Accurate recognition of object contour based on flexible piezoelectric and piezoresistive dual mode strain sensors

压阻效应 人工智能 计算机视觉 对象(语法) 过程(计算) 机器人 触觉传感器 计算机科学 流离失所(心理学) 材料科学 心理学 光电子学 操作系统 心理治疗师
作者
Zhiqiang Gao,Bing Ren,Zhaozhou Fang,Huiqiang Kang,Jing Han,Jie Li
出处
期刊:Sensors and Actuators A-physical [Elsevier]
卷期号:332: 113121-113121 被引量:53
标识
DOI:10.1016/j.sna.2021.113121
摘要

The application of flexible wearable sensors in the grasping process of robot hand can recognize the contour, soft and hard, material, surface temperature and other information of the grasping object, which can effectively improve the intelligent level of the robot. In this work, a method of object contour recognition is proposed by combining the flexible PVDF polymer piezoelectric sensor and high conductivity hydrogel piezoresistive sensor aiming at the problem of profile recognition for objects of the same or similar material. The response of flexible piezoresistive sensor to the static strain is used to sense the angular displacement of robot fingers, and then the shape and size of the object is recognized indirectly. At the same time, the flexible piezoelectric sensor is used as the fingertip tactile sensor to reflect the surface morphology of the object through the dynamic strain information when touching the object. In the whole process of grasping the object, the dual-mode strain information is fully used to realize the recognition of the shape, size and surface morphology of the object. Combining these information, the accurate recognition of the object contour can be further realized. In the experiments, six objects with different shape and four objects with different surface morphology are recognized to verify the feasibility of piezoresistive sensors and piezoelectric sensors respectively. In a comprehensive experiment, eight objects made of the same rubber material with different shape, size and surface morphology are recognized, and the average recognition rate is about 84%, which shows good classification advantages for the objects with similar shape, size and material.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
在一起完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
壮观砖家完成签到,获得积分20
刚刚
昏睡的铃铛完成签到,获得积分20
刚刚
1秒前
luoboni发布了新的文献求助30
1秒前
2秒前
ttt完成签到,获得积分10
2秒前
大个应助2哇哇哇采纳,获得10
2秒前
2秒前
小蘑菇应助李梦媛采纳,获得10
2秒前
Mister_CHEN发布了新的文献求助10
2秒前
二雷子发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
天天快乐应助淡然语芙采纳,获得10
3秒前
wxy发布了新的文献求助10
3秒前
自觉书琴完成签到 ,获得积分10
3秒前
结实缘郡完成签到,获得积分10
4秒前
英姑应助羽寞采纳,获得10
4秒前
我是老大应助jinjun采纳,获得10
5秒前
123456发布了新的文献求助10
5秒前
weihe完成签到,获得积分10
5秒前
周周发布了新的文献求助10
5秒前
orixero应助1234采纳,获得10
5秒前
sherrywuxh发布了新的文献求助10
5秒前
李健的小迷弟应助小青采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
狄从灵发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
QC完成签到,获得积分10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
小霖关注了科研通微信公众号
6秒前
6秒前
小居居完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
周繁发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI6应助Tofly采纳,获得10
8秒前
wxy完成签到,获得积分10
8秒前
逢彼白雉完成签到,获得积分10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Reproduction Third Edition 3000
《药学类医疗服务价格项目立项指南(征求意见稿)》 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
1st Edition Sports Rehabilitation and Training Multidisciplinary Perspectives By Richard Moss, Adam Gledhill 600
Chemistry and Biochemistry: Research Progress Vol. 7 430
Biotechnology Engineering 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5629758
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4720546
关于积分的说明 14970558
捐赠科研通 4787741
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2556498
邀请新用户注册赠送积分活动 1517659
关于科研通互助平台的介绍 1478271