| 研究概要 |
本研究ではセラミック圧電素子を触覚センサとして使用,対象物表面をなでることよって発生する機械的なトライボロジー情報を電気的に測定し対象物の材質を同定するニューラルネットワークを用いたトライボセンサシステムを開発した。
本トライボセンサシステムはとして試料表面の状態を測定する触覚センサ,センサ出力を記憶するデジタルストレージオシロスコープ,オシロスコープよりGP-IB経由で送られるデータの処理を行うコンピュータより構成されている。センサを手で把持しできるだけ一定の速度と力で種々の材質の表面をなで,発生する機械的トライボロジー現象を電気的に測定し,得られたデータは量子化ビット数8ビット,4000点のディジタル信号としてGP-IBを経由でパーソナルコンピュータに送られ,ニューラルネットワークを用いて信号処理を行う。さらにニューラルネットワーク認識システムへの入力データとして,本研究提案した新しい分類法により求められた「パルス総数・最大振幅・交差パルス数」を適用した。本方法を用いることで6種類の材質の合計120個試料に対して約85%以上の識別率を得ることができ,さらに二段篩選別法により識別率は95%以上向上させることができた。
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