[发明专利]基于混合电断层成像技术的手势识别系统

说明书

本发明公开了一种基于混合电断层成像技术的手势识别系统，包括：肌肉贴片电极，用于施加外部激励信号以及检测皮肤表面产生的复阻抗激励响应信号；信号激励和采集模块，用于产生外部激励信号，采集所述的复阻抗激励响应信号；数字信号处理模块，用于L点DFT计算，产生一个实部数据和虚部数据；微控制单元，用于选择检测通道，并将所有通道遍历一周所采集的一帧数据发送给蓝牙模块；蓝牙模块，用于收发数据；复阻抗断层成像模块，用于根据实部数据和虚部数据计算得到复阻抗的幅度和相位，进而通过复阻抗断层成像技术得到基于电阻和电容参数的混合成像图。本系统可以应用于通过手势识别和操控的人机交互设备，具有准确度高、可穿戴、功耗低等优点。

技术领域

本发明涉及人机交互，复阻抗断层成像技术领域等，尤其涉及基于混合电断层成像技术的手势识别系统。

背景技术

电子断层扫描技术包含了多种断层成像技术，其可用于对放置在测试区域中的物体的电参数进行成像。电阻断层成像(EIT)重建的是电阻率的空间分布，电容断层成像(ECT)重建的是电容率的空间分布。这是一种非侵入性的测量技术，通过在手臂表面贴附电极，产生激励来获取手臂的电阻和电容参数，从而重建出混合电断层成像图。

随着技术的进步，智能移动终端的普及，通过可穿戴设备识别手势动作，在人与机器之间建立新的联系成为了人机交互领域(HMI)新的技术热点，该技术在康复医疗，机器人控制等领域有着广泛的应用。目前的手势识别技术主要分为两大类：一类是基于图像的，用相机去观察手势，然后用软件来判断手势，该方法的缺点是对视线有比较高的要求，不适用于假体相关的应用。另一类是非图像的方法，比如通过表面肌电图(sEMG)，在肌肉群附近测量电压，根据不同的数据对手势进行分类，目前该技术的识别精度比较高，但需要佩戴在手臂肌腹部位，并且佩戴的位置会影响手势识别的正确率。EIT/ECT也是一种非图像的方法，通过测量手臂内部组织结构的电阻和电容参数来识别手势，可以佩戴在手臂任何需要的测试位置，检测精度高。

EIT/ECT在医疗和工程结构分析领域已有不少应用，但在人机交互领域的应用相对较少。如有研究将EIT技术与康复设备控制相结合，通过EIT技术进行手势识别，从而控制轮椅等设备的运动，但是单纯利用电阻的EIT方法存在识别精度较低，识别手势种类较少等问题，本发明在EIT基础上通过引入相位信息，利用外部复阻抗的幅度和相位，即电阻和电容参数进行混合成像，可以有效地提高手势识别精度，并且实现多种手势识别，丰富人机交互操作。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于混合电断层成像技术的手势识别系统，解决传统基于图像方法中对手的摆放位置较高的问题和仅使用电阻断层成像技术在不同肥胖程度的人群中出现精度不高的问题，本发明着眼于利用可穿戴式设备，来获取手臂内部组织的复阻抗信息，使用阻抗和容抗混合电断层成像技术来对手势进行识别，使得手势识别更加准确、更具鲁棒性。

为了实现该目的，本发明实施例提供一种基于混合电断层成像技术的手势识别系统，包括：

肌肉贴片电极，用于施加外部激励信号以及检测皮肤表面产生的复阻抗激励响应信号；

信号激励和采集模块，用于产生所述外部激励信号，采集所述的复阻抗激励响应信号；

数字信号处理模块，用于接收所述复阻抗激励响应信号，并对L点响应数据进行DFT处理，产生一个实部数据和一个虚部数据；

微控制单元，用于控制模拟开关选择检测通道，并对所有检测通道遍历一周所采集的一帧实部数据和虚部数据发送给蓝牙模块；

蓝牙模块，用于收发实部数据和虚部数据，并将实部数据和虚部数据发送给复阻抗断层成像模块；

复阻抗断层成像模块，用于根据实部数据和虚部数据计算得到复阻抗的幅度和相位，进而通过复阻抗断层成像技术得到基于电阻和电容参数的混合成像图。