Resumen

Se propone un sensor miográfico de fuerza de fibra óptica de bajo coste para la identificación no invasiva de la postura de la mano. Los transductores se componen de dispositivos de microflexión de fibra multimodo de sílice de 10 mm de periodicidad montados en placas de PVC, que proporcionan una sensibilidad de 0,05 N-1 en un rango de ~20 N. A continuación, los transductores se fijaron al antebrazo del usuario mediante correas para monitorizar los músculos radial proximal posterior, cubital medial anterior y radial distal posterior, y las señales ópticas de FMG adquiridas se correlacionaron con los gestos realizados mediante un clasificador de red neuronal artificial de 5 capas ocultas y 20 neuronas con arquitectura de retropropagación, seguido de una capa competitiva. Los resultados globales para 9 posturas y 6 sujetos indicaron una sensibilidad del 98,4% y una precisión del 99,7 comparables a los enfoques electromiográficos. Además, en contraste con las configuraciones actuales, la metodología propuesta permite la identificación de posturas caracterizadas por diferentes configuraciones de desplazamientos de las articulaciones de los dedos y la muñeca con la utilización de sólo 3 transductores y un esquema de interrogación simple, siendo adecuada para aplicaciones posteriores en interfaces humano-ordenador.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:transductores, clasificador de red neuronal artificial, fibra multimodo de sílice de periodicidad mm, identificación no invasiva de la postura de la mano, sensor de miografía de fuerza de fibra óptica, músculos radial distal posterior, cubital medial anterior, radial proximal posterior, esquema de interrogación simple, sensibilidad n-1
• Keywords:transducers, artificial neural network classifier, mm periodicity silica multimode fiber, noninvasive hand posture identification, optical fiber force myography sensor, posterior distal radial muscles, anterior medial ulnar, posterior proximal radial, simple interrogation scheme, n−1 sensitivity