CN114670224B - 一种指尖触觉信息采集装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种指尖触觉信息采集装置，指尖触觉信息采集装置包括信息采集单元和信息分析单元，信息采集单元用于根据指尖形变获取第一电阻抗数据；信息分析单元，用于根据所述第一电抗阻抗数据和训练好的人工智能模型来获取第一力信息和第一指尖形变信息。本申请利用训练好的人工智能模型，利用采集到的与指尖形变相关的第一电阻抗数据获取与触感相关的力信息和指尖形变信息；由于力信息和指尖形变信息与触感关联性较强，能够更加直观形象地反应指尖触感，从而为各个触感利用场景提供更加直观形象的触感信息。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。

Description

一种指尖触觉信息采集装置

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其是一种指尖触觉信息采集装置。

背景技术

指尖的触觉在日常工作生活非常重要，是实现计算机交互、医学触诊、各种接触表面的建模、压力估计、摩擦力估计等多种功能的重要组成部分。在人机交互的过程中，往往受限于设备工作范围，如鼠标、触摸板等用户不能将手放在任意位置操控。又如一些医疗场景，比如，自2008年起成为男性泌尿科发病率最高的前列腺瘤，其早期症状不明显，但仍然可以通过直肠指检来诊断，还有一些其他的需要触摸的电子、机械维修场景，如对被按压物体的刚度进行大致估算。

针对上述多种应用场景，触觉相关技术得到了快速发展。比如MIT的GelSight传感器，是一种触觉成像传感器，能将物体表面的触觉信息转换为3D图像。GelSight传感器能装在机器臂的钳子上，给机器人手臂提供传感器所接触表面的3D图像。GelSight具有多种用途，如可以感知表面结构、估算硬度情况等。GelSight可以用来测量任何物体表面，包括玻璃和金属等反光表面。这款GelSight传感器，主要部分是一块一面贴有金属涂层的透明橡胶。当这个金属面被按压到物品上时，该物品的形状就会被橡胶层记录下来。接下来，由于金属涂层具有很好的光折射率，物品的表面信息就通过光线折射被系统收集，并通过计算机算法还原该物品的三维图像，同时通过按压和测量物体的反弹状况GelSight能估算硬度。Gelsight是对人类触觉的模拟。

比如一些指尖辅助触诊设备，采用了薄膜应变片对压力估算。再比如一种利用阻抗分析的先进手势识别设备。这种手势识别设备通过阻抗分析对手腕截面进行重建。利用了对围绕在手腕部的32个生物电阻抗的测量与分析重建了手腕截面的内部图像，从而对手势进行估算和辨识。

相关技术中，用于表征触感的采集信号类型单一，不能全面准确表示与触感的相关关系。

综上，相关技术存在的问题亟需得到解决。

发明内容

本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种指尖触觉信息采集装置和诊断训练设备。

为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：

一方面，本申请实施例提供了一种指尖触觉信息采集装置，包括：

信息采集单元，用于根据指尖形变获取第一电阻抗数据；

信息分析单元，用于根据所述第一电抗阻抗数据和训练好的人工智能模型来获取第一力信息和第一指尖形变信息。

本申请实施例所提供的指尖触觉信息采集装置，利用训练好的人工智能模型，利用采集到的与指尖形变相关的第一电阻抗数据获取与触感相关的力信息和指尖形变信息；由于力信息和指尖形变信息与触感关联性较强，能够更加直观形象地反应指尖触感，从而为各个触感利用场景提供更加直观形象的触感信息。

另外，根据本申请上述实施例的一种指尖触觉信息采集装置，还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述信息采集单元包括第一电极模块，所述第一电极模块用于与指尖接触，接收激励信号并输出响应信号；所述根据指尖形变获取第一电阻抗数据，包括根据所述所述激励信号和所述响应信号获取所述第一电阻抗数据。

本实施例中，利用第一电极模块的激励信号和响应信号可获取第一电阻抗数据。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述人工智能模型根据训练样本进行训练，所述训练样本包括电阻抗数据样本、力信息样本、指尖形变信息样本，所述训练样本通过标定单元获取，所述标定单元包括：

第二电极模块，用于与指尖接触，接收激励信号并输出响应信号；

运动平台，用于根据移动指令进行运动，以对指尖产生相对运动，并输出第二力信息和第二指尖形变信息；

处理模块，与所述第二电极模块电连接，接收所述响应信号和所述激励信号，并根据所述响应信号和所述激励信号获取第二电阻抗数据；所述处理模块还与所述运动平台电连接，获取所述第二力信息和所述第二指尖形变信息；

上位机，与所述处理模块电连接，用于接收所述第二电阻抗数据、所述第二力信息和所述第二指尖形变信息，多个所述第二电阻抗数据构成所述电阻抗数据样本，多个所述第二力信息构成所述力信息样本，多个所述第二指尖形变信息构成所述指尖形变信息样本；所述上位机利用所述电阻抗数据样本作为输入样本、利用所述力信息样本和所述指尖形变信息样本作为输出样本对所述人工智能模型进行训练。

该实施例中提供了一种标定单元，通过标定单元来获取训练数据，对人工智能模型进行训练。另外，每个使用者在使用采集装置前可以先通过该标定单元来获取训练数据，即可以获取针对每个使用者的训练数据，再利用该训练数据对人工智能模型进行训练，从而能够获得经过训练的针对不同使用者的不同人工智能模型，使得采集装置的精确度提高。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述第一指尖形变信息和所述第二指尖形变信息均包括指尖状态信息和指尖位置信息；

所述指尖状态信息包括松弛；

所述指尖位置信息用于表示指尖形变的位置，包括上、下、左、右和中。

本实施例中，指尖状态信息为松弛时，表示指尖未发生形变；而指尖发生形变后，指尖形变的位置信息可设置为包括上、下、左、右和中。为人工智能模型所设置的上述输出参数与指尖状态密切相关，能够形象直观的反应指尖状态，有利于使用者在各个应用场景中的参考和利用。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述第一电阻抗数据和所述第二电阻抗数据均为电阻抗特征向量，所述电阻抗特征向量包括多个电阻抗值；

所述第一电极模块和所述第二电极模块均包括不同电极对，通过对不同电极对采集信号来获取所述多个电阻抗值。

本实施例通过不同电极对不同电极对的检测来获取多个电阻抗值组成电阻抗特征向量，进一步提高电阻抗数据的全面性、准确性，从而提高采样装置的采样准确性，标定装置所采集的训练数据的准确性。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述第一电极模块和所述第二电极模均包括依次电连接的指尖电极、柔性电路和数据传输模块；所述指尖电极用于固定于指尖；两个指尖电极形成一个电极对。

本实施例中限定了电极模块的结构，利用该结构能够方便的提供电阻抗数据。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述数据传输模块包括依次电连接的柔性电路转接器、传输线路和多功能腕带，所述柔性电路转接器与所述柔性电路电连接，所述多功能腕带用于接收激励信号和输出响应信号。

本实施例中对电极模块中的数据传输模块给出了进一步限定，利用该模块结构可以方便地将电极模块佩戴于使用者。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述指尖电极固定于指尖时，不会使指尖产生形变。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述第一电极模块和所述第二电极模块为同一模块。

本实施例中强调了第一和第二两个电极模块可以共用，既减少了硬件开支，同时使得采集数据和训练数据的精确度一致，提高了采集结果的准确度。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述指尖触觉信息采集装置还包括第一显示装置，所述第一显示装置根据所述第一电阻抗数据显示EIT图像。

通过增加EIT图像可以更加方便使用者形象直观地了解指尖形变信息。

另一方面，本申请实施例还提供了诊断训练设备，包括：第二显示装置和如前所述的指尖触觉信息采集装置；所述第二显示装置和所述指尖触觉信息采集装置电连接，接收并显示所述第一力信息和所述第一指尖形变信息。

本实施例所提供的诊断训练设备，利用显示装置向使用者直观展示于指尖状态相关的力信息和指尖形变信息，从而使得使用者既能够直接地获取触觉感受，也能够参考于指尖状态相关的数据信息，可将二者结合来训练使用者，可提高训练效率和效果。

本申请的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到：

本申请实施例所公开的一种指尖触觉信息采集装置，尖触觉信息采集装置包括信息采集单元和信息分析单元，信息采集单元用于根据指尖形变获取第一电阻抗数据；信息分析单元，用于根据所述第一电抗阻抗数据和训练好的人工智能模型来获取第一力信息和第一指尖形变信息。本申请利用训练好的人工智能模型，利用采集到的与指尖形变相关的第一电阻抗数据获取与触感相关的力信息和指尖形变信息；由于力信息和指尖形变信息与触感关联性较强，能够更加直观形象地反应指尖触感，从而为各个触感利用场景提供更加直观形象的触感信息。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本申请实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。

图1为本申请实施例中提供的一种指尖触觉信息采集装置的电极模块的示意图；

图2为本申请实施例中提供的一种指尖触觉信息采集装置的指尖电极的示意图；

图3为本申请实施例中提供的一种指尖触觉信息采集装置的示意图；

图4为本申请实施例中提供的一种指尖触觉信息采集装置的标定单元的示意图；

图5为本申请实施例中提供的一种诊断训练设备的示意图；

图6为本申请实施例中提供的一种指尖电极的布局示意图；

图7为本申请实施例中提供的一种手指按压物体的示意图；

图8为本申请实施例中提供的一种EIT成像示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体的实施例对本申请进行进一步的说明。所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

指尖的触觉在日常工作生活非常重要，是实现计算机交互、医学触诊、各种接触表面的建模、压力估计、摩擦力估计等多种功能的重要组成部分。如前所述的MIT的GelSight传感器，利用光学传感器来对物体表面形状进行估算手指形变，是对人类触觉的模拟，和使用者本身的触觉完全无关。

而一些指尖辅助触诊设备，采用了薄膜应变片对压力估算，使用该指尖辅助触诊设备时手指不会直接接触物体，影响使用者的触觉感受。

对于一些利用阻抗分析的先进手势识别设备，该种手势识别设备的工作原理为：通过阻抗分析对手腕截面进行重建，利用了对围绕在手腕部的多个生物电阻抗的测量与分析重建了手腕截面的内部图像，从而对手势进行估算和辨识。该种设备并未对指尖状态进行估算，使用者无法直接进行触觉感知。

因此，相关技术中存在使用者难以获取本身触觉感知，或者难以直接获取本身的触觉感知，或者没有对指尖状态进行采集，或者采集的数据与触摸产生的形变没有足够的直观形象的关联关系等问题。

因此，本申请实施例针对上述问题提供的技术方案至少能够部分地解决上述问题地至少之一。

需要说明的是，以上地应用场景仅为示例，并不作为对本申请实施例的限制。

如图3所示，本申请实施例提供的一种指尖触觉信息采集装置，包括：

信息采集单元，用于根据指尖形变获取第一电阻抗数据；

信息分析单元，用于根据所述第一电抗阻抗数据和训练好的人工智能模型来获取第一力信息和第一指尖形变信息。

图3中信息采集单元和信息分析单元电连接，信息采集单元根据指尖形变获取第一电阻抗数据，并将所述第一电阻抗数据传输至信息分析单元，信息分析单元将接收到的第一电阻抗数据输入至训练好的人工智能模型，获得人工智能模型输出的第一力信息和第一指尖形变信息。第一力信息能够表示指尖所受到的力的值，单位为牛顿。第一指尖变形信息能够表示与指尖变形相关的信息。

本实施例中，第一力信息和第一指尖形变信息能够直观形象地反应指尖触觉感知，使用者在获得触感的同时，能够实时获知与该触感对应的更加具体精确和形象的数据信息。与GELSIGHT方案相比，本实施例通过测量阻抗网络对形变进行估算，相较于GELSIGHT方案估算得出的数据更加能够直观地反应触感，同时，相较于GELSIGHT方案中利用设备替代人的触觉构思，本实施例在保证使用者触觉感知情况下实现了信息采集，使使用者有可能综合数据和触感两方面的因素来做下一步的判断。

与相关技术中的指尖辅助触诊设备方案相比，指尖辅助触诊设备方案在使用时使用者的手指不能直接接触物体，而本实施例使用者的手指相较于该方案能够更加直接地接触物体得到触摸反馈。

与相关技术中的利用阻抗分析的先进手势识别设备方案相比，该方案并非测量指尖，而本实施例除了对指尖地受力的估算外，还包括对指尖形变的估算，能够全面反应指尖触摸物体时的变化。

在本申请的一些实施例中，信息采集单元包括第一电极模块，所述第一电极模块用于与指尖接触，接收激励信号并输出响应信号；所述根据指尖形变获取第一电阻抗数据，包括根据所述所述激励信号和所述响应信号获取所述第一电阻抗数据。

本实施例中，利用第一电极模块的激励信号和响应信号可获取第一电阻抗数据。比如，可施加不同类型的激励信号，单频率的正弦波，沃尔什函数，方波，等复合多频信号，这样可以测量不同频率激励下的电阻抗。具体的激励信号在本实施例中不做限制。

在本申请的一些实施例中，所述根据所述人工智能模型根据训练样本进行训练，所述训练样本包括电阻抗数据样本、力信息样本、指尖形变信息样本，所述训练样本通过标定单元获取，所述标定单元如图4所示，包括：

第二电极模块，用于与指尖接触，接收激励信号并输出响应信号；

运动平台，用于根据移动指令进行运动，以对指尖产生相对运动，并输出第二力信息和第二指尖形变信息；

处理模块，与所述第二电极模块电连接，接收所述响应信号和所述激励信号，并根据所述响应信号和所述激励信号获取第二电阻抗数据；所述处理模块还与所述运动平台电连接，获取所述第二力信息和所述第二指尖形变信息；

上位机，与所述处理模块电连接，用于接收所述第二电阻抗数据、所述第二力信息和所述第二指尖形变信息，多个所述第二电阻抗数据构成所述电阻抗数据样本，多个所述第二力信息构成所述力信息样本，多个所述第二指尖形变信息构成所述指尖形变信息样本；所述上位机利用所述电阻抗数据样本作为输入样本、利用所述力信息样本和所述指尖形变信息样本作为输出样本对所述人工智能模型进行训练。

本实施例中，标定单元用于获取训练数据，再利用所述训练数据对人工智能模型进行训练。其中，第二力信息表示运动平台施加给指尖、指尖所承受的的力的值；第二指尖形变信息表示由于第二运动平台移动所导致的指尖变相相关的信息。另外，每个使用者在使用采集装置前可以先通过该标定单元来获取训练数据，即可以获取针对每个使用者的训练数据，再利用该训练数据对人工智能模型进行训练，从而能够获得经过训练的针对不同使用者的不同人工智能模型，使得采集装置的精确度提高。

具体地，运动平台可设置有力传感器，能够对手指实施相对移动和力加载。如前述，运动平台可根据预设的移动指令来运动，对手指施加力和产生相对移动。此处的指尖形变信息是指能够使得指尖产生形变的信息，比如可以为移动信息，因为运动平台只要相对于指尖产生移动即会使得指尖的不同位置发生变化，从而产生指尖形变。移动指令可以预先存储在运动平台，也可以是预先存储在处理模块、再传输值运动平台，还可以是来自于上位机、最终传输至运动平台，也可以是采用其他通信方式、用移动终端来进行设置。本实施例中不对具体的设置方式进行限定。

另外，如图4所示的标定单元本身可以独立作为一个独立的技术方案。而标定单元的使用方法也可以作为一个独立的技术方案。所述使用方法可以包括以下步骤：

将第二电极模块安装在手指上，将安装有第二电极模块的手指固定在标定单元中；

上位机发出命令，处理器开始同步采集第二电阻抗数据、第二力信息和第二指尖形变信息。具体采集过程如下：

带有力传感器的运动平台接收移动指令，相对于指尖产生运动；

移动平台的力传感器检测到指尖所承受的力信息和指尖形变信息并传输至信号采集电路，由信号采集电路传输至处理器；

指尖的电极模块接收激励信号并产生响应信号，通过复用器将二者均传输至处理器；可由处理器发出该激励信号，激励信号的具体形式和发出装置不受限制；

处理器利用上述激励信号和响应信号计算第二电阻抗，并将第二电阻抗、第二力信息和第二指尖变形信息传输至上位机。

上位机将接收到的上述数据后，将其作为样本来训练神经网络。

在本申请的一些实施例中，所述第一指尖形变信息和所述第二指尖形变信息均包括指尖状态信息和指尖位置信息；

所述指尖状态信息包括松弛；

所述指尖位置信息用于表示指尖形变的位置，包括上、下、左、右和中。

本实施例中，指尖状态信息为松弛时，表示指尖未发生形变；而指尖发生形变后，指尖形变的位置信息可设置为包括上、下、左、右和中。为人工智能模型所设置的上述输出参数与指尖状态密切相关，能够形象直观的反应指尖状态，有利于使用者在各个应用场景中的参考和利用。

可选地，指尖形变还可以包括更多的内容，比如左上等。上述指尖形变信息并非穷举，仅为例举，不作为对本申请实施例的限制。

在本申请的一些实施例中，所述第一电阻抗数据和所述第二电阻抗数据均为电阻抗特征向量，所述电阻抗特征向量包括多个电阻抗值；

所述第一电极模块和所述第二电极模块均包括不同电极对，通过对不同电极对采集信号来获取所述多个电阻抗值。

本实施例通过不同电极对不同电极对的检测来获取多个电阻抗值组成电阻抗特征向量，进一步提高电阻抗数据的全面性、准确性，从而提高采样装置的采样准确性，标定装置所采集的训练数据的准确性。

在本申请的一些实施例中，所述第一电极模块和所述第二电极模均包括依次电连接的指尖电极、柔性电路和数据传输模块；所述指尖电极用于固定于指尖；两个指尖电极形成一个电极对。

如图1所示，电极模均包括依次电连接的指尖电极1、柔性电路2和数据传输模块，数据传输模块包括依次电连接的柔性电路转接器3、传输线路4和多功能腕带5，所述柔性电路转接器3与所述柔性电路2电连接，所述多功能腕带5用于接收激励信号和输出响应信号。

本实施例所示结构可以方便地将电极模块佩戴于使用者。

可选地，可在指尖电极的外部，利用机械部件实现电极的固定。该部件具有柔软的弹性，在固定电极的同时不会影响指尖正常形变，血液循环，以及用户体验。

柔性电路为具有可挠性的电路，可挠性的设置是为了方便固定在手指等部位。本实施例中的可挠性仅为性能限定，不做进一步的具体限定，只要能够方便地固定在手指等生物组织上即可。

本实施例中还限定了电极模块的结构，利用该结构能够方便的提供电阻抗数据。

图2所示的指尖电极的布局示意图，包括4对电极对，分别为电极11和电极12，电极13和电极14，电极15和电极16，电极17和电极18；具体的对数和位置可灵活设置，图2仅为示意，并非对本实施例的限制。可选地，这些电极均位于指尖的两侧，这样不会对使用者触摸产生影响。每对电极之间的阻抗就可构成一个电阻抗值，所有电极对的点阻抗值组合可构成一个电阻抗特征向量。

图6中示出了又一指尖电极的布局示意图，包括电极21、电极22、电极23和电极24。可选地，这些电极均位于指尖的两侧，这样不会对使用者触摸产生影响。类似地，电极的个数和位置并非本实施例意图限定的内容，仅以图示来方便地进行解释说明。

电极21、22组成一个电极对；电极21、23组成一个电极对，电极21、24组成一个电极对，电极22、23组成一个电极对，电极22、24组成一个电极对，电极23、24组成一个电极对。两两电极排列组合组成电极对，相对于图2所示的电极组对方式，同样的电极对数需要的电极个数更少。

关于指尖形变的训练数据集的构成说明如下：训练数据集所需要的是标准的监督学习数据集T＝{(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，…，(xN，yN)}。其中x是输入空间，具体来说就是用电极对采集到的电阻抗特征向量组。比如，首先在手指的松弛状态进行测量其中各个电极对之间的电阻抗，以图6所示为例，测得电极21、22之间的电阻抗为a；电极21、23之间的电阻抗为b；电极21、24之间的电阻抗为c；电极22、23之间的电阻抗为d；电极22、24之间的电阻抗为e，电极23、24之间的电阻抗为f。这样就能得到一个训练数据(x1，y1)，其中，

y1＝“松弛”。

用这样的方法，还要另外采集一些y的值为“上”“下”“左”“右”“中”的(x，y)数据，这样就得到了手指方向分类所需要的数据集。在训练和测试时，x和y都是已知数据，而在使用时，只要输入x，就能输出y的值。

关于指尖力的估测，可以采用监督学习的回归算法例如线性回归算法和CART树回归算法。在手指受力的估计中，采集的仍然是标准的监督学习数据集T＝{(x1，y11)，(x2，y22)，(x3，y33)，…，(xN，yNN)}。

其中x是输入空间，具体来说就是用电极对采集到的电阻抗特征向量组，与前述数据集类似，不同的是yNN＝0牛顿。具体地，可得到如下的训练数据(x1，y11)。

y11＝0(牛顿)。

然后用这样的采集方法，在图4所示的标定单元，利用运动平台对手指指尖施加不同大小的力，例如可以采集一些y＝0.1，y＝0.2，...，y＝1，y＝1.1，...，y＝2的(x，y)数据，这样就得到受力估计所需的数据集。进一步地，比如，可以利用数据集可以生成线性回归公式或者生成CART树。在使用时，只要输入采集到的x，就能在模型上估算出对应的y值。

在本申请的一些实施例中，所述指尖电极固定于指尖时，不会使指尖产生形变。

本实施例中进一步限定了指尖电极在未被施加压力时，仅仅将其安装固定在指尖时并不会对指尖发生形变，这样的设置可以使得触感和指尖状态的参数能够更直接的对应。

在本申请的一些实施例中，所述第一电极模块和所述第二电极模块为同一模块。可以理解，此处的同一模块是指二者为同一实体。

在本申请的一些实施例中，类似地，信息分析单元可以采用标定单元中的处理模块和上位机来实现。即信息分析单元和标定单元采用同样的设备，也可以理解为，信息分析单元和标定单元共用除运动平台外的其他实体，包括处理模块和上位机中的至少之一。结合上一实施例，二者还可以共用电极模块。当信息分析单元和标定单元共用处理模块和上位机，那么，第一电极模块(当共用电极模块时，该第一电极模块即为第二电极模块)与处理模块电连接，接收激励信号并输出响应信号，根据所述激励信号和所述响应信号获取所述第一电阻抗数据；上位机与处理模块电连接，接收所述第一电阻抗数据，根据所述第一电阻抗数据和训练好的人工智能模型来获取第一力信息和第一指尖形变信息。不难想象，使用者在使用该设备时，可先用包括了电极模块、运动平台、处理模块和上位机的标定单元对人工智能模型进行训练，训练完成后，再使用包括了电极模块、处理模块和上位机的单元对生物组织进行检查。既能够降低成本，也有利于训练和检测的环境一致性，提高检测准确度。

在本申请的一些实施例中，信息分析单元也可以采用独立于标定单元外的自有设备来实现，具体结构可以和标定单元中的处理模块和上位机相同，也可以不同。

本实施例中强调了第一和第二两个电极模块可以共用，既减少了硬件开支，同时使得采集数据和训练数据的精确度一致，提高了采集结果的准确度。

在本申请的一些实施例中，所述指尖触觉信息采集装置还包括第一显示装置，所述第一显示装置根据所述第一电阻抗数据显示EIT图像。

当指尖碰到一个物体时，人往往不能直接看到其位于指尖上的具体位置，而借助于指尖电极所获取的电阻抗信息生成的EIT(Electrical Impedance Tomography)图像可以显示出指尖因为碰触发生形变的直观具体的信息。从电阻抗数据至EIT图像的算法为已知的现有技术，本实施例中，将该成像应用在采集装置中，通过增加EIT图像更加方便使用者形象直观地了解指尖形变信息。图7-图8为EIT图像示意图。图7中表示了手指按压物体突出面时的接触位置，图8中显示了对应图7的EIT图像。图8中的坐标轴是以指尖周围的电极作为边界，边界的中心位置为坐标系原点，其余边界点的坐标设置如图所示。具体的坐标设置可根据实际应用情况来灵活设置，本实施例中不做限制。

另一方面，本申请实施例还提供了诊断训练设备，包括：第二显示装置和如前所述任一实施例的指尖触觉信息采集装置；所述第二显示装置和所述指尖触觉信息采集装置电连接，接收并显示所述第一力信息和所述第一指尖形变信息。

第二显示装置和第一显示装置可以是独立的显示屏幕，每个显示屏幕上显示不同的信息。也可以是同一个显示屏幕，即为同一个显示装置，在该统一显示装置的显示屏幕的不同区域分别显示EIT图像与第一力信息和所述第一指尖形变信息。具体的显示装置的屏幕设置可以根据实际应用来灵活设置，本申请实施例不做限制。

传统医学领域，医生可能依靠自身经验来判断疾病，而对于一些经验欠缺的医生而言，必须要经过一个长时间的训练才能够具体此能力，但是仅仅依靠触摸来积累手感经验，医生所获取的数据有限，该训练过程存在较多的不确定性、且时间较长。本实施例所提供的诊断训练设备，利用显示装置向使用者直观展示于指尖状态相关的力信息和指尖形变信息，从而使得使用者，比如医生，既能够直接地获取触觉感受，也能够参考于指尖状态相关的数据信息，因此使用者，比如医生，能够同时获得触摸手感和与手感关联紧密的数据信息来综合感受触摸与病变指尖的关系，可提高训练效率和效果。

在一些可选择的实施例中，在功能性模块的背景下描述了本申请，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本申请是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本申请。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本申请的范围，本申请的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“另一实施方式”或“某些实施方式”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，包括：

信息采集单元，用于根据指尖形变获取第一电阻抗数据；

信息分析单元，用于根据所述第一电阻抗数据和训练好的人工智能模型来获取第一力信息和第一指尖形变信息；

所述人工智能模型根据训练样本进行训练，所述训练样本包括电阻抗数据样本、力信息样本、指尖形变信息样本，所述训练样本通过标定单元获取，所述标定单元包括：

第二电极模块，用于与指尖接触，接收第二激励信号并输出第二响应信号；

运动平台，用于根据移动指令进行运动，以对指尖产生相对运动，并输出第二力信息和第二指尖形变信息；

处理模块，与所述第二电极模块电连接，接收所述第二响应信号和所述第二激励信号，并根据所述第二响应信号和所述第二激励信号获取第二电阻抗数据；所述处理模块还与所述运动平台电连接，获取所述第二力信息和所述第二指尖形变信息；

上位机，与所述处理模块电连接，用于接收所述第二电阻抗数据、所述第二力信息和所述第二指尖形变信息，多个所述第二电阻抗数据构成所述电阻抗数据样本，多个所述第二力信息构成所述力信息样本，多个所述第二指尖形变信息构成所述指尖形变信息样本；所述上位机利用所述电阻抗数据样本作为输入样本、利用所述力信息样本和所述指尖形变信息样本作为输出样本对所述人工智能模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，

所述信息采集单元包括第一电极模块，所述第一电极模块用于与指尖接触，接收第一激励信号并输出第一响应信号；所述根据指尖形变获取第一电阻抗数据，包括根据所述第一激励信号和所述第一响应信号获取所述第一电阻抗数据。

3.根据权利要求1所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述第一指尖形变信息和所述第二指尖形变信息均包括指尖状态信息和指尖位置信息；

所述指尖状态信息包括松弛；

所述指尖位置信息用于表示指尖形变的位置，包括上、下、左、右和中。

4.根据权利要求2所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述第一电阻抗数据和所述第二电阻抗数据均为电阻抗特征向量，所述电阻抗特征向量包括多个电阻抗值；

所述第一电极模块和所述第二电极模块均包括不同电极对，通过对不同电极对采集信号来获取所述多个电阻抗值。

5.根据权利要求4所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述第一电极模块和所述第二电极模均包括依次电连接的指尖电极、柔性电路和数据传输模块；所述指尖电极用于固定于指尖；两个指尖电极形成一个电极对。

6.根据权利要求5所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述数据传输模块包括依次电连接的柔性电路转接器、传输线路和多功能腕带，所述柔性电路转接器与所述柔性电路电连接，所述多功能腕带用于接收第一激励信号或第二激励信号和输出第一响应信号或第二响应信号。

7.根据权利要求5所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述指尖电极固定于指尖时，不会使指尖产生形变。

8.根据权利要求2-7任一项所述的一种指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述第一电极模块和所述第二电极模块为同一模块。

9.根据权利要求1-7任一项所述的指尖触觉信息采集装置，其特征在于，所述指尖触觉信息采集装置还包括第一显示装置，所述第一显示装置根据所述第一电阻抗数据显示EIT图像。