Loading...

Implementation of Real-Time Object Grasping and Slippage Assessment in Hand Rehabilitation and Prosthesis Applications

Borzabadi Farahani, Sepehr | 2025

29 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 58840 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Jahed, Mehran
  7. Abstract:
  8. a real-time embedded system based on wearable technologies has been implemented for the detection of proper object grasp and slip identification in rehabilitation and prosthetic hand applications. The proposed system consists of two modules for the thumb and index fingers, each equipped with a 2×2 array of piezoelectric sensors. The output signals from these sensors, after passing through conditioning circuits, are fed into an analog-to-digital conversion unit so that the digital data can be recorded for analysis. During the data preprocessing stage, a three-step process was developed in which grasp, sustained grasp (slip), and object release are distinguished from one another. This enables more precise analysis of grasp behavior and slip detection. The extracted data, segmented into appropriate time windows, undergoes temporal feature extraction, normalization, and is then prepared for process. In the data processing section, leveraging the prior separation, the system is capable of analyzing grasp and slip events independently. The conducted investigations indicate that grasp-related data is influenced by the individual behavior of users, whereas the slip component, due to its random nature, is less affected by such differences. To calibrate for behavioral variations and address diverse user needs, machine learning-based clustering methods were employed in the grasp analysis section. Various clustering algorithms, including K-means, DBSCAN, Spectral, Optics, and Gaussian Mixture, were used in the analysis of the grasping. The results demonstrated that the Spectral algorithm, tested on two feature datasets (One with 40 features and the other with 10 features), delivered highly stable and accurate performance. This algorithm achieved a notable accuracy of 93.1% in correctly identifying and verifying proper grasp new objects. Additionally, through analysis of data dispersion features, the system was able to effectively detect and quantify both slip and object stress levels
  9. Keywords:
  10. Embedded System ; Real Time Implementation ; Piezoelectric ; Grasping ; Slip Coefficient ; Rehabilitation ; Clustering ; Prosthesis

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • پیشگفتار
    • بیان مسئله و شرح موضوع
    • هدف پژوهش بر اساس مسئله موجود
    • ساختار پایان‌نامه
  • مرور ادبیات
    • حسگر مناسب جهت تشخیص لغزش در گیرش مناسب اجسام
    • سامانه‌های نهفته بی‌درنگ موجود در انواع کاربرد حس لامسه و فرایندهای مشابه
    • جمع‌بندی کارهای پیشین
  • مفاهیم اولیه و پیش‌درآمد پیاده‌سازی پژوهش
    • سامانه‌های نهفته
      • کنترلر DMA
      • پروتکل ارتباطی UART
    • استخراج ویژگی
      • استخراج میانگین داده
      • استخراج پراکندگی داده
      • استخراج بیشینه و کمینه داده
      • استخراج مقدار موثر داده
    • خوشه‌بندها
      • الگوریتم خوشه‌بند K-means
      • الگوریتم خوشه‌بند DBSCAN
      • الگوریتم خوشه‌بند طیفی
      • الگوریتم خوشه‌بند نقاط ترتیب برای شناسایی ساختار خوشه‌بندی
      • الگوریتم خوشه‌بند مدل آمیخته گوسی
  • روش پیشنهادی
    • بررسی مسائل موجود در این پژوهش
    • انگشتی‌های مجهز به حسگرهای آرایه‌ای پیزوالکتریک
    • طراحی و پیاده‌سازی مدار آمایش
    • نمونه‌برداری و ارسال داده‌ها
    • پیش پردازش و تحلیل داده
    • فرآیند برداشت داده
      • بخش سخت‌افزار سامانه در فرآیند برداشت داده
      • بخش نرم‌افزار سامانه در فرآیند برداشت داده
    • ایجاد مجموعه‌داده
  • نتایج
    • ارزیابی آزمایش داده کاربر حاضر در مجموعه‌داده
    • ارزیابی آزمایش پاسخگویی سامانه به یک سلیقه رفتاری خارج از مجموعه‌داده
    • ارزیابی آزمایش پاسخگویی سامانه نسب به احراز اجسام جدید
    • ارزیابی سامانه در زمینه تشخیص لغزش در بخش استمرار گیرش اولیه اجسام
  • نتیجه‌گیری و کارهای آتی
  • مراجع
  • واژه‌نامه انگلیسی‌به‌فارسی
  • واژه‌نامه فارسی‌به‌انگلیسی
...see more