技術概要

作業現場におけるさまざまな状況のデジタル化は、作業の効率化や技術継承において喫緊の課題となっています。本技術は、身体動作のデジタル化を可能とする導電性布グローブで取得した関節部の圧力分布から、回帰型ディープニューラルネットワークで手指関節角度を精度良く推定する技術です。従来のように事前に定義した手や指のパターンを分類するのではなく、連続的な関節角度を直接推定できるため、作業内容に依らず多様な手動作を高精度に可視化できる点に新規性と優位性があります。

想定される活用事例

従来では簡易的に取得できなかった手や指の動きを、精度良くデジタルデータとして収集することが可能となります。熟練作業者の手動作のデータ化による技能伝承、リハビリテーションでの手指機能の評価、製造現場等での作業負担の改善、VRやロボット操作インタフェースなどへの応用が期待されます。人の手や指の巧緻な動作を定量化・可視化できるため、製造・医療・教育分野への波及効果が見込まれます。

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特許情報

企業へのメッセージ

指姿勢と触覚を低コストかつリアルタイムに推定可能な技術です。製造業、医療、XR分野での事業化を指しており、共同開発・事業連携先を募集しています。

お問い合わせ先

会津大学 企画連携課

E-mail: cl-innov@u-aizu.ac.jp