A Piezoresistive Tactile Sensor Array for Touchscreen Panels
Notice bibliographique
Résumé
Touchscreen panels (TSPs), as human-machine interfaces, have been ubiquitously adopted in our daily life, especially in consumer electronics and numerous industrial applications. However, the lack of sensing the force information in conventional TSPs draws compromises in gesture strategies and user experiences, leading to complex gestures, multi-level menus, waiting and so on. This paper investigated a piezoresistive tactile sensor array, which sensed the force amplitude of a touch event with the location information using four tactile cells. The development of the sensor array prototype has been discussed, including the design, fabrication, packaging, and tests. Each sensor in the array was tested, demonstrating the sensitivity of 0.31 mV/mN·V in the normal direction. The responses of the sensor array to a 30-mN normal force at various locations along two diagonal lines have been tested, gathering high agreements with numerical solutions. The approach for quantifying the force and location information using a lookup table based on the least square method has been discussed by the probe tests with a 50-mN force in the normal direction on the sensor array. The sensor array showed the capability to achieve the location resolution of 2 mm with tested forces ranging from 0.01 to 0.25 N. The prototype of concept shed light on reducing the number of tactile cells for touchscreen applications. Further numerical analysis indicates the sensor array has the scalability for potential applications, in which a larger area of detection is needed without increasing the number of tactile cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».