基于机器视觉的抓握状态模型及其适用性

• 作者: 林燕姿 罗林辉 范志坚 赵翠莲
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Leap Motion 红外跟踪 抓握和捏握 抓握状态模型
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.08.039

摘要

为了实现手部功能障碍患者在抓握康复训练中手部状态的数字化，提出采用抓握状态模型对手部状态进行识别，并通过实验分析模型的适用性与鲁棒性。首先，提出一种手部抓握状态模型，抓握对象，手部抓握类型以及手部抓握状态判定的流程。然后，采用Leap Motion对5名受试者抓握ARAT（ Action Research Arm Test）标准物时的动作进行跟踪，分析抓握状态模型的适用性。最后，通过实验中抓握状态模型参数的离散度分析抓握对象尺寸、手部差异和抓握角度对抓握状态模型稳定性的影响。实验结果表明：实验中抓握状态模型参数的平均相对标准偏差为0．637，且该抓握状态模型具有良好的适用性和鲁棒性。采用基于机器视觉的抓握状态模型对手部状态识别基本满足对手部运动跟踪精度高、处理速度快等要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵翠莲	上海大学上海市机械自动化及机器人重点实验室	29	130	7.0	10.0
2	范志坚	上海大学上海市机械自动化及机器人重点实验室	14	59	4.0	7.0
3	罗林辉	上海大学上海市机械自动化及机器人重点实验室	5	20	3.0	4.0
4	林燕姿	上海大学上海市机械自动化及机器人重点实验室	1	2	1.0	1.0