Relative hardness measurement of soft objects by a new fiber optic sensor
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of relative hardness of soft objects enables replication of human finger tactile perception capabilities. This ability has many applications not only in automation and robotics industry but also in many other areas such as aerospace and robotic surgery where a robotic tool interacts with a soft contact object. One of the practical examples of interaction between a solid robotic instrument and a soft contact object occurs during robotically-assisted minimally invasive surgery. Measuring the relative hardness of bio-tissue, while contacting the robotic instrument, helps the surgeons to perform this type of surgery more reliably. In the present work, a new optical sensor is proposed to measure the relative hardness of contact objects. In order to measure the hardness of a contact object, like a human finger, it is required to apply a small force/deformation to the object by a tactile sensor. Then, the applied force and resulting deformation should be recorded at certain points to enable the relative hardness measurement. In this work, force/deformation data for a contact object is recorded at certain points by the proposed optical sensor. Recorded data is used to measure the relative hardness of soft objects. Based on the proposed design, an experimental setup was developed and experimental tests were performed to measure the relative hardness of elastomeric materials. Experimental results verify the ability of the proposed optical sensor to measure the relative hardness of elastomeric samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».