利用光的传感器给康复带来希望

最近，一家韩国公司向一家医院捐赠了一款可穿戴机器人，旨在帮助行动不便的患者康复。这些患者佩戴该机器人在执行行走或坐着等动作时获得肌肉和关节锻炼的帮助。可穿戴设备，包括人们佩戴并附着在皮肤上的智能手表或透视 ，有可能提高我们的生活质量，为一些像这种机器人创新一样的人带来一线希望。

这些康复机器人中使用的应变传感器通过将特定区域的特定物理变化转化为电信号来分析数据。这些传感器非常灵活，柔韧且善于测量最细微的身体变化，因为它们由轻质材料制成，易于附着在皮肤上。然而，由于对温度和湿度等外部因素敏感，传统的软应变传感器常常表现出不足的耐用性。此外，其复杂的制造工艺给广泛商业化带来了挑战。

由浦项科技大学(POSTECH)融合IT工程系和机械工程系的Sung-Min Park教授以及机械工程系的博士生Sunguk Hong领导的研究小组成功克服了这些软应变传感器通过将计算机视觉技术集成到光学传感器中而实现。他们的研究成果发表在世界著名期刊《npjFlexibleElectronics》上。

研究小组在研究过程中开发了一种称为基于计算机视觉的光学应变(CVOS)的传感器技术。与依赖电信号的传统传感器不同，CVOS 传感器采用计算机视觉和光学传感器来分析微观光学模式，提取有关变化的数据。这种方法通过消除损害传感器功能的元素并简化制造工艺来本质上增强耐用性，从而促进传感器的商业化。

与仅检测双轴应变的传统传感器相比，CVOS 传感器表现出通过实时多轴应变映射检测三轴旋转运动的卓越能力。从本质上讲，这些传感器能够通过单个传感器精确识别复杂且各种的身体运动。研究小组通过将 CVOS 传感器应用于康复治疗辅助设备的实验证实了这一说法。

通过集成基于人工智能的响应校正算法，可以校正信号检测过程中出现的各种误差因素，实验结果显示出很高的可信度。即使经过 10,000 多次迭代，这些传感器仍始终保持其卓越的性能。

领导这项研究的 Sung-Min Park 教授解释说：“CVOS 传感器擅长区分不同方向和角度的身体运动，从而优化有效的康复干预措施。” 他进一步补充道：“通过定制设计指标和算法以适应特定目标，CVOS 传感器在跨行业的应用中具有无限的潜力。”

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