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重庆大学《ACS AMI》:石墨烯增强水凝胶应变传感器进行康复训练的手势识别系统
出处:材料分析与应用  录入日期:2023-09-15  点击数:1486

  1成果简介

 

 

 

  手势识别系统是现代智能康复训练方法的缩影,在辅助驾驶、手语理解和机器控制等方面都有应用。然而,能够实时监测和激励身体康复者的可穿戴设备仍然鲜有研究。本文,重庆大学王平 教授团队,陶璐琪副教授等在《ACS Appl. Mater. Interfaces》期刊发表名为“Gesture Recognition System Using Reduced Graphene Oxide-Enhanced Hydrogel Strain Sensors for Rehabilitation Training”的论文,研究介绍一种创新的手势识别系统,该系统将水凝胶应变传感器与机器学习相结合,以促进手指康复训练。
  PSTG(PAM/SA/TG)水凝胶由丙烯酰胺(AM)、海藻酸钠(SA)和单宁酸还原氧化石墨烯(TA-rGO,TG)热聚合而成,其中AM聚合成聚丙烯酰胺(PAM)。TG 表面具有丰富的官能团,可与PAM和SA链建立多个氢键,从而赋予水凝胶高拉伸性和机械稳定性。我们的应变传感器灵敏度高(测量系数=6.13),响应时间快(40.5ms),线性度高(R2= 0.999),是监测人体关节运动和发音的有效工具。利用机器学习技术,我们的手势识别系统能准确识别九种不同类型的手势,识别准确率达到 100%。我们的研究推动了可穿戴设备的发展,提升了患者康复的水平,并增强了手势识别系统在医疗保健领域的应用。
  2图文导读 

 

 

 


图1.用于人机界面的可穿戴传感器

 

 

 

图2.形态和结构特征

 

 

 

图3.PSTG水凝胶的力-电特性

 

 

 

图4.使用 PSTG 水凝胶传感器进行实时运动跟踪

 

 

 

图5.基于手势识别的交互式演示


  3小结
  总之,我们设计了一个可穿戴智能系统,以提高患者对康复训练的参与度。该系统通过使用PSTG水凝胶应变传感器和机器学习算法收集和处理患者的手指运动数据,从而提高患者的康复结果。此外,医疗专业人员可以更准确地了解患者手指的康复状态。PSTG水凝胶的卓越物理性能,包括653%的拉伸性,高灵敏度(GF = 6.13,250-653%),快速响应和高线性度(0.999),是人体运动检测和智能输入的基础。我们还将水凝胶应变传感器集成到无线传感系统中,可实现远程音乐播放和手势识别控制。我们的研究为培训设施不足、康复专家有限和缺乏个性化培训带来的挑战提供了潜在的解决方案。这项研究展示了PSTG凝胶传感器在人机交互中的可行性,特别是在康复场景中。
  文献:

 

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