến xúc giác : Vật liệu dùng làm cảm biến xúc giác thường vật liệu hữu phổ biến PVDF(Polyvinylidene fluoride) cao su PVDF (polyvinylidene fluoride) homopolymer tanprocessible với nhiệt độ liên tục đề nghị sử dụng 150 ° C (302 ° F) PVDF có độ bền, độ cứng, sức mạnh điện môi cao, chịu mài mòn, chống creep, độ tinh khiết cao, trơ hóa học, tính dễ cháy thấp, hấp thu độ ẩm thấp Các tính chất làm cho PVDF sản phẩm ưa thích ứng dụng, chẳng hạn như, miếng đệm, ống, phụ kiện, van, phận bơm cho chất bán dẫn công nghiệp chế biến hóa chất Dưới bảng số đặc tính vật liệu PVDF : Các vật liệu hữu ,đặc biệt PVDF có tac dụng làm cho cảm biến xúc giác trở nên nhạy với cấu trúc bao gồm đỉnh đáy mềm làm chất Polystyrene, áp điện màng mỏng, PVDF, mảng vi PDMS sử dụng làm vật liệu cảm biến tế vi, tương ứng Thí nghiệm cho thấy PVDF cho điện áp đầu tuyến tính với lực lượng liên hệ từ 10N đến 0,5 N độ tin cậy tốt dải tần số thấp ~ 100 Hz ,điều cần thiết cho cảm biến xúc giác.Vì PVDF thường sử dụng để chế tạo cảm biến xúc giác Ngoài ra,một vài vật liệu khác sử dụng Và nhà khoa học thuộc trung tâm nghiên cứu quốc gia Oak Ridge (ORNL), Hoa Kì phát triển loại ống nano cacbon bắt chước chức xúc giác người Dựa phương pháp chế tạo sợi thủy tinh, nhà khoa học tìm cách nhồi 19.600 ống nano cacbon có chứa rãnh thành sợi có kích thước nhỏ lần sợi tóc người Cấu trúc nhân tạo đặt tỷ lệ tương đương bó dây thần kinh dẫn truyền Theo nhà nghiên cứu Ilia Ivanov làm việc trung tâm khoa học vật liệu trạng thái nano (CNMS) thuộc ORNL: "Mục tiêu tái thiết kế tự nhiên thể người cảm biến nhân tạo, qua phục hồi chức cảm nhận người vật thể hay nhiệt độ cách hiệu quả." Cô cho biết thêm: "Bàn tay người có số lượng thụ thể dày đặc đầu ngón tay - khoảng 2.500 thụ thể/1 cm vuông khoảng 17.000 thụ thể xúc giác bàn tay Vì vây, với mật độ rãnh ống nano cacbon, tái tạo số lượng thụ thể xúc giác tương ứng." Các ống nano cacbon không nhỏ mà chúng có khả dẫn điện Đây yếu tố quan trọng ý tưởng sử dụng chúng để tái tạo hệ thống thần kinh Trong cấu túc hổn hợp ORNL, ống nano cacbon cách điện thủy tinh, ống dẫn truyền tín hiệu thần kinh đơn lẻ Các nhà nghiên cứu cho biết bước dự án chứng minh tính dẫn truyền đơn đạt hệ số truyền dẫn cao Một trở ngại lớn với nhà khoa học vật liệu hữu chất bán dẫn kém, có nghĩa thiết bị điện tử làm từ vật liệu đòi hỏi điện áp lớn để vận hành Vật liệu vô cơ, silicon lại có khả dẫn điện tuyệt vời đó, sử dụng chúng với điện thấp Chúng ổn định mặt hóa học Thế nhưng, chúng lại không linh hoạt dễ bị rạn nứt Vì việc phát sợi vô nano siêu mỏng có độ mềm dẻo đáng ngạc nhiên tiền đề việc tạo nhận cảm điện tử Với phát minh nhà khoa học tin tưởng chế tạo loại cảm biến xúc giác với độ nhạy cao ,thậm chí xa loại da nhân tạo giống thật 2.Công nghệ chế tạo cảm biến xúc giác : Công nghệ chế tạo cảm biến xúc giác có nhiều loại ,nhưng hạn chế tài liệu ,em xin phép trình bày công nghệ mà theo em phổ biến Đó công nghệ Haptic công nghệ MEMS a) Công nghệ haptic: Công nghệ Haptics công nghệ tái tạo lại cảm giác xúc giác đó, với mức độ chân thực chi tiết khác nhau, nhằm tái tạo lại toàn hay phần cảm giác xúc giác người tiếp xúc với thiết bị Công nghệ Haptic chủ yếu mang lại loại cảm giác tiếp xúc: cảm giác lực( force feedback) cảm giác tiếp xúc (tactile) Cảm giác lực mang lại cho người cảm giác lực tác động, nhằm tái tạo diện vật thông qua lực tác động với tư cách đối tượng giới ảo với người Trong cảm giác xúc giác (tactile) mang lại cảm giác chi tiết bề mặt vật, tái tạo đặc tính thô, nhám, trơn,… Trên thực tế khác biệt rõ ràng cách phân loại này, khác biệt nằm cách thực thi chúng Cảm giác lực thông thường thực thông qua việc điều khiển cấu chấp hành (actuators), cấu tái tạo cảm giác lực qua tác động với người Cơ cấu chấp hành bao gồm động điện, động khí nén, thủy lực Units: mm Hình 2: Cấu trúc cảm biến Units: mm Hình 3: Vị trí cảm biến - chữ Cảm biến dùng tờ phim PVDF để cấu trúc trở nên đơn giản Vùng cảm biến ngón tay đóng vai trò cảm nhận chữ Braille Cảm biến di chuyền theo ngón tay bên chữ Braille từ trái qua phải để thu tin hiệu Vị trí cảm biến chữ Hình Vì cảm biến xúc giác nên liên kết động chất nhận cảm chữ Braille sinh tín hiệu Đế cảm biến làm lớp vỏ không rỉ bọc lên lớp cao su xốp, nằm tờ phim PVDF có gắn điện cực lớp bọc phim nhựa bảo vệ Lớp cao su xốp có hình tam giác vuông có cạnh góc vuông 12.5mm 3mm Cạnh dài đặt trực giao với hướng chuyển động cảm biến Thời gian liên kết với chấm cột chữ Braille tùy thuộc vào vị trí chấm khiến dạng sóng kí tự khác khác Các chốt gắn cố định mặt cảm biến để làm giảm biến đổi độ sau tiếp xúc Thêm vào đó, dẫn gắn vào mặt chận nhận cảm giúp cho cảm biến di chuyển theo hàng chữ Hệ thống đo lường Thí nghiệm cài đặt biểu đồ Hình Cảm biến dịch chuyển bên chữ theo điều khiển ngón tay với tốc độ khoảng 50 mm s−1 ∼ 200 mm s−1 Các chuỗi gồm kí tự, dạng sóng 1200 chuỗi (tổng số dạng sóng tạo thành kí tự đơn lẻ 5520) đo người khỏe mạnh, vừa giới thiệu cách dùng cảm biến Hình 4: Cài đặt thí nghiệm Hình 5: Đầu cảm biến "a-i-u-e-o" (a) Đầu 1, (b) Đầu Từ vị trí ban đầu cảm biến đặt bên trái chuỗi, cảm biến di chuyển bên chuỗi Braille hết Cảm biến Cảm biến ngón tay di chuyển tự nhận biết vị trí hướng chữ cần Một lọc thông thấp tần số cắt 1kHz gắn vào sau cảm biến để lọc nhiễu Tín hiệu quan sát oxilô với tần số lấy mẫu 5kHz Sau liệu chuyển máy tính để lưu trữ lại thành tín hiệu mẫu cho hệ thống nhận dạng Hình 6: Đầu cảm biến "ka-ki-ku-ke-ko" (a) Đầu 1, (b) Đầu Đầu cảm biến Một số mẫu tín hiệu cảm biến người Hình 5, Vì cảm biến trượt theo ngón tay nên không ổn định việc dùng trượt nghiên cứu trước [8, 9] Các bất ổn gây không ổn định tốc đọ, độ sâu tiếp xúc, góc sensor hướng chuyển động, … Dù biên chu kì dạng sóng thay đổi hình dạng không Điều cho thấy kí tự đơn đủ ngắn để coi chuyển động ổn định Vì thế, cố gắng nhận dạng chữ Braille dựa đầu cảm biến PVDF mà không dùng thêm cảm biến bù chuyển động Một số dạng sóng chuẩn đưa hình Dạng sóng làm chuỗi đỉnh đáy sóng Vì thế, chỗ lên tính dựa vào điện áp ngưỡng 0.02V để trình nhận dạng xuôn xẻ Phần nằm diểm ngưỡng lên gọi khung Các dạng sóng chia làm hai loại mẫu, tùy vào số khung tạo thành dạng sóng khung hay khung Số lớp Mẫu (= c1) Mẫu 41 (= c2) Hình minh họa mẫu Trong hình, F bước sóng khung 1, D bước sóng khung vùng đầu tiền dạng sóng Hình 7: Mẫu dạng sóng (a) Mẫu 1, (b) Mẫu Hình 8: Quá trình nhận dạng Hệ thống nhận dạng Trong phần này,chúng miêu tả hệ thống nhận dạng chuỗi kí tự Hệ thống nhận mô tả Hình Hệ thống xây dựng máy PC, toàn trình xử lí thực máy PC Mục tiêu phải nhận dạng biến thể lạ tín hiệu đầu cảm biến Hệ thống nhận dạng gốm thành phần có chức khác Đầu tiên, tín hiệu vào dduwwojc tách thành tín hiệu đơn lẻ dựa vào dạng sóng mẫu Tiếp theo, tín hiệu biến đổi thành vector hiệu dụng Cuối cùng, để phân loại vec tơ, phương pháp phân loại phù hợp với mẫu chọn để thu kết phân loại Để nghiên cứu hệ thống phân loại, 1200 dạng sóng ban đầu chia đôi thành bộ: thử kiểm tra Bộ luyện tập dùng để thiết kế hệ thống nhận dạng Bộ kiểm tra dùng để tính toán khả thực hệ thống Cả hai có 600 dạng sóng tổng số dạng sóng kí tự đơn 2760 Do có khoảng 60 dạng sóng kí tự đơn lớp Số dạng sóng Mẫu 300, mẫu 2460 Quá trình phân tách: Những tín hiệu cảm biến thu giống với dạng sóng liên tục chữ đơn hình Bởi vậy, trình xử lý hệ thống nhận biết tự động phân tách tín hiệu vào thành tín hiệu riêng biệt Hình – Phân phối γ Tất dạng sóng chữ đơn thử phân tách thủ công Sau chúng phân tích thông qua trình khai triển, bao gồm bước sau Bước 1: Nhận biết khung Nhận biết khung từ tín hiệu vào, gán i = n tương ứng cho khung theo thứ tự Bước 2: Nhận biết dạng sóng chữ riêng biệt Phân tích khung thứ i để kiểm tra xem liệu có phải mẫu Trường hợp 1: Nếu mẫu 1, chia khung i thành dạng sóng chữ mẫu Cộng i thêm đơn vị chuyển đến bước Trường hợp 2: Nếu không phải, gộp khung thứ i với khung thứ i+1 thành khung phân chia khung thành dạng sóng chữ mẫu Cộng i thêm đơn vị chuyển đến bước Bước 3: Kiểm tra điều kiện kết thúc Trường hợp 1: i < n, trở bước tiếp tục trình Trường hợp 2: i = n, chia khung thành dạng sóng chữ đơn mẫu kết thúc trình Trường hợp 3: i > n, kết thúc trình Ở bước 2, cần có phương pháp để phân biệt mẫu Chúng sử dụng tính chất đơn giản γ ≡ Di-1 Fi Chúng cho tính chất không đổi hầu hết dạng sóng Giá trị γ ứng với dạng sóng chữ đơn thử tính toán, kết hình Trục hoành biểu thị lượng chữ từ “a” đến “n”, trục tung biểu thị giá trị γ Từ có ranh giới rõ ràng mẫu Tất dạng sóng chữ đơn dạng sóng đầu vào phân chia dựa vào công thức sau (áp dụng khung i bước 2) s(γ) = γ − sgn(s(γ)) = mẫu 1, mẫu Để xem xét hiệu trình phân tách, thử nghiệm trình với dạng sóng kiểm tra Dạng sóng chữ đơn phân chia tự động với tỉ lệ thành công 99.89%, chắn trình phân tách thực với độ xác cao Lỗi xảy việc thu nhận điểm không mong muốn Dạng sóng chữ đơn phân chia tự động thành công phân chia thủ công đồng thời sử dụng cho thí nghiệm Quá trình chuyển dạng: Hình 10 - Quá trình chuyển dạng (a) Mẫu (b) Mẫu Sau trình phân tách, dạng sóng phân chia chuyển thành dạng vector thích hợp để phân loại Chúng sử dụng phương pháp biển đổi sau để giảm thiểu phần lớn co giãn dạng sóng theo phương trục thời gian trục điện áp Trước tiên, vùng gồm từ 20% phần đỉnh đến 30% phần đáy cuối dạng sóng lược bỏ khỏi vùng cần chuyển dạng hình 10 Tiếp đó, dạng sóng chia thành m phần, biên độ trung bình phần tính thành tố vector Thêm nữa, vector e chuẩn hóa tổng giá trị tuyệt đối thành tố sau: Dạng sóng chữ đơn training set test sest chuyển thành dạng vector sử dụng trình để kiểm tra trình phân loại V training vector, x test vector đồng thời vector đầu vào Một vài ví dụ vector thông thường trình bày hình 11 Mỗi vector có giá trị khác thành tố khác ứng với chữ Hình 11 - Ví dụ vector (m = 10) (a) Chữ “e” (b) Chữ “o” (c) Chữ “ka” (d) Chữ “ki” Quá trình phân loại Trong trình phân loại, perceptrons đa lớp dùng để phân loại vector đầu vào Mỗi ánh xạ từ đầu vào tới đầu thực mạng lớp, lượng đủ đơn vị ẩn, phi tuyến tính thích hợp, khối lượng Backpropagation phương pháp đơn giản tổng quát cho việc giám sát thử nghiệm perceptrons đa lớp[10] Chúng dùng người phân loại thần kinh với mạng lớp, phương pháp thay đổi trọng lượng việc training the network mà bị thay đổi backpropagtion chế độ xử lý hàng loạt Các mạng lưới trained độc lập với mẫu Mỗi mạng lưới phân loại vector đầu vào tương ứng theo độ dài m vào lớp c Ở c = c1 c = c2 tương ứng với mạng mẫu mẫu Có m+1 đơn vị lớp đầu vào, h+1 đơn vị lớp ẩn, c đơn vị lớp đầu Lượng đơn vị lớp ẩn điều chỉnh thực nghiệm Biệt thức có dạng sau : Với: - wkj: weight gán cho liên kết từ đơn vị thứ j lớp ẩn đến đơn vị thứ k lớp đầu ra, j = đơn vị chênh lệch - wji: weight gán cho liên kết từ đơn vị thứ i lớp đầu vào đến đơn vị thứ j lớp ẩn, i = đơn vị chênh lệch - f: the logistic sigmoid activation function - X: Vector đầu vào chuẩn hóa Xi = (xi − vmin)/ (vmax − vmin), i = 1, 2, ,m Với vmin giá trị nhỏ thành tố training vector vmax giá trị lớn Giá trị biệt thức nằm khoảng (0,1) Trong thử nghiệm, vector đích cho vector thử nghiệm lớp c gán 0.9 cho thành tố thứ c, 0.1 cho thành tố khác Mỗi mạng phân loại vector đầu theo giá trị biệt thức lớn Sai số thử vector thử tổng tất đơn vị đầu vào bình phương độ lệch đầu đích đầu thực tế Sai số thử tổng, tổng sai số tất vector thử, giảm thiểu nhờ sử dụng thuật toán conjugate gradient descent Số lớn dùng để thử 10000 Hình 12 – Kết Classifier thần kinh (a) Mẫu (b) Mẫu Kiểm tra thực nghiệm Kết việc phân loại kiểm tra thực nghiệm Vector kiểm tra cho vào classifier mẫu tương ứng Có 300 vector kiểm rta mẫu 2460 vector kiểm tra mẫu Vì số lượng lớp mẫu khác (mẫu = c1 mẫu 41 = c2), nên ta để tỉ lệ trung bình tất lớp là: Q = (c1 + c2)−1(c1Q1 + c2Q2) (6) Với Q1 Q2 tương ứng với tỉ lệ nhận lớn mẫu mẫu cho phương pháp phân loại Hình 12 kết nhận dạng ứng với mẫu, plotted against the number of units in the hidden layer Kết vector thử vector kiểm tra thích Chiều vectors m 10 20 Số lượng đơn vị lớp ẩn kiểm tra 5, 10, 15 cho mẫu 1, 40, 60, 80 cho mẫu Tỉ lệ nhận vector thử 90% trường hợp Với vector kiểm tra, tỉ lệ nhận dạng lớn mẫu 74.47% (m = 20, h = 15) mẫu 75.81% (m = 20, h = 80) Trong trường hợp này, tỉ lệ nhận dạng trung bình cho tất lớp 75.66% Những kết chứng tỏ hệ thống cảm biến đủ khả để nhận dạng chữ Braille Tỉ lệ nhận dạng vector kiểm tra thấp vector thử khoảng 20% nhiều Đó có lượng lớn lớp đích, làm giảm chất lượng thử Thật vậy, chắn kết nhận nâng lên nhờ việc giảm thiểu số lớp đích Để so sánh, dùng Classifier khoảng cách bé Các mẫu lớp thay đổi sử dụng thuật toán kmeans cho phương pháp đa mẫu, đăng kí trước máy tính Đơn vị đo dùng việc phân loại công thức Euclid với m chiều Nguyên tắc phân loại vector đầu vào gán cho nhãn liên quan với mẫu gần Kết nhận dùng classifier hình 13 Trục hoành biểu thị số mẫu lớp , trục tung biểu thị tỉ lệ nhận với vector kiểm tra Kể với vector thử hình Số chiều vector m 5, 10, 20, 30 Tỉ lệ nhận lớn mẫu 69% (m = 20, k = 60), mẫu 73.13% (m = 30, k = 60) Trong trường hợp này, tỉ lệ nhận trung bình tất lớp 72.68% Mặc dù classifier cần khả lưu trữ dư thừa tính toán phức tạp đặc biệt trường hợp k = 60, tỉ lệ nhận trung bình thấp khoảng 3% Ngoài phương pháp tăng khả nhận dạng, thiết kế tối ưu cho cấu trúc cảm biến tăng khả nhận dạng Trong nghiên cứu này, vật liệu, hình dạng, kích thước vùng cảm biến định dựa vào kinh nghiệm Sự tối ưu thông số làm bật khác tín hiệu chữ góp phần tăng tỉ lệ nhận dạng Kết luận Hiện tại, hệ thống cảm biến đeo hỗ trợ việc đọc chữ Braille phát triển Cấu trúc cảm biến đeo được thiết kế để di chuyển chữ Braille tay Hình dạng dạng sóng không tự nhiên, hệ thống nhận dạng chia tín hiệu vào thành tín hiệu riêng biệt với độ xác gần 100% trình xử lý Các perceptron đa lớp classifier khoảng cách nhỏ dùng trình phân loại Từ kết so sánh, việc dụng classifier thần kinh cho kết tốt với tỉ lệ nhận dạng 75.6% Hệ thống cảm biến đeo phát triển đủ khả để nhận dạng chữ Braille Tài liệu tham khảo 1.Internet 2.Giáo trình cảm biến : Nguyễn Đức Chiến ,Phan Quốc Phô 3.Những cảm biến ứng dụng đo lường điều khiển : Lê Văn Doanh ,Phạm Thượng hàn ,Nguyễn Văn Hà Võ Thạch Sơn ,Đoàn Văn Tân [...]... là 2 lĩnh vực ứng dụng chính của cảm biến xúc giác Dưới đây em xin trình bày ứng dụng của cảm biến xúc giác trong hai lĩnh vực này 1 Trong lĩnh vực robot: Đây là 1 lĩnh vực ứng dụng đầy tiềm năng của cảm biến xúc giác khi mà thế kỉ 21 là thế kỉ của của những robot có thể hoạt động như con người Bằng việc sủ dụng trí thông minh nhân tạo và các cảm biến xúc giác để tạo ra trí tuệ ,vá xúc cảm cho ro bot... cung cấp bởi các quá trình tín hiệu 3.Các đột phá trong công nghệ cảm biến xúc giác: Các đột phá công nghệ trong lĩnh vực cảm biến xúc giác gần đây thường là những phát minh về các loại vật liệu mới ,cùng những đột phá về công nghệ nhằm cải thiện và nâng cao tính năng của cảm biến "Nếu bạn quan sát các cảm biến xúc giác hiện nay thì độ phân giải của các thiết bị này là milimét.” Giáo sư Ravi Saraf (Đại... chờ sự ra đời của một sản phẩm mới kết hợp sự linh hoạt của thiết bị của nhóm Ali Javey và nhạy cảm với từng áp lực siêu nhỏ của Zhenan Bao Khi đó, chúng ta có thể có những chú robot với những đặc tính siêu đẳng có thể thực hiện được những động tác vô cùng tinh tế, hiện thực hóa ước mơ "siêu nhân" của con người Phần 2 : Những Ứng Dụng Của Cảm Biến Xúc Giác Cảm biến xúc giác được ứng dụng trong nhiều... vực truyền thông ,trò chơi điện tử ……… Cảm biến xúc giác ứng dụng trong các thiết bị truyền thông Công nghệ cảm biến xúc giác với chuột không dây Suma Cambridge Consultant Ltd (công ty quốc tế chuyên tư vấn và phát triển công nghệ tại Cambridge, VQ Anh) vừa qua đã công bố giai đoạn phát triển tiếp theo của công nghệ cảm biến Suma cho phép chuyển đổi những tác động của người dùng lên bề mặt thành một hành... minh của Nhật Bản Robot tình dục đầu tiên trên thế giới được trang bị những cảm biến xúc giác Một thế hệ robot thông minh nữa của Nhật Bản 2.Trong lĩnh vực y tế : Y tế là một lĩnh vực ứng dung hết sức tuyệt vời của cảm biến xúc giác với những thành tựu to lơn mà nó có thể đem lại cho loài người Từ việc chế tạo chân tay giả đến việc sử dụng những cánh tay robot có gắn cảm biến xúc giác để tiến hành những. .. tác động đến phần vỏ và chuyển đổi chúng thành những mệnh lệnh mà không cần dùng đến những chiếc găng tay cồng kềnh hay một mạng lưới cảm biến dây dẫn rắc rối thường thấy Phần 3: Sau đây em xin trình bày cụ thể nguyên lí hoạt động ,cấu tạo và ứng dụng của 1 loại cảm biến có tên là cảm biến xúc giác đeo được hỗ trợ việc học chữ braille” CẢM BIẾN XÚC GIÁC ĐEO ĐƯỢC HỖ TRỢ VIỆC HỌC CHỮ BRAILLE Tóm tắt... cách dùng cảm biến Hình 4: Cài đặt thí nghiệm Hình 5: Đầu ra cảm biến của "a-i-u-e-o" (a) Đầu ra 1, (b) Đầu ra 2 Từ vị trí ban đầu của cảm biến đặt ở bên trái các chuỗi, cảm biến di chuyển bên trên chuỗi Braille cho đến hết Cảm biến Cảm biến trên ngón tay di chuyển tự do cũng có thể nhận biết được vị trí và hướng của chữ nếu cần Một bộ lọc thông thấp tần số cắt 1kHz được gắn vào sau cảm biến để lọc... thuộc vào mục đích và nhu cầu của các ứng dụng cụ thể Do đó công nghệ này có thể được sử dụng không chỉ như một cảm biến da robot nhưng cũng sẽ được điều chỉnh để các ứng dụng khác trong tương lai gần Họ đã thành công trong việc phát triển 1 hình vuông mm một phần tử cảm biến Vì vậy, họ đang cố gắng phát triển thêm một cảm biến có khả năng phân biệt các điều kiện hấp dẫn theo những thông tin tích lũy được... thông của Nhật Bản đang phát triển một cảm biến xúc giác robot mà chính xác có thể đo áp lực bàn tay và cầm từ con người Điều này có thể được sử dụng trong một thế hệ robot công nghiệp hỗ trợ của con người để cho một robot có thể giữ một đối tượng với một lực bằng áp suất, như vậy nó sẽ không bị rơi Thông qua việc thử nghiệm bằng cách sử dụng một bộ cảm biến xúc giác gắn liền với những ngón tay của robot,... phim PVDF để cấu trúc trở nên đơn giản Vùng cảm biến trên ngón tay đóng vai trò cảm nhận chữ Braille Cảm biến di chuyền theo ngón tay bên trên chữ Braille từ trái qua phải để thu tin hiệu Vị trí của cảm biến và chữ nổi được chỉ ra trong Hình 3 Vì đây là cảm biến xúc giác nên liên kết động giữa chất nhận cảm và chữ Braille sinh ra tín hiệu Đế của cảm biến làm bằng lớp vỏ không rỉ bọc lên một lớp cao ... : Những Ứng Dụng Của Cảm Biến Xúc Gi c Cảm biến xúc gi c ứng dụng nhiều nghành khoa học kỹ thuật ,đặc biệt lĩnh vực robot y học Và lĩnh vực ứng dụng cảm biến xúc gi c Dưới em xin trình bày ứng. . .gi c,còn ứng dụng khác em xin trình bày chi tiết phần những ứng dụng công nghệ cảm biến xúc gi c” đề tài này.Vậy công nghệ cảm biến xúc gi c ? Dưới em xin trình bày... liệu ,em xin phép trình bày công nghệ mà theo em phổ biến Đó công nghệ Haptic công nghệ MEMS a) Công nghệ haptic: Công nghệ Haptics công nghệ tái tạo lại cảm gi c xúc gi c đó, với mức độ chân thực