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题名多部位皮肤检测研究及其在洗浴机器人中的应用
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作者
李平
喻洪流
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机构
上海理工大学智能康复工程研究院
长治医学院生物医学工程系
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出处
《上海理工大学学报》
北大核心
2025年第1期1-8,29,共9页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3601403)
国家自然科学基金资助项目(62073224)
+1 种基金
山西省高等学校科技创新项目(2022L376)
长治医学院博士科研启动基金项目(2024BS12)。
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文摘
为了应对人口老龄化带来的挑战,并使洗浴机器人能够针对不同皮肤部位采用适当的洗浴模式,对多部位皮肤检测及其在洗浴机器人中的应用进行了研究。在前期研究的基础上,选取了4种典型目标检测算法,扩充了原始数据集,并基于迁移学习进行多部位皮肤检测。建立了综合评价指标以评估算法性能,在Tesla T4和TX2平台上对性能最佳的模型进行部署和测试,并将其应用于洗浴机器人中。结果显示:数据集类不平衡的改善可使检测精度平均提升18%;YOLOv5s算法在精度与模型大小之间达到了最佳平衡,能够在Tesla T4和TX2平台上进行实时检测,并在水汽环境中实现对不同部位皮肤的识别。通过TX2平台集成视觉传感器,进行目标点三维位姿建模和联合实验,控制机器人到达背部区域的成功率为92%,使用点云作为监督信息可将此成功率提升至100%。改善类不平衡可以显著提升多部位皮肤检测的准确性,YOLOv5s在平衡精度和模型大小方面表现出色,有效满足了洗浴机器人多部位皮肤检测的需求。
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关键词
皮肤检测
洗浴机器人
YOLOv5s算法
迁移学习
TX2平台
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Keywords
skin detection
bathing robots
YOLOv5s algorithm
transfer learning
TX2 platform
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于表面肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型
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作者
王林
李炜煌
唐鸿雁
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机构
香港理工大学南京技术创新研究院
上海理工大学智能康复工程研究院
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出处
《上海理工大学学报》
北大核心
2025年第1期19-29,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62403320)
上海市科学技术委员会资助项目(23YF1429900)。
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文摘
针对表面肌电(sEMG)信号与上肢运动方向之间的映射关系,提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集,分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入,运用小波滤波和均方根值(RMS)处理信号,并构建了肌电力方向映射矩阵(SFMM)和末端运动方向映射矩阵(EDMM)。通过伪逆法和反向传播神经网络(BPNN)进行模型训练,对比使用原始数据、处理后的数据以及结合位姿变换矩阵的数据这3种方法在单独姿态和混合姿态下的预测能力。研究结果显示,结合位姿变换矩阵的方法在各种姿态下均表现出较高的预测准确度,可有效减小上肢姿态变化对预测结果的影响。本研究为基于sEMG的外骨骼设备力方向预测提供了理论基础。
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关键词
表面肌电信号
运动意图识别
神经网络
多姿态
映射矩阵
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Keywords
surface-electromyographic
motion intention recognition
neural network
multiple postures
mapping matrix
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分类号
F830
[经济管理—金融学]
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