摘要：针对传统手势识别系统识别率不高、响应不稳定等问题,设计了一个包括柔性传感器、信号采集系统、手势识别算法的柔性应变传感器数据手套手势识别系统。该系统可准确捕捉每根手指关节运动信息,具有高自由度、低成本、高识别率等特点。在软硅胶材料中掺杂特定配比的碳黑(CB)和碳纳米管(CNTs),通过转印技术设计出线性度好、灵敏度高的电阻式传感器。实验结果表明,传感器具有较好的静态、动态响应特性,并完成传感器标定;利用多个柔性传感器制备数据手套并搭建信号采集系统,进一步提出融合BP神经网络和模板匹配技术的手势识别方法,以提升相近手势字母识别率,算法识别率为98.5%;针对不同人群开展手势识别实验,结果表明,该手势识别系统准确率达到92.8%,响应时间约40ms,该数据手套具有较好的应用潜力。

摘要：设计了一种可承受大变形的电容式柔性应变传感器,采用硅胶材料作为介电层,导电织布作为柔性电极,给出其详细制备方式,并对制作的传感器样机性能进行测试分析。试验表明,该导电织物传感器迟滞性低、重复性好,应变率达到143%时其电容达到最大值,继续拉伸时传感器失效。该传感器用于手指弯曲试验的测试结果较好,并且在0°~100°内电容值与应变率近似呈线性关系。柔性传感器因其良好的柔韧性和适应性,常被用于智能机器人和可穿戴设备领域,用来检测非规则表面上的压力分布或用作机器人的触觉感知。