基于高分子功能敏感材料手势识别触觉传感器与性能优势

李 洁

(西安铁路职业技术学院,陕西西安 710032)

手语是聋哑人交际、交流的一种手的语言。通常情况下,由于非聋哑人士很少进行手语语言学习,导致手语这一语言仅能供聋哑人士群体内部使用,大大缩小了手语作为一种语言的应用场景,对聋哑人士扩大交际、交流与学习范围存在较大的阻碍。手语手势识别技术的发展为聋哑人群体得以实现手语文字化、语音化提供了可能。由于手语手势动作复杂且需表述内容多样化,手语手势识别硬件设备搭建工作难度较高。

高分子功能材料是一类可用于工业和技术领域,具备光、电、磁、声、热等特性的高分子材料,如感光高分子、导电高分子、光电转换高分子、医用高分子、高分子催化剂等,又可称为功能高分子[1]。利用高分子功能材料构建的具备柔性可拉伸功能的传感器设备,是当前手语手势识别触觉传感器与硬件设备加工领域最新研究方向之一。本文研究旨在梳理高分子功能材料在手语手势识别领域中的应用价值,为相关领域材料应用提供理论借鉴。

1 手语手势识别与触觉传感器

1.1 手语手势识别

手语手势识别技术是一种基于动态手势识别技术基础上发展而来的新型人机交互工具,主要应用场景为聋哑人士与外界的双向即时沟通。传统的手语手势识别手段,是利用可穿戴设备(如手语数据手套)、视频识别设备、动态手势识别算法等进行数据采集、识别、分析和输出的过程。然而,传统的手语手势识别体系系统庞大、使用流程复杂、成本高且容易受光照等外部环境的影响,实际普及程度并不高。

有关手语手势识别领域研究多集中在算法、软件视角,如陈甜甜等[2]对基于深度信息的动态手势识别技术进行综述,从算法角度对提高动态手势识别效果方法进行了研究；张淑军等[3]同样以深度学习这一算法发展视角对手语识别系统等的发展进行研究,得到了基于深度学习的连续语句手语识别模型。本文认为,手语手势识别系统的触觉传感器材料选择、设备构成与优化同样是除算法外影响系统工作效率、使用舒适性以及普及程度的重要环节,应针对其中最关键的触觉传感器发展进行针对性研究。

1.2 触觉传感器

触觉是接触、滑动、压觉等机械刺激的总称,如人类皮肤对冷热、痛痒、光滑或粗糙的感受等,触觉通常是定性而非定量的。触觉传感器是一种利用现代材料传感特性,模仿人类或其他生物皮肤,将温度、湿度、力等感觉同时进行定性、定量表达的传感设备。触觉传感器的主要功能有:检测,对操作对象的状态、传感器接触状态、操作对象的物理性质进行检测等；识别,在检测的基础上对操作对象的各类型物理特征如形状、大小、刚度等进行分类识别等。

敏感材料主要指的是能够感知电、光、声、力等物化生量微小变化,并能够根据感知量的变化量而表现出明显特征变化的一类材料。敏感材料是触觉传感器核心识别原件,对操作对象及外界信息进行采集的主要工作均由敏感材料完成。李法利等[4]针对弹性敏感材料与柔性电子技术进行分析,认为敏感材料是保证设计出与人体神经直接通信的触觉传感器设备的根本。本文通过总结归纳,得到图1 所示敏感材料的分类情况。

图1 敏感材料分类Fig.1 Classification of sensitive materials

2 手语手势识别系统

2.1 基本架构

现阶段的手语手势识别系统主要研究方向分软件算法与硬件传感器两部分。软件算法方面,侧重于研究对手语、手势动作特征量的提取、模版制作以及特征识别,不是本文研究重点。硬件传感器方面,手语手势识别领域重点多集中在利用数据手套、微处理器等对手语手势进行识别方面[5]。图2 所示为一典型基于数据手套的手语识别系统工作流程。

图2 基于数据手套的手语识别系统工作流程Fig.2 Workflow of sign language recognition system based on data gloves

2.2 工作流程

数据手套包含多种传感器,主要负责手语手语的识别以及姿态信息的采集。数据手套中的各类型传感器能够实时采集聋哑人在使用手语进行交流时,手势在空间中的运动状态、轨迹信息以及手语姿态变化时手掌、手指弯曲度等信息。触觉传感器的工作状态、效率主要受其中敏感元件性能、种类等的影响,而敏感元件中最为核心部件即敏感材料的发展基本决定了数据手套形态、手语手势识别触觉传感器的性能等。

3 高分子功能材料手语手势识别触觉传感器

3.1 性能优势

由于数据手套在进行手语手势识别时需要对手掌、手指弯曲等信息进行采集,因而数据手套的柔韧性、灵活性至关重要。然而,一般半导体材料、无机材料通常硬度较高,形变难度较大或形变会对手势识别产生一定的影响。在数据手套诞生初期往往需要加工成不规则体型或者集成较多的传感器模块,因此数据手套多体型较大且传感误差较大。高分子功能材料的出现是数据手套继利用金属纤维、纳米线等进行柔性应变传感器加工之后的另一种柔性拉伸传感器导电材料。高分子功能材料敏感材料具有质量轻、柔韧性强、电学特征优异等优势,可利用高分子敏感材料与弹性聚合物进行混用制备触觉传感器敏感元件,其逐渐成为手语手势识别领域最佳的元器件制备原料之一。

3.2 触觉传感器常用高分子敏感材料与集成技术

3.2.1 导电材料

Du 等[6]对新加坡国立大学有关柔性拉伸传感器的敏感材料创新研究进行总结,该学校通过将氧化石墨烯进行还原,得到了可用于手势识别触觉传感器敏感元件加工的柔性拉伸导电材料,并进行了相关实验。除石墨烯外,导电聚合物聚苯胺、聚苯乙烯等同样是制备触觉传感器导电材料及敏感材料的重要高分子材料,其中聚苯乙烯因同时具备较高的透明性和导电性被广泛应用于与其他高分子材料联合制备各类型传感器。利用聚苯乙烯与石墨烯、纳米材料联合制备的导电材料拥有明显优于一般传统导线的导电性能、可重复多次使用以及稳定性能。

3.2.2 基底材料

对基于数据手套的手语手势识别系统而言,传感器能够实现大于50%的拉伸应变,是适应变化多样的手语语言需求的材料属性硬性需求,高分子功能材料为实现传感器这一设计需求提供了基础。通常在选择高分子触觉传感器基底材料时,会选择硅橡胶、聚乙烯以及聚氨酯等。其中以硅橡胶作为触觉传感器基底材料,能够帮助柔性传感器提高弹性；聚二甲基硅氧烷在固化以后作为基底材料,能够形成透明且性能稳定的薄膜,在与敏感材料进行并用过程中多以封装层、绝缘层等形式出现；聚乙烯、聚氨酯等高分子复合材料能够以丝纺法转化成丝,由于材料本身具备高绝缘性能、化学稳定性能以及较高的拉伸率,在应用于触觉传感器基地材料中时,能够帮助传感器获得较高的拉伸范围,可以实时、高效监测手语手势中的各种运动状态。

3.2.3 集成技术

集成技术,是实现柔性可拉伸手语手势识别触觉传感器基底材料、导电材料以及其他材料之间进行融合的关键环节。一般金属纤维等材料加工而成的柔性传感器虽然能够提供一定的弯曲灵敏度,但并不具备足够的拉伸特性或拉伸范围较小,制约了柔性拉伸传感器的应用范围。在手语手势识别这种指部动作复杂且需要较高的材料可拉伸性能要求下,将高分子功能材料与织物进行结合,利用集成技术使复合材料具备更多新功能,成为高分子功能材料在手语手势识别触觉传感器领域新的应用场景。Rahimi R 等[7]利用集成技术,通过碳化以后聚酰亚胺复合材料与柔性基体进行集成,得到了一种低成本、可拉伸性能优异的柔性触觉传感器敏感材料,应用该敏感材料加工而成的触觉传感器拉伸率超过100%,远远超过一般柔性敏感材料或一般高分子功能材料。该材料可以应用于手语手势识别中手指、手掌等运动状态的实时监控,应变系数高达20000。

3.3 高分子手语手势识别触觉传感器应用分类

3.3.1 压阻式触觉传感器

压阻式触觉传感器是一种利用弹性体材料电阻率随压力大小变化而变化的性质制成的,能够充分反映接触面压力大小的触觉传感器。碳纤维是最早应用于压阻式触觉传感器制备的高分子功能材料,早在1981 年便有相关科研人员通过在金属电极中加入碳纤维和碳毡来实现接触面压力信号至电信号的转变。张会明等[8]利用石墨烯薄膜材料作为新型压阻式触觉传感器的敏感材料,设计出一种具有触点层、压阻层和柔性电极的新型触觉传感器,该触觉传感器灵敏度高且具备优良的力学性能。

3.3.2 电容式触觉传感器

在频率、电压等其他数值不变条件下,电容量数值的大小会因为电容电极板相对位置的变化而变化。电容式触觉传感器的工作原理,正是利用这一变化规律,对因外部压力而改变的电容电极板间相对位置带来的电容量数值变化进行检测,从而获得外部压力信息的方法。有学者利用聚对苯二甲酸乙二醇酯材料制作电极层,以硅橡胶作为柔性基底构建了一种电容式触觉传感器,该传感器能够实现类似于人类皮肤的触觉感知能力,是一种非常适合应用于手语手势识别触觉传感器领域的高分子电容式触觉传感器。

3.3.3 压电式触觉传感器

压电式触觉传感器中的转换元件是力敏元件,在受到外力作用时力敏元件中的晶体内部会产生电极化现象,此时力敏元件内部两个相对的表面会产生极性相反的电荷；在受到外力变为零以后,该晶体中的极性相反电荷消失。聚偏氟乙烯是当前广泛应用于压电式触觉传感器制备领域的高分子复合材料,Yu 等[9]利用聚偏氟乙烯制备出一种能够用于测量手语手势识别时三维动态力分布的柔性压电触觉传感器,具有良好的外部压力感应灵活性以及较低的耦合效应,能够获得较为线性的触觉传感效果。

4 结语

综上,我国是当前全球听力残疾患者数量最多的国家,截至2019 年底国内含有听力残疾、残弱患者数量高达2780 万人,其中0～6 岁听力残疾儿童数量约13.7 万,每年新生听障儿童2～3 万人。利用高分子功能材料加工而成的手语手势识别触觉传感器,同时具备一般灵敏材料无法比拟的质轻、柔韧性强、电学特征优异等优势。高分子功能材料对于手语手势识别领域硬件设备的发展提供了巨大的应用价值,能够有效提高以数据手套为代表的手语手势识别可穿戴设备的识别效率、穿戴舒适性。