Гибкая оптическая «кожа» для чтения Брайля: китайские учёные создали сенсор с точностью 98,57% при «чтении» в реальном времени
Международная группа учёных из Китая сделала большой шаг вперёд в области ассистивных технологий, разработав систему для распознавания шрифта Брайля. Новое устройство, основанное на принципах биомиметики, имитирует работу человеческой кожи и обещает революционизировать доступ к информации для людей с нарушениями зрения. «Шрифт Брайля требует очень точных сенсоров для корректного считывания. Наш сенсор может точно и быстро обрабатывать мельчайшие детали шрифта Брайля, даже при динамическом чтении в реальном времени», — пояснил руководитель исследовательской группы Чжо Ван из Пекинского педагогического университета. Ключевым элементом новой системы является гибкая оптическая «кожа», состоящая из оптоволоконного кольцевого резонатора (FRR), встроенного в мягкий материал PDMS (полидиметилсилоксан). Этот материал обеспечивает гибкость, позволяя сенсору изгибаться и чувствовать давление. При нажатии на сенсор давление слегка изгибает волокно, что приводит к изменению резонансной частоты резонатора. Источник: DALL-E Для повышения чувствительности и стабильности измерений исследователи применили технологию частотной модуляции Pound-Drever-Hall (PDH). Эта техника позволяет преобразовывать даже малейшие изменения частоты в читаемые данные, обеспечивая стабильность светового сигнала даже в динамических условиях. Обработка полученных данных осуществлялась с помощью методов машинного обучения. Система использует многослойный перцептрон (MLP) для распознавания конкретных паттернов Брайля и сеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для преобразования последовательностей символов Брайля в читаемый текст или слова. Результаты экспериментов впечатляют: система продемонстрировала точность распознавания 98,57% для отдельных символов и 100% для целых слов. Сенсор способен реагировать на давление менее чем за 0,1 секунды и корректно считывать целые слова шрифта Брайля даже при небольших вариациях в написании каждого символа. Эта система намного точнее старых технологий чтения Брайля, которые могли пропускать неидеально нанесённые точки. Гибкий оптоволоконный резонатор обнаруживает очень малые различия в давлении, а частотная блокировка PDH обеспечивает стабильность и точность даже при изменении освещения или колебаниях мощности отметили соавторы исследования Руи Мин из Пекинского педагогического университета и Линь Ма из Шэньянского аэрокосмического университета Биомиметические принципы, лежащие в основе системы, вдохновлены строением и работой кожи человека. Тактильные сенсоры имитируют различные типы рецепторов в коже, реагирующие на давление с разной чувствительностью. Скольжение сенсора по поверхности подобно движению пальца при чтении, а обработка информации нейронными сетями имитирует работу мозга по распознаванию образов и интерпретации тактильной информации. Разработка открывает новые горизонты в области ассистивных технологий и робототехники. Исследователи видят перспективы применения разработки в создании умных медицинских устройств и в робототехнике следующего поколения, где требуется высокочувствительное тактильное восприятие.
Международная группа учёных из Китая сделала большой шаг вперёд в области ассистивных технологий, разработав систему для распознавания шрифта Брайля. Новое устройство, основанное на принципах биомиметики, имитирует работу человеческой кожи и обещает революционизировать доступ к информации для людей с нарушениями зрения.
«Шрифт Брайля требует очень точных сенсоров для корректного считывания. Наш сенсор может точно и быстро обрабатывать мельчайшие детали шрифта Брайля, даже при динамическом чтении в реальном времени», — пояснил руководитель исследовательской группы Чжо Ван из Пекинского педагогического университета.
Ключевым элементом новой системы является гибкая оптическая «кожа», состоящая из оптоволоконного кольцевого резонатора (FRR), встроенного в мягкий материал PDMS (полидиметилсилоксан). Этот материал обеспечивает гибкость, позволяя сенсору изгибаться и чувствовать давление. При нажатии на сенсор давление слегка изгибает волокно, что приводит к изменению резонансной частоты резонатора.
Для повышения чувствительности и стабильности измерений исследователи применили технологию частотной модуляции Pound-Drever-Hall (PDH). Эта техника позволяет преобразовывать даже малейшие изменения частоты в читаемые данные, обеспечивая стабильность светового сигнала даже в динамических условиях.
Обработка полученных данных осуществлялась с помощью методов машинного обучения. Система использует многослойный перцептрон (MLP) для распознавания конкретных паттернов Брайля и сеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для преобразования последовательностей символов Брайля в читаемый текст или слова.
Результаты экспериментов впечатляют: система продемонстрировала точность распознавания 98,57% для отдельных символов и 100% для целых слов. Сенсор способен реагировать на давление менее чем за 0,1 секунды и корректно считывать целые слова шрифта Брайля даже при небольших вариациях в написании каждого символа.
Эта система намного точнее старых технологий чтения Брайля, которые могли пропускать неидеально нанесённые точки. Гибкий оптоволоконный резонатор обнаруживает очень малые различия в давлении, а частотная блокировка PDH обеспечивает стабильность и точность даже при изменении освещения или колебаниях мощности
отметили соавторы исследования Руи Мин из Пекинского педагогического университета и Линь Ма из Шэньянского аэрокосмического университета
Биомиметические принципы, лежащие в основе системы, вдохновлены строением и работой кожи человека. Тактильные сенсоры имитируют различные типы рецепторов в коже, реагирующие на давление с разной чувствительностью. Скольжение сенсора по поверхности подобно движению пальца при чтении, а обработка информации нейронными сетями имитирует работу мозга по распознаванию образов и интерпретации тактильной информации.
Разработка открывает новые горизонты в области ассистивных технологий и робототехники. Исследователи видят перспективы применения разработки в создании умных медицинских устройств и в робототехнике следующего поколения, где требуется высокочувствительное тактильное восприятие.
