Detección de Posturas de la Mano con un Sensor de Miografía de Fuerza de Fibra Óptica de Canal Único: Un Estudio de Prueba de Concepto
Autores: Gomes, Matheus K.; da Silva, Willian H. A.; Ribas Neto, Antonio; Fajardo, Julio; Rohmer, Eric; Fujiwara, Eric
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Procesos industriales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 13
Citaciones: Sin citaciones
La miografía de fuerza (FMG) detecta gestos de la mano basándose en contracciones musculares, presentándose como una alternativa a la electromiografía de superficie. Sin embargo, los sistemas típicos de FMG dependen de arreglos distribuidos espacialmente de resistores sensibles a la fuerza para resolver ambigüedades. El objetivo de este estudio de prueba de concepto es desarrollar un método para identificar las poses de la mano a partir de los componentes estáticos y dinámicos de las formas de onda de FMG, basado en un sensor de fibra óptica compacto de un solo canal. A medida que el usuario realiza un gesto, un transductor de micro-flexión posicionado en el vientre de los músculos del antebrazo registra las señales ópticas dinámicas resultantes de las fuerzas ejercidas. Una minicomputadora Raspberry Pi 3 realiza la adquisición y procesamiento de datos. Luego, las redes neuronales convolucionales correlacionan las formas de onda de FMG con las posturas objetivo, obteniendo una precisión de clasificación de (93.98 +/- 1.54)% para ocho posturas, basado en la interrogación de un solo transductor de fibra.
Descripción
La miografía de fuerza (FMG) detecta gestos de la mano basándose en contracciones musculares, presentándose como una alternativa a la electromiografía de superficie. Sin embargo, los sistemas típicos de FMG dependen de arreglos distribuidos espacialmente de resistores sensibles a la fuerza para resolver ambigüedades. El objetivo de este estudio de prueba de concepto es desarrollar un método para identificar las poses de la mano a partir de los componentes estáticos y dinámicos de las formas de onda de FMG, basado en un sensor de fibra óptica compacto de un solo canal. A medida que el usuario realiza un gesto, un transductor de micro-flexión posicionado en el vientre de los músculos del antebrazo registra las señales ópticas dinámicas resultantes de las fuerzas ejercidas. Una minicomputadora Raspberry Pi 3 realiza la adquisición y procesamiento de datos. Luego, las redes neuronales convolucionales correlacionan las formas de onda de FMG con las posturas objetivo, obteniendo una precisión de clasificación de (93.98 +/- 1.54)% para ocho posturas, basado en la interrogación de un solo transductor de fibra.