Screen-Printed Capacitive Tactile Sensor for Monitoring Tool–Tissue Interactions and Grasping Performances of a Surgical Magnetic Microgripper
Notice bibliographique
Résumé
With miniaturization and wireless actuation for a class of magnetic microgrippers for robot-assisted minimally invasive endoscopic intraventricular surgery, surgeons are unable to acquire tactile sensory information on tissues and organs during tool–tissue manipulation and grasping tasks. To minimize the risks of tissue trauma and improve surgical performance, surgeons require haptic feedback technologies to be integrated onto microscale surgical tools for tactile information. However, current sensors cannot be equipped onto the interior jaw of the microgripper due to low-pressure range and small-scale criteria for RMIS implementation for pediatric neurosurgery. This study proposes a 24 mm 2, ultrathin, and flexible capacitive tactile sensor for the interior jaws of a disposable surgical magnetically-controlled microgripper to potentially monitor and regulate tool–tissue manipulation pressures/forces in real time to improve grasping performances and quality of surgical procedures. To lower fabrication costs, multiple layers of the capacitive sensor were screen-printed and assembled to produce a 100 μm thick sensor. To enhance the range and sensitivity, four different morphologies were developed for the dielectric layer and integrated into the sensor design. The dielectric layers were fabricated by optimizing and processing thermoplastic polyurethane (TPU) into a suitable ink adequate for screen printing large surfaces and microstructures. The final optimized capacitive tactile sensor with a grid-like microstructured dielectric design’s electromechanical performance was modeled as a bilinear response with two sensitivity modes for a sensing range of 0.42–54.2 kPa (0.01–1.30 N applied on 24 mm 2 of gripper jaw). The results also indicated performance comparable to more expensive tactile sensors with a hysteresis of 8.8% and a repeatable response to applied cycling loadings with a maximum response signal decay of 1.85%. This study highlights that simple screen printing method can be used as a low-cost alternative to fabricate high-performance tactile sensors to be integrated to the interior jaw of the microgripper designed for disposable endoscopic intraventricular surgeries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».