Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: IX Международной научно-практической конференции «Вопросы технических и физико-математических наук в свете современных исследований» (Россия, г. Новосибирск, 26 ноября 2018 г.)

Наука: Физика

Секция: Приборы и методы экспериментальной физики

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Кириенко Д.А., Березина О.Я. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ НЕЙРОСЕТЕВОГО МЕТОДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ТАКТИЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ С ВНЕШНИМИ ОБЪЕКТАМИ // Вопросы технических и физико-математических наук в свете современных исследований: сб. ст. по матер. IX междунар. науч.-практ. конф. № 9(6). – Новосибирск: СибАК, 2018. – С. 90-97.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ НЕЙРОСЕТЕВОГО МЕТОДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ТАКТИЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ С ВНЕШНИМИ ОБЪЕКТАМИ

Кириенко Дмитрий Александрович

канд. физ.-мат. наук, ведущий научный сотрудник, Петрозаводский государственный университет,

РФ, г. Петрозаводск

Березина Ольга Яковлевна

канд. физ.-мат. наук, доц. кафедры общей физики, Петрозаводский государственный университет,

РФ, г. Петрозаводск

ESTIMATION OF TECHNICAL PARAMETERS OF TACTILE SENSORS BY MEANS ARTIFICAL NEURAL NETWORK

 

Dmitry Kirienko

Ph.D., leader researcherк, Petrozavods State University,

Russia, Petrozavodsk

Olga Berezina

Ph.D., к.ф.-м.н., assistant professor, Petrozavods State University,

 Russia, Petrozavodsk

 

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фунда­ментальных исследований (проект № 16-32- 60090).

АННОТАЦИЯ

В работе описывается конструкция тактильного сенсора, созданного на основе пьезоэлектрического композитного слоя из нановолокон поливинилиденфторида и нанострержней оксида цинка. Представлен способ определения параметров взаимодействия сенсора с внешними объектами с применением математических методов искусственных нейронных сетей. Проведена оценка точности метода в зависимости от соотношения размеров площади касания с объекта с сенсором и габаритов чувствительного элемента тактильного датчика.

ABSTRACT

The paper describes the design of a tactile sensor created on the basis of a piezoelectric composite layer of polyvinylidene fluoride nanofibers and zinc oxide nanorods. A method for estimation of technical characteristics of such sensors using artificial neural networks is proposed. The results of the experiments on the accuracy of the method depending on the touch area and dimensions of the sensitive element of the tactile sensor are presented and discussed.

 

Ключевые слова: искусственные нейронные сети; тактильный датчик; нановолокна PVDF-ZnO.

Keywords: artificial neural network; tactile sensor; PVDF-ZnO nanofibers.

 

Тактильные датчики - устройства, позволяющие определить характер контакта между объектами внешней среды и поверхностью, на которой расположен датчик, находят широкое применение в разнообразных отраслях: от промышленности до биомедицины. Тактильный датчик может состоять как из одного чувствительного элемента, преобразующего механическое давление в электрический сигнал, так и из нескольких подобных элементов, объединенных в изме­рительный массив. Чувствительные элементы в зависимости от физи­ческих принципов работы подразделяют на емкостные, резистивные, тензорезистивные, пьезоэлектрические и др. Производству различных видов чувствительных элементов датчика посвящено множество исследований [1-4], также немалое внимание уделяется и интерпретации данных, полученных от тактильного сенсора. Часто для анализа данных используются методы глубокого машинного обучения, в частности методы искусственных нейронных сетей (ИНС). Например, хорошо натренированная ИНС, по данным от тактильного датчика с одним чувствительным элементом способна классифицировать тип поверх­ности, с которой датчик взаимодействует [5]. А при большом количестве чувствительных элементов, размеры которых значительно меньше площади касания, – возможно определение рельефного рисунка на поверхности [6]. Следует отметить, что увеличение числа чувствитель­ных элементов приводит к значительному усложнению конструкции тактильного датчика. Поэтому большой интерес вызывают исследования, направленные на определение границ применения тактильного датчика в зависимости от числа и габаритов чувствительных элементов. Целью представленной работы является демонстрация возможностей ИНС для определения площади, координат и смещения точки соприкосновения датчика с внешним объектом, при различных соотношениях площади соприкосновения и размеров чувствительных элементов.

Все тактильные датчики объединяет одна общая черта – упоря­доченное расположение чувствительных элементов на измерительной поверхности, позволяющее определить точку приложения и силу взаимодействия с внешним объектом. А для обработки сигналов от датчика с помощью методов ИНС не имеет значения, на основе какого физического принципа работает сенсор [7]. В представленной работе использован тактильный датчик на основе пьезоэлектрических мате­риалов. Пьезоэлектрики при равном соотношении сила воздействия-выходной сигнал (чувствительности) менее требовательны к обслужи­вающей электронике по сравнению с чувствительными элементами на основе других физических принципов [8]. Помимо этого, способность создавать усилие под действием электрического сигнала, делает перспек­тивным применение тактильных сенсоров с пьезоэлектрическими элементами в областях робототехники не только как источников данных об окружающих объектах, но и как актюаторов.

Схема применяемого в работе датчика представлена на рис. 1.a. На силиконовой упругой подложке расположен слой пленки из полиэтилентерефталата (PET) толщиной 50 мкм. На пленку нанесены 16 S-образных медных контактов, полученных методом термического напыления в вакууме, в виде решетки 4x4. Поверх пленки расположен пьезоэлектрический композитный слой толщиной ~300 мкм, состоящий из нановолокон PVDF (поливинилиденфторид) и нанострержней оксида цинка (ZnO). Пьезоэлектрический материал PVDF/ZnO был изготовлен по методике, представленной в [8]. Выбор данного материала обусловлен высокими элекромеханическими свойствами и деформационной устойчивостью по сравнению с пьезоэлектриками на основе только полимеров или оксидов переходных металлов. Поверх композитного слоя расположена PET пленка (толщина 50 мкм) с проводящим медным (Cu) покрытием. Таким образом, тактильный датчик имеет 16 чувствительных элементов, представленных в виде пьезоэлектричес­ких сэндвич-структур (PET-Cu-PVDF/ZnO-Сu(общ)-PET(общ)) с одним общим электродом. Для исследования влияния площади чувствительного элемента на параметры соприкосновения датчика, S-образные контакты замыкались между собой. При этом уменьшается число чувствительных элементов, но увеличивается площадь каждого из них. Всего исполь­зовалось 5 конфигураций (A, B, C, D, E) расположения пьезоэлементов (рис. 1.b): 16 элементов (A), расположенных в виде решетки 4x4; 8 элементов (B) – 4x2; 4 элемента (C) - 2x2, 4 элемента (D) – 1x4; 1 элемент (E). Каждый пьезоэлемент подключен с помощью зарядо­чувствительного усилителя ADA3530-1, защитный буфер которого использован в качестве электрометра, к микроконтроллеру STM32F446, который в свою очередь был сопряжен с персональным компьютером (ПК). Микроконтроллер выполнял функции фиксации тока усилителя и передачи данных на ПК. Конструкция тактильного датчика выдер­живает нажатие до 200 кПа, при максимальном прогибе плоскости с чувствительными элементами – 3 мм.

В работе использованы пять ИНС с сигмоидальной функцией активации, соответствующих конфигурациям пьезоэлементов (A, B, C, D, E). Входные нейроны, по количеству равные числу элементов тактиль­ного датчика, отождествляются с генерируемыми на пьезоэлементах зарядами. Выходной слой каждой ИНС состоит из 4 нейронов, соответствующих площади соприкосновения тактильного сенсора с внешним объектом, координатам точки геометрического центра места соприкосновения относительно центра датчика и величине прогиба поверхности сенсора в данной точке. Число скрытых слоев и нейронов определялось эмпирически с учетом роста времени вычислений. С помощью метода обратного распространения и алгоритма градиент­ного спуска определялись весовые коэффициенты нейронов.

Обучение нейронных сетей производилось следующим образом (рис. 2). Тактильный датчик располагался на автоматизированном двухкоординатном рабочим столике. Над датчиком располагался сервопривод со штоком, на котором крепился металлический стилус. Рабочий столик двигался по возвратно-поступательной схеме, со сме­щением 2 мм. После каждого движения столика на датчик опускался шток со стилусом, так чтобы прогиб поверхности сенсора составлял не более 2 мм. Скорость опускания штока 1 мм/с. Частота снятия показаний с пьезоэлементов 25 Гц. При соприкосновении стилуса отступ от границы измерительной поверхности датчика составлял не менее 2 мм. Формы профилей стилусов представлены на рис. 2b. Всего для обучения использовалось пятнадцать стилусов – 5 видов профилей с 3 различными размерами торцевой части. Для уменьшения влияния шумов при измерениях касание стилуса в каждой точке датчика повторялось по десять раз. Общее число касаний стилуса для одного вида конфигурации расположения пьезоэлементов составило 8640 раз. Точность движения координатного столика и сервопривода составляет 100 мкм. Истинное значение площади и положение места соприкосно­вения рассчитывалось по известным видам профилей стилуса и положению тактильного датчика.

После проведения обучения ИНС определенной конфигурации расположения пьезоэлементов производилась проверка расчетов сетей с применением стилусов, форма и размеры которых отличались от использовавшихся во время тренировки (рис. 2.b). После проведения 200 касаний одним видом стилуса с различным нажимом в случайных точках датчика, определялась точность совпадения (P) расчетных значений площади соприкосновения, координат точки геометрического центра места соприкосновения и величины прогиба поверхности. Для тестирования использовалось 36 стилусов – 3 вида профилей с 12 различными размерами профилей. Точность P рассчитывалась как отношение числа расчетных значений с отклонением не более 10 % от реального параметра к общему числу расчетных значений.

Результаты тестов ИНС показывают высокую точность определения площади соприкосновения и величины изгиба поверхности, 95 % и 96 % соответственно, для всех видов конфигурации решетки пьезо­элементов независимо от формы и размеров стилуса. Поэтому для приложений промышленной или бытовой робототехники, где мани­пулятору нужно лишь захватить объект, вполне достаточно тактильного датчика с одним чувствительным элементом. На рис. 3 показано распределение точности определения положения геометрического центра соприкосновения (Px,y = √(Px2+Py2)) в зависимости от соотношения площади касания (Ss) и размеров чувствительного элемента (Sp). Зависимости Px,y от величины прогиба плоскости при постоянной Ss не наблюдалось. Очевидно, чем больше задействовано в прикосновении чувствительных элементов (Ss >> Sp), тем точнее определяется геометри­ческий центр касания. Но следует отметить, что хорошо натренированная ИНС способна с точностью, большей 97 %, определить координаты касания при Ss ≈ nSp (n – целое число), независимо от формы стилуса, размеров и конфигурации расположения пьезоэлементов, а также положения точки касания на поверхности тактильного датчика. Поэтому при целевом использовании тактильного сенсора для улучшения определения параметров касания следует учитывать размеры объектов, с которыми он взаимодействует. Помимо этого, перспективными для упрощения конструкции тактильного сенсора выглядят возможности ИНС определения места касания с точностью выше 80 % при условии Ss > 0.8Sp.

Таким образом, в работе проведена демонстрация возможностей, которые дает применение нейросетевого метода для анализа данных тактильного сенсора (на основе композита PVDF/ZnO) при различных соотношениях площади соприкосновения, размеров и расположении чувствительных элементов. Представленные данные могут быть исполь­зованы для анализа сенсоров с отличной от предложенной конфигу­рацией чувствительных элементов, основанных и на других физических принципах.

 

   

Рисунок 1. — a) Схема тактильного датчика и b) конфигурации объединения пьезолементов. 1 – силиконовая подложка, 2, 6 – PET пленка, 3 – медные S-образные электроды, 4 – пьезоэлемент на основе PVDF/ZnO, 5 – медный электрод

 

   

Рисунок 2. a) Схема процесса сбора данных для обучения ИНС и b) формы профилей стилусов, используемых при обучении и тестировании ИНС

 

Рисунок 3. Зависимость точности (Px,y) определения геометрического центра точки касания датчика со стилусом от соотношения площадей касания (Ss) и пьезоэлемента (Sp). Вертикальными линиями отмечены максимальные значения Ss/Sp для различных конфигураций расположения пьезоэлементов

 

Список литературы:

  1. Kappassov Z., Ramon J., Perdereau V. // Robotics and Autonomous Systems. 2015. Vol. 74. PP. 195-220.
  2. Dagdeviren C., Joe P., Tuzman O., Park K., Lee K., Shi Y., Huang Y., Rogers J. // Extreme Mechanics Letters. 2016. Vol. 9. P. 269-281.
  3. Cheng C., Xuguang S., Ning X., Tong L., Chang L. // Sensors. 2018. Vol 18. No 4. P.948.
  4. Yi Z., Zhang Y., Peters J. // Sensors and Actuators A: Physical. 2018. Vol. 269. P. 41-52.
  5. Hu H., Han Y., Song A., Chen Sh., Wang Ch., Wang Zh. // Sensors. 2014. Vol 14. Iss. 3. P. 4899-4913.
  6. Yuan W., Dong S., Adelson E. // Sensors. 2017. Vol 17. Iss. 12. P. 2762-2783.
  7. Sohn K., Chung J., Cho M., Timilsina S., Park W., Pyo M., Shin N., Sohn K., Kim J. // Scientific reports. 2017. Vol. 7. Iss. 1. P. 2045-2322.
  8. Kim M., Wu Y., Kan E., Fan J. // Polymers. 2018. Vol. 10. P. 745-760.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом