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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-14 14:20 画像認識を併用した筋電義手システムの把持動作識別精度の検証 ○荒木雄斗・松田 基・福村直博（豊橋技科大）  NC2022-104 |
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| 抄録 | （和） | 表面筋電位によるパターン認識技術を用いた動作推定は盛んに研究されている．多くはジェスチャ認識のように把持姿勢をしている間の筋電信号により動作分類しており，義手への使用を想定すると適切でない．そのため，到達運動中の筋電信号で把持形状の推定を行う必要があるが，この手法では数種類の手形状でさえ十分な識別精度は得られていない．一方，画像認識手法を用いた物体把持に関する研究では，精密な制御は可能だが使用者の意図を反映できない．本研究では，画像認識技術と表面筋電位によるパターン認識技術を併用し，事前に把持対象を識別した上で，到達運動中の表面筋電位からその物体に合った把持形状を推定する手法を提案し，検証を行う．複数の把持形状が想定される対象物を把持する到達運動中の筋電位信号から特徴抽出を行い，把持形状推定を行なった結果，この手法の有効性を確認できた． |
| （英） | Pattern recognition techniques using EMG have been actively studied. To use for prosthetics hand, EMG signal during the reaching movement should be used to estimate the grasp shape, but this method is not accurate enough. Researches on object grasping by multi fingered robot using image recognition methods, can provide precise control but cannot reflect the user's intention. In this study, we propose and verify a method to identify the object to be grasped in advance using image recognition method, and to select a suitable hand posture for the identified object using an electromyogram pattern recognition method. We build the recognition system and examined the accuracy of the classification of grasp hand posture pattern. As a result, the system showed a recognition rate of over 90%. | |
| キーワード | （和） | 物体把持 / 物体認識 / 到達運動 / 表面筋電位 / 把持形状推定 / / / |
| （英） | Grasping movement / Object recognition / Reaching movement / EMG / hand posture estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 425, NC2022-104, pp. 72-77, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NC2022-104 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2022-104 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2023-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像認識を併用した筋電義手システムの把持動作識別精度の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verification of Grasping Movement Distinction Accuracy of Myoelectric Prosthetic Hand System using Image Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体把持 / Grasping movement |
| キーワード(2)（和/英） | 物体認識 / Object recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 到達運動 / Reaching movement |
| キーワード(4)（和/英） | 表面筋電位 / EMG |
| キーワード(5)（和/英） | 把持形状推定 / hand posture estimation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒木 雄斗 / Yuto Araki / アラキ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 基 / Motoi Matsuda / マツダ モトイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福村 直博 / Naohiro Fukumura / フクムラ ナオヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-14 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2022-104 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.425 |
| ページ範囲 | pp.72-77 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |
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