CN113639767B - 智能电子皮肤识别目标的方法 - Google Patents

智能电子皮肤识别目标的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113639767B
CN113639767B CN202111185107.4A CN202111185107A CN113639767B CN 113639767 B CN113639767 B CN 113639767B CN 202111185107 A CN202111185107 A CN 202111185107A CN 113639767 B CN113639767 B CN 113639767B
Authority
CN
China
Prior art keywords
intelligent electronic
electronic skin
value
test
standard
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111185107.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113639767A (zh
Inventor
陈子龙
程传同
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Jicui Brain Machine Integration Intelligent Technology Research Institute Co ltd
Original Assignee
Jiangsu Jicui Brain Machine Integration Intelligent Technology Research Institute Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Jicui Brain Machine Integration Intelligent Technology Research Institute Co ltd filed Critical Jiangsu Jicui Brain Machine Integration Intelligent Technology Research Institute Co ltd
Priority to CN202111185107.4A priority Critical patent/CN113639767B/zh
Publication of CN113639767A publication Critical patent/CN113639767A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113639767B publication Critical patent/CN113639767B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D5/00—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable
    • G01D5/12—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D5/00—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable
    • G01D5/12—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means
    • G01D5/14—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means influencing the magnitude of a current or voltage
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D5/00—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable
    • G01D5/12—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means
    • G01D5/14—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means influencing the magnitude of a current or voltage
    • G01D5/24—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means influencing the magnitude of a current or voltage by varying capacitance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L1/00—Measuring force or stress, in general
    • G01L1/14—Measuring force or stress, in general by measuring variations in capacitance or inductance of electrical elements, e.g. by measuring variations of frequency of electrical oscillators
    • G01L1/142—Measuring force or stress, in general by measuring variations in capacitance or inductance of electrical elements, e.g. by measuring variations of frequency of electrical oscillators using capacitors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L1/00—Measuring force or stress, in general
    • G01L1/16—Measuring force or stress, in general using properties of piezoelectric devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L1/00—Measuring force or stress, in general
    • G01L1/20—Measuring force or stress, in general by measuring variations in ohmic resistance of solid materials or of electrically-conductive fluids; by making use of electrokinetic cells, i.e. liquid-containing cells wherein an electrical potential is produced or varied upon the application of stress
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/02—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with propagation of electric current

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明公开了一种智能电子皮肤识别目标的方法包括：配置待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得待识别目标的标准值，所述可调常数至少包括介电常数、电阻率、电导率以及形变系数中的一个，所述标准值至少包括标准电容值、标准电阻值以及标准电流值中的一个；获得对象与所述智能电子皮肤配合时，所述智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括测试电容值、测试电阻值或测试电流值；以及根据所述标准值和测试值的比对结果，确定所述对象是否为待识别目标以及确定待识别目标对应的位置，本发明具有降低电子皮肤功耗、提升电子皮肤的识别速度以及使电子皮肤具有一定的计算和记忆的能力的优点。

Description

智能电子皮肤识别目标的方法
技术领域
本发明是关于电子皮肤，特别是关于一种智能电子皮肤识别目标的方法。
背景技术
随着人工智能技术的发展，对智能硬件的需求日益强烈。压力传感器阵列构成电子皮肤，是机械手获得触觉的方式。电子皮肤不能够直接识别所接触物体的形状。现阶段机械手识别所接触物体形状，需要获取压力传感器阵列的压力数据，然后将压力数据传递给与电子皮肤相连接的处理器和/或存储器内，并对该压力数据进行计算并和所存储的物体形状数据以及一一对比，从而确定物体的形状，其中，电子皮肤仅仅是作为感应装置，无法参与计算，智能化程度低。
因此，有必要提供一种智能电子皮肤识别目标的方法，来解决上述问题。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能电子皮肤识别目标的方法，其能够提升电子皮肤的识别速度以及使电子皮肤具有一定的计算能力。
为实现上述目的，本发明的实施例提供了一种智能电子皮肤识别目标的方法，包括：配置待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得待识别目标的标准值，所述可调常数至少包括介电常数、电阻率、电导率以及形变系数中的一个，所述标准值至少包括标准电容值、标准电阻值以及标准电流值中的一个；获得对象与所述智能电子皮肤配合时，所述智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括标准电容值、标准电阻值或标准电流值；以及根据所述标准值和测试值的比对结果，确定所述对象是否为待识别目标以及确定待识别目标对应的位置。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述配置待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数的步骤包括：待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时，使用人工神经网络的算法计算出所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数。
本发明还提供了一种智能电子皮肤识别目标的方法，包括：配置多个待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得多个待识别目标对应的多个标准值，所述可调常数至少包括介电常数、电阻率、电导率以及形变系数中的一个，所述标准值至少包括标准电容值、标准电阻值以及标准电流值中的一个； 获得一个或多个对象与所述智能电子皮肤配合时，所述智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括测试电容值、测试电阻值或测试电流值；以及根据所述多个标准值和测试值的比对结果，确定所述对象对应的待识别目标以及对应的位置。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述配置多个待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数的步骤包括：多个待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时，使用人工神经网络的算法计算出所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述智能电子皮肤，包括：顶电极层，包括多个间隔设置的顶电极金属条；底电极层，设置于顶电极层的下方，且该底电极层包括多个间隔设置的底电极金属条；以及电介质层，设置在顶电极金属条与底电极金属条之间，且该电介质层的介电常数为非易失可调。
其中，顶电极金属条、电介质层以及底电极金属条形成多个呈阵列分布的忆容器。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述底电极层在远离顶电极层的一侧还设置有衬底层。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述衬底层为柔性衬底。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述顶电极金属条在所述衬底上的投影与底电极金属条在所述衬底上的投影相互垂直。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述电介质层由柔性电介质材料制成。
在本发明的一个或多个实施方式中，所述智能电子皮肤，包括：第一电极层，包括多个间隔设置的第一电极条；第二电极层，包括多个间隔设置的第二电极条；以及功能部，设置在第一电极条与第二电极条之间，包括绝缘层、填充于绝缘层内的金属纳米颗粒以及包覆于金属纳米颗粒表面的相变层。
其中，第一电极条、第二电极条之间以及功能层形成多个呈阵列分布的忆阻器，且该忆阻器的电阻率为非易失可调。
与现有技术相比，根据本发明实施方式的智能电子皮肤识别目标的方法，通过配置在所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得待识别目标对应的标准值，再获得对象与所述智能电子皮肤配合时，所述智能电子皮肤检测得到的测试值，在与智能电子皮肤相连接的设备上（可以为存储器和/或处理器）将标准值与测试值进行对比，即可达到识别目标的作用。从而使智能电子皮肤本身具备一定计算能力，降低与智能电子皮肤相连接的设备（可以为存储器和/或处理器）的计算压力，本发明具有降低电子皮肤功耗、提升电子皮肤的识别速度以及使电子皮肤具有一定的计算和记忆的能力的优点。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的智能电子皮肤中的电容结构的示意图；
图2是根据本发明一实施方式的智能电子皮肤局部示意图；
图3是根据本发明一实施方式的介电常数与刺激次数的关系图；
图4是根据本发明一实施方式的智能电子皮肤中电容结构的分布示意图；
图5是根据本发明另一实施方式的智能电子皮肤中电容结构的分布示意图；
图6是根据本发明又一实施方式的智能电子皮肤中电容结构的分布示意图；
图7是根据本发明又一实施方式的智能电子皮肤中电容结构的分布示意图。
主要附图标记说明：
1、顶电极层；11、顶电极金属条；2、底电极层；21、底电极金属条；3、电介质层；4、衬底层；5、电容结构。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
如图1所示，根据本发明优选实施方式的智能电子皮肤识别目标的方法，包括：
S1、配置待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得待识别目标的标准值。
其中，可调常数可以为介电常数、电阻率、电导率或形变系数中的一种，标准值包则可以为与可调常数相对应的标准电容值、标准电阻值、标准电流值。
一具体实施方式中，首先可以通过人工神经网络的算法计算出智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数的应该的数值，然后再调节各敏感元件的可调常数达到计算出的数值。其中，不同的敏感元件，调节的方式也不同。例如当敏感元件为忆容器或者忆阻器时，忆容器对应的标准值可以为介电常数，忆阻器对应的可调常数可以为电阻率或者电导率。可以通过刺激的方式改变其可调常数，而刺激的方式可以为热刺激、光刺激或者电刺激等等。
步骤S1中，获得待识别目标的标准值，即将待识别目标与智能电子皮肤上检测区域相接触时，对应的标准值；并将标准值记录至与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器中。此过程可以理解为智能电子皮肤学习的过程，因此想要智能电子皮肤识别目标，就必须先让智能电子皮肤“学习”过该目标。
S2、获得对象与智能电子皮肤配合时，智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括测试电容值、测试电阻值或测试电流值。
在上述过程中，将对象即需要智能电子皮肤识别的目标，与智能电子皮肤配合时，智能电子皮肤会向外（向外可以理解为向与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器）输出一个测试值。
S3、根据标准值和测试值的比对结果，确定对象是否为待识别目标以及确定待识别目标对应的位置。
在上述过程中，通过在存储器和/或处理器中标准值和测试值的比对结果，既可以确定对象是否为待识别目标，如果对象是待识别目标，同时还会确定对象与智能电子皮肤的接触位置。
如图2所示，本发明的一实施方式还提供了智能电子皮肤识别目标的方法，包括：
S1、配置多个待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得多个待识别目标对应的多个标准值。
其中，可调常数可以为介电常数、电阻率、电导率或形变系数中的一种，标准值包则可以为与可调常数相对应的标准电容值、标准电阻值、标准电流值。
一具体实施方式中，首先可以通过人工神经网络的算法计算出智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数的应该的数值，然后再调节各敏感元件的可调常数达到计算出的数值。其中，不同的敏感元件，调节的方式也不同。例如当敏感元件为忆容器或者忆阻器时，忆容器对应的标准值可以为介电常数，忆阻器对应的可调常数可以为电阻率或者电导率。可以通过刺激的方式改变其可调常数，而刺激的方式可以为热刺激、光刺激或者电刺激等等。
S2、获得一个或多个对象与智能电子皮肤配合时，智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括测试电容值、测试电阻值或测试电流值。
在上述过程中，将对象即需要智能电子皮肤识别的目标，与智能电子皮肤配合时，智能电子皮肤会向外（向外可以理解为向与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器）输出一个测试值。
S3、根据多个标准值和测试值的比对结果，确定对象对应的待识别目标以及对应的位置。
在上述过程中，通过在存储器和/或处理器中标准值和测试值的比对结果，既可以确定对象是否为待识别目标，如果对象是待识别目标，同时还会确定对象与智能电子皮肤的接触位置。同时在该方法中可以一次将一个对象放在智能电子皮肤上进行识别，也可以一次将多个对象放在智能电子皮肤上也能进行识别。
如图1和图2所示，根据本发明优选实施方式的智能电子皮肤，包括顶电极层1、底电极层2、电介质层3以及衬底层4。该实施方式为智能电子皮肤的可行方案中的一种。
如图2所示，一具体实施方式中，顶电极层1可以包括多个间隔设置的顶电极金属条11；底电极层2设置在顶电极层1的下方，且该底电极层2包括多个间隔设置的底电极金属条21；电介质层3设置在顶电极金属条11与底电极金属条21之间，且该电介质层3的介电常数为非易失可调。
一具体实施方式中，电介质层3由柔性电介质材料制成。柔性电介质材料可以使电介质层3具有一定的柔韧性。
一具体实施方式中，底电极层2远离顶电极层1一侧还设置有衬底层4，且衬底层4为柔性衬底。柔性衬底的优点是可以充当终端的皮肤，终端形状可以是不规则的，如当终端是机械手的时候，机械手的表面就是不平整的，柔性衬底可以使衬底层4具有一定的柔韧性，更能贴合机械手表面，充当机械手的“皮肤”。
如图2所示，在上述实施方式中，多个顶电极金属条11与多个底电极金属条21在衬底层4的投影方向，会形成多个阵列分布的重叠区域，且位于每个重叠区域的顶电极金属条11与底电极金属条21之间设置有电介质层3，从而形成一个如图1所示的一个电容结构5。
其中，顶电极金属条11在衬底上的投影与底电极金属条21在衬底层4上的投影相互垂直。相互垂直设立，可以使顶电极金属条11与底电极金属条21相互重叠的位置面积有规则，通常情况下，重叠区域在衬底层4上的投影为矩形，便于调节该电容结构5的介电常数。
在上述实施方式中，由于电介质层3的介电常数为非易失可调，从而使该电容结构5可以认为是一个忆容器，该忆容器可以理解为具备一定的记忆功能的电容器。该忆容器的介电常数可通过刺激进行改变，如图3中3a代表的线所示，在正性刺激的作用下，随着刺激次数的增加，其介电常数会不断增大；如图3中3b代表的线所示，在负性刺激的作用下，随着刺激次数的增加，其介电常数会不断减小。因此可以通过刺激可以将忆容器的介电常数调整至所需要的值，而刺激消失后，该忆容器介电常数保持在所需要的值，直到下次刺激的到来。
一具体实施方式中，该刺激可以是电刺激、热刺激、光刺激或者磁刺激。
利用上述忆容器的原理，可以将阵列式多个电容结构5中的每个电容结构5的介电常数均设置成所需要的介电常数，从而确保每个待识别物体放置在本发明的智能电子皮肤上所产生的电容值变化不同，并且将每个待识别物体放置在本发明的智能电子皮肤上所产生的电容值变化量输入至与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器内；
其中，如何确定每个电容结构5的介电常数，根据所需识别的待识别物体的数量、形状以及与智能电子皮肤接触的位置，可以通过人工神经网络的算法，计算出每个电容结构5的所应该达到的介电常数，在通过对应的刺激使每个电容结构5的介电常数达到所需要的介电常数。
当目标物体与本发明的智能电子皮肤相接触时，与目标物体相接触的智能电子皮肤处会产生一定的压力，该压力会改变相接触部分智能电子皮肤处的一个或多个电容结构5内部的顶电极金属条11与底电极金属条21之间的距离，从而改变本发明的智能电子皮肤的总的电容值，并将该电容值通过A/D转换器传递给与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器内，该电容值即可对应存储器和/或处理器预先设定的电容值变化量，即可快速识别智能电子皮肤所接触的物体的形状以及位置。从而无需存储器和/或处理器内进行大量的计算，只需简单的对应计算即可，从而提升了识别过程的速度，降低了存储器和/或处理器的计算量以及耗能。
本发明的一实施方式还提供了一种智能电子皮肤，包括：第一电极层，包括多个间隔设置的第一电极条；第二电极层，包括多个间隔设置的第二电极条；以及功能部，设置在第一电极条与第二电极条之间，包括绝缘层、填充于绝缘层内的金属纳米颗粒以及包覆于金属纳米颗粒表面的相变层。
其中，第一电极条、第二电极条之间以及功能层形成多个呈阵列分布的忆阻器，且该忆阻器的电阻率为非易失可调。
在上述实施方式中，该忆阻器可以理解为具备一定的记忆功能的电阻器。该忆阻器的电阻率可通过刺激进行改变，该刺激方式可以为热刺激或其他刺激方式。从而可以改变忆阻器中相变层中的相变材料的状态，即晶态与非晶态的程度。晶态时，忆阻器本身的电阻率低，施加压力时电阻率的变化大，灵敏度高；非晶态时，忆阻器本身的电阻率高，施加压力时电阻率的变化小，灵敏度低。当对象与智能电子皮肤相接触时，即使第一电极层与第二电极层之间的距离减小，从而位于之间的金属纳米颗粒会相互接触，即相当于对忆阻器施加压力，从而使忆阻器本身的电阻率变化，从而电阻会发生变化的过程。
下面将在一些场景下的结合不同实施例，详细介绍本发明的智能电子皮肤识别目标的方法。
实施例1，
如图4所示，图4中对应的为智能电子皮肤上的一个检测区域，图中的每个格子为智能电子皮肤上的一个电容结构5，智能电子皮肤仅需要学习一种待识别目标（与智能电子皮肤的接触为4格乘以4格的正方形时）时，且识别的位置固定时（图中阴影区域）。
首先通过使用人工神经网络的算法算出，当待识别目标放置在图4中阴影区域时，输出的标准电容值（电容值的变化量）为1，且放置在其他位置时，输出的标准电容值不等于1；此时图中的阴影部分的16个格子对应的电容结构5的介电常数应该为ε1，其余格子的对应的电容结构5的介电常数应该为ε2。然后通过热刺激的方式将图中的阴影部分的16个格子对应的电容结构5的介电常数调成ε1，其余格子的对应的电容结构5的介电常数调成ε2。
然后在与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器内，记录“1”=“正方形”。然后撤走待识别目标。
然后将不同的对象依次放入检测区域内时，且可以尽量使每个对象的中心与检测区域相重合，智能电子皮肤会依次获得多个的测试电容值（电容值的变化量），并依次将多个的测试电容值传递给存储器和/或处理器内。
存储器和/或处理器会将多个的测试电容值依次与之前记录的过的标准电容值进行比对，如果相等，即显示为正方形，如不相等，即可以提示非待识别目标或者非正方形。其中，存在对象与待识别目标相同，但是由于对象放置在检测区域的位置与待识别目标放置在检测区域的位置不同，导致智能电子皮肤输出的电容值的变化量不同，既无法识别。
其中，本实施例的检测区域可以视检测对象进行扩大或者缩小。
因此，本实施例可以在智能电子皮肤上的指定的位置识别出指定的物体与智能电子皮肤接触的形状，以及在智能电子皮肤的指定位置识别出对象是否为智能电子皮肤学习过的待识别目标。
实施例2，
如图5所示，图5中对应的为智能电子皮肤上的一个检测区域，图中的每个格子为智能电子皮肤上的一个电容结构5，智能电子皮肤仅需要学习一种待识别目标（与智能电子皮肤的接触为2格乘以2格的正方形时）时。其中，
首先通过使用人工神经网络的算法算出待识别目标放置在图中检测区域内任一位置的情况下，（由于共12个格子，且待识别目标与智能电子皮肤的接触处为2格乘以2格的正方形，因此仅有6种不同的放置位置）输出的标准电容值（电容值的变化量）为1、2、3、4、5或6时，图中12个格子对应的电容结构5的介电常数值应该是分别为ε1、ε2、ε3···ε12。然后并采用热刺激的方式使12个格子对应的电容结构5的介电常数值依次调节成ε1、ε2、ε3···ε12。
然后在与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器内，记录“1”=“正方形，且放置在第一位置”、“2”=“正方形，且放置在第二位置”、···、“6”=“正方形，且放置在第六位置”；然后撤走待识别目标。
然后将不同的对象依次放入检测区域内时，且每个对象可以随机放置检测区域内的任一位置，智能电子皮肤会依次获得多个的测试电容值（电容值的变化量），并依次将多个的测试电容值传递给存储器和/或处理器内。
存储器和/或处理器会将多个的测试电容值依次与之前记录的过的标准电容值进行比对，如果相等，即显示为正方形，且放置在第X位置，如不相等，即可以提示非待识别目标或者非正方形。
其中，本实施例的检测区域可以视检测对象进行扩大或者缩小。
本实施例可以在智能电子皮肤上的任一区域识别出指定的物体与智能电子皮肤接触的形状及其对应的位置。还能检测出对象是否为智能电子皮肤学习过的待识别目标及其对应的位置。
实施例3，
如图6所示，图6中对应的为智能电子皮肤上的一个检测区域，图中的每个格子为智能电子皮肤上的一个电容结构5，智能电子皮肤仅需要学习四种待识别目标（与智能电子皮肤接触处的形状为三角形（占9格）、圆形（占12格）、正方形（占4格）或长方形（占6格））时。图6中，为各个待识别目标放置在智能电子皮肤上时的占用格子数量（即形状的边框+边框内格子的数量）的示意图。
首先通过使用人工神经网络的算法算出，当每个待识别目标放置在图中检测区域内任一位置的情况下，即与智能电子皮肤接触处的形状为三角形时，输出的标准电容值为a1、a2、···an；与智能电子皮肤接触处的形状为圆形时，输出的标准电容值为b1、b2、···bn；与智能电子皮肤接触处的形状为正方形时，输出的标准电容值为c1、c2、···cn；与智能电子皮肤接触处的形状为长方形时，输出的标准电容值为d1、d2、···dn，图中64个格子对应的电容结构5的介电常数值应该是分别为ε1、ε2、ε3···ε64。然后并采用热刺激的方式使64个格子对应的电容结构5的介电常数值依次调节成ε1、ε2、ε3···ε64。
然后在与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器内，记录“a1”=“三角形，且放置在第一位置”、“a2”=“正方形，且放置在第二位置”、···、“an”=“正方形，且放置在第N位置”；然后撤走待识别目标，换下个待识别目标，记录内容依照上述方式，直至全部记录完成。
然后将不同的对象依次放入检测区域内时，且每个对象可以随机放置检测区域内的任一位置，智能电子皮肤会依次获得多个的测试电容值（电容值的变化量），并依次将多个的测试电容值传递给存储器和/或处理器内。
存储器和/或处理器会将多个的测试电容值依次与之前记录的过的标准电容值进行比对，如果相等，即显示为对应的图形和放置在第X位置，如不相等，即可以提示非待识别目标或者非正方形。
其中，本实施例的检测区域可以视检测对象进行扩大或者缩小。
本实施例可以在智能电子皮肤上的任一区域识别出指定的物体与智能电子皮肤接触的形状及其对应的位置。还能检测出对象是否为智能电子皮肤学习过的多个待识别目标之一及其对应的位置。
实施例4，
如图7所示，图7中对应的为智能电子皮肤上的一个检测区域，图中的每个格子为智能电子皮肤上的一个电容结构5，智能电子皮肤仅需要学习三种待识别目标（与智能电子皮肤接触处的形状为圆形（占12格）、正方形（占4格）或长方形（占6格））时。图7即为三个待识别目标的一起放置在智能电子皮肤上时的一种状况，其每个待识别目标占用格子数量（即形状的边框+边框内格子的数量）。
首先通过使用人工神经网络的算法算出，当每个待识别目标放置在图中检测区域内任一位置的情况下，即与智能电子皮肤接触处的形状为长方形时，输出的标准电容值为a1、a2、···an；与智能电子皮肤接触处的形状为圆形时，输出的标准电容值为b1、b2、···bn；与智能电子皮肤接触处的形状为正方形时，输出的标准电容值为c1、c2、···cn；以及每两个待识别目标同时放置在图中检测区域内任一位置的情况下（互不重叠放置），即与智能电子皮肤接触处的形状为长方形和正方形时，输出的标准电容值为d1、d2、···dn；即与智能电子皮肤接触处的形状为长方形和圆形时，输出的标准电容值为e1、e2、···e n；即与智能电子皮肤接触处的形状为圆形和正方形时，输出的标准电容值为f1、f2、···fn；以及每三个待识别目标同时放置在图中检测区域内任一位置的情况下（互不重叠放置），即与智能电子皮肤接触处的形状为长方形、圆形和正方形时，输出的标准电容值为g1、g2、···gn；图中64个格子对应的电容结构5的介电常数值应该是分别为ε1、ε2、ε3···ε64。然后并采用热刺激的方式使64个格子对应的电容结构5的介电常数值依次调节成ε1、ε2、ε3···ε64。
然后在与智能电子皮肤相连接的存储器和/或处理器内，记录仅放置一个识别物体时，“a1”=“三角形，且放置在第一位置”、“a2”=“正方形，且放置在第二位置”、···、“an”=“正方形，且放置在第N位置”；然后撤走待识别目标，换下个待识别目标，记录内容依照上述方式，直至全部记录完成。
记录仅放置两个识别物体时，“d1”=“正方形，且放置在第一位置；以及长方形，且放置在第一位置”、“d2”=“正方形，且放置在第二位置；以及长方形，且放置在第二位置”、···“dn”=“正方形，且放置在第N位置；以及长方形，且放置在第N位置”。（其中，不同形状对应的第一位置时互不相同的）；然后撤走待识别目标，换下个待识别目标，记录内容依照上述方式，直至全部记录完成。
记录仅放置三个识别物体时，“g1”=“正方形，且放置在第一位置；长方形，且放置在第一位置；圆形，且放置在第一位置”、“g2”=“正方形，且放置在第二位置；长方形，且放置在第二位置；圆形，且放置在第一位置”、···、“gn”=“正方形，且放置在第N位置；长方形，且放置在第N位置；圆形，且放置在第一位置”。（其中，不同形状对应的第一位置时互不相同的）；然后撤走待识别目标。
然后将不同的对象放入检测区域内（可以一次放入一个或者多个对象）时，且每个对象可以随机放置检测区域内的任一位置，智能电子皮肤会依次获得多个的测试电容值（电容值的变化量），并依次将多个的测试电容值传递给存储器和/或处理器内。
存储器和/或处理器会将多个的测试电容值依次与之前记录的过的标准电容值进行比对，如果相等，即显示为对应的图形和放置在第X位置（结果可以为一个图形及其位置，也可以多个图形及其位置），如不相等，即可以提示非待识别目标或者非正方形。
其中，本实施例的检测区域可以视检测对象进行扩大或者缩小。
本实施例可以在智能电子皮肤上的任一区域识别出多个指定的物体与智能电子皮肤接触的形状及其对应的位置。还能检测出对象是否为智能电子皮肤学习过的多个待识别目标之一或多个及其对应的位置。
综上，本发明的智能电子皮肤识别目标的方法的有益效果为：
通过配置在智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得待识别目标对应的标准值，再获得对象与智能电子皮肤配合时，智能电子皮肤检测得到的测试值，在与智能电子皮肤相连接的设备上（可以为存储器和/或处理器）将标准值与测试值进行对比，即可达到识别目标的作用。从而使智能电子皮肤本身具备一定计算能力，降低与智能电子皮肤相连接的设备（可以为存储器和/或处理器）的计算压力，本发明具有降低电子皮肤功耗、提升电子皮肤的识别速度以及使电子皮肤具有一定的计算和记忆的能力的优点。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (8)

1.一种智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，包括：配置待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得待识别目标的标准值，所述可调常数至少包括介电常数、电阻率、电导率以及形变系数中的一个，所述标准值至少包括标准电容值、标准电阻值以及标准电流值中的一个；
获得对象与所述智能电子皮肤配合时，所述智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括测试电容值、测试电阻值或测试电流值；以及
根据所述标准值和测试值的比对结果，确定所述对象是否为待识别目标以及确定待识别目标对应的位置；
其中，所述配置待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数的步骤包括：将所述智能电子皮肤上检测区域划分为多个敏感元件，每个敏感元件具有各自的可调常数的初始值，使用人工神经网络的算法计算出所述待识别目标放置在所述智能电子皮肤上检测区域时各个敏感元件的可调常数的计算值，并用刺激的方式将所述多个敏感元件的可调常数从所述初始值调整到所述计算值。
2.一种智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，包括：配置多个待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数，以获得多个待识别目标对应的多个标准值，所述可调常数至少包括介电常数、电阻率、电导率以及形变系数中的一个，所述标准值至少包括标准电容值、标准电阻值以及标准电流值中的一个；
获得一个或多个对象与所述智能电子皮肤配合时，所述智能电子皮肤检测得到的测试值，该测试值包括测试电容值、测试电阻值或测试电流值；以及
根据所述多个标准值和测试值的比对结果，确定所述对象对应的待识别目标以及对应的位置；
其中，所述配置多个待识别目标在智能电子皮肤上检测区域时所述智能电子皮肤中各敏感元件的可调常数的步骤包括：将所述智能电子皮肤上检测区域划分为多个敏感元件，每个敏感元件具有各自的可调常数的初始值，使用人工神经网络的算法计算出多个所述待识别目标放置在所述智能电子皮肤上检测区域时各个敏感元件的可调常数的计算值，并用刺激的方式将所述多个敏感元件的可调常数从所述初始值调整到所述计算值。
3.如权利要求1或2所述的智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，所述智能电子皮肤，包括：
顶电极层，包括多个间隔设置的顶电极金属条；
底电极层，设置于顶电极层的下方，且该底电极层包括多个间隔设置的底电极金属条；以及
电介质层，设置在顶电极金属条与底电极金属条之间，且该电介质层的介电常数为非易失可调；
其中，顶电极金属条、电介质层以及底电极金属条形成多个呈阵列分布的忆容器。
4.如权利要求3所述的智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，所述底电极层在远离顶电极层的一侧还设置有衬底层。
5.如权利要求4所述的智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，所述衬底层为柔性衬底。
6.如权利要求5所述的智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，所述顶电极金属条在所述衬底上的投影与底电极金属条在所述衬底上的投影相互垂直。
7.如权利要求3所述的智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，所述电介质层由柔性电介质材料制成。
8.如权利要求1或2所述的智能电子皮肤识别目标的方法，其特征在于，所述智能电子皮肤，包括：
第一电极层，包括多个间隔设置的第一电极条；
第二电极层，包括多个间隔设置的第二电极条；以及
功能部，设置在第一电极条与第二电极条之间，包括绝缘层、填充于绝缘层内的金属纳米颗粒以及包覆于金属纳米颗粒表面的相变层；
其中，第一电极条、第二电极条之间以及功能层形成多个呈阵列分布的忆阻器，且该忆阻器的电阻率为非易失可调。
CN202111185107.4A 2021-10-12 2021-10-12 智能电子皮肤识别目标的方法 Active CN113639767B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111185107.4A CN113639767B (zh) 2021-10-12 2021-10-12 智能电子皮肤识别目标的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111185107.4A CN113639767B (zh) 2021-10-12 2021-10-12 智能电子皮肤识别目标的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113639767A CN113639767A (zh) 2021-11-12
CN113639767B true CN113639767B (zh) 2022-02-08

Family

ID=78426514

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111185107.4A Active CN113639767B (zh) 2021-10-12 2021-10-12 智能电子皮肤识别目标的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113639767B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105606291A (zh) * 2016-01-21 2016-05-25 清华大学 热式压力传感器及柔性电子皮肤
CN106382997A (zh) * 2016-09-18 2017-02-08 北京科技大学 一种摩擦静电感应式电子皮肤
CN109163824A (zh) * 2018-10-10 2019-01-08 北京理工大学 一种具有触觉和接近觉双模感知功能的柔性电子皮肤
CN110320241A (zh) * 2019-07-28 2019-10-11 北京怡成生物电子技术股份有限公司 目标试条识别方法及***
CN211855191U (zh) * 2019-08-02 2020-11-03 深圳市越疆科技有限公司 一种非接触式电子皮肤传感电路及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105606291A (zh) * 2016-01-21 2016-05-25 清华大学 热式压力传感器及柔性电子皮肤
CN106382997A (zh) * 2016-09-18 2017-02-08 北京科技大学 一种摩擦静电感应式电子皮肤
CN109163824A (zh) * 2018-10-10 2019-01-08 北京理工大学 一种具有触觉和接近觉双模感知功能的柔性电子皮肤
CN110320241A (zh) * 2019-07-28 2019-10-11 北京怡成生物电子技术股份有限公司 目标试条识别方法及***
CN211855191U (zh) * 2019-08-02 2020-11-03 深圳市越疆科技有限公司 一种非接触式电子皮肤传感电路及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN113639767A (zh) 2021-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0457398B1 (en) Fingerprint sensing
Lee et al. Artificially intelligent tactile ferroelectric skin
US5973623A (en) Solid state capacitive switch
US10955301B2 (en) Two-dimensional center of pressure sensor systems, devices, and methods
EP2819065B1 (en) Powerless time reference
JP2000514227A (ja) 指紋感知装置及びこれを組み込んだシステム
WO2009067293A1 (en) Pointing and data entry input device
CN104813260A (zh) 印刷压电式压力传感箔
TWI534690B (zh) 電容式觸控面板裝置
JP2019521423A (ja) ハプティックタッチスクリーン及びそれを動作させる方法
TW201523413A (zh) 控制點感測面板及控制點感測面板設計方法
US11281329B2 (en) Device for detecting touch
US20190384451A1 (en) Position sensor, position sensing method, and associated state-switching method
CN113639767B (zh) 智能电子皮肤识别目标的方法
CN111982379B (zh) 一种连续型弹性触觉传感器及其检测方法
US20100328253A1 (en) Surface capacitance with area gestures
US20190272406A1 (en) Fingerprint sensing circuit, electronic device and method for processing fingerprint image
CN110346837A (zh) 一种基于电容器边缘场效应的柔性电容型接近传感器及传感方法
CN107256106B (zh) 阵列基板、液晶显示面板、触控显示装置及触控驱动方法
CN112949843A (zh) 基于多侧栅突触器件的人工感觉神经元结构及其制备方法
CN111337152B (zh) 电子皮肤和电子设备
Hoffstadt et al. Modeling approach for the electrodynamics of multilayer de stack-transducers
GB2587063A (en) Biometric skin contact sensing apparatus and method
EP2404229A1 (en) Surface capacitance with area gestures
Abbey et al. Emulating homoeostatic effects with metal-oxide memristors T-dependence

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant