Mână protetică inteligentă cu control al forței bazat pe vedere artificială: integrarea vederii computerizate și a electromiografiei pentru prindere adaptivă

Autor: Racheriu Dragoș, licențiat în medicină

Un studiu realizat la Tianjin University și publicat în Nanotechnology and Precision Engineering la data de 20 ianuarie 2026 a analizat dezvoltarea unui sistem inteligent de control al forței de prindere pentru mâinile protetice, bazat pe integrarea vederii artificiale cu semnalele electromiografice. Cercetarea arată că această abordare permite o prindere mai naturală și mai sigură a obiectelor, adaptată automat la materialul și dimensiunea acestora.

Rezumat

Integrarea vederii computerizate cu electromiografia (EMG – electromiografie) permite control adaptiv al forței de prindere.
Algoritmul YOLOv2 este utilizat pentru recunoașterea obiectelor și estimarea forței necesare.
Sistemul este implementat pe o platformă embedded K210, optimizată pentru recunoaștere offline și timp real.
Acuratețea recunoașterii obiectelor este de aproximativ 90%, iar rata de recunoaștere pe sistemul real depășește 85%.
Prinderea adaptivă a fost demonstrată cu succes pentru obiecte fragile (ouă) și rigide (sticle).

Context

Pierderea unui membru superior afectează profund autonomia funcțională și calitatea vieții. Deși tehnologia protetică a evoluat semnificativ, una dintre cele mai mari provocări rămâne controlul natural al forței de prindere. O forță excesivă poate deteriora obiectele fragile, în timp ce o forță insuficientă duce la alunecare și eșec funcțional.

Majoritatea sistemelor mioelectrice clasice se bazează exclusiv pe semnale EMG, utilizatorul fiind nevoit să ajusteze voluntar forța, uneori cu ajutorul feedbackului tactil artificial (presiune, alunecare, temperatură). Aceste soluții cresc complexitatea cognitivă și solicitarea utilizatorului. Integrarea vederii artificiale oferă posibilitatea anticipării caracteristicilor obiectului, reducând necesitatea intervenției conștiente continue.

Despre studiul actual

Scopul cercetării

Obiectivul studiului a fost dezvoltarea unui sistem de control al forței de prindere pentru mâini protetice mioelectrice, care să combine:

recunoașterea vizuală a obiectelor (tip, dimensiune, textură),
identificarea intenției utilizatorului prin electromiografie,
reglarea automată a pragului de presiune necesar prinderii.

Arhitectura sistemului

Sistemul este compus din următoarele elemente:

Senzor vizual OV2640, utilizat pentru captarea imaginilor obiectelor;
Placă de control K210, dotată cu accelerator neuronal hardware (KPU);
Algoritm YOLOv2 pentru detecția și clasificarea obiectelor;
Senzori de presiune montați la nivelul articulațiilor degetelor protetice;
Sistem EMG pentru recunoașterea gesturilor utilizatorului;
Modul de acționare cu motor electric și transmisie subacționată.

Colectarea și procesarea datelor

Au fost selectate cinci tipuri de obiecte frecvent utilizate în viața zilnică, care reprezintă peste 90% dintre obiectele manipulate uzual:

ou,
minge,
pix,
sticlă,
cheie.

Setul de date a inclus 1500 de imagini, câte 300 pentru fiecare categorie, captate de la o distanță standard de 20 cm.

1200 de imagini au fost utilizate pentru antrenarea modelului,
300 de imagini pentru testare,
cu o împărțire de tip 8:2.

Imaginile au fost etichetate manual, iar modelul YOLOv2 a fost antrenat utilizând cadrul TensorFlow. Convergența a fost atinsă după 30 de iterații, cu o rată de pierdere de 0,0123%.

Determinarea forței de prindere

Forța de prindere a fost estimată indirect prin presiunea pozitivă măsurată la nivelul contactului dintre degete și obiect.

Senzorii au fost amplasați pe police, index și degetul mijlociu.
Pragul final de control a fost definit ca media valorilor celor trei senzori, pentru a reduce variabilitatea determinată de poziționarea incompletă pe obiecte mici sau fragile.
Valorile au fost obținute inițial de la voluntari sănătoși și ulterior implementate în sistemul protetic.

Rezultate

Performanța recunoașterii vizuale

Acuratețea recunoașterii obiectelor pe calculator: peste 93%.
Acuratețea recunoașterii pe placa K210: aproximativ 90%.
Modelul implementat are o dimensiune sub 5 MB și un consum energetic sub 1 W.

Integrarea EMG și vedere artificială

Rata de recunoaștere a gesturilor EMG în testele offline: 96%.
Rata de recunoaștere în condiții reale: peste 85%.
Timpul mediu de răspuns al sistemului: sub 200 milisecunde.

Teste funcționale

Sistemul a demonstrat:

prindere sigură a ouălor fără deteriorare (obiecte fragile),
prindere fermă a sticlelor și a obiectelor rigide,
adaptarea automată a modului de prindere (strângere, ciupire), în funcție de recunoașterea vizuală și de intenția EMG.

Rezultatele confirmă funcționarea unui sistem în buclă închisă, în care vederea artificială anticipează cerințele mecanice, iar electromiografia controlează gestul.

Concluzii

Integrarea vederii artificiale cu electromiografia permite un salt calitativ în controlul mâinilor protetice. Prin automatizarea estimării forței de prindere în funcție de obiect, sistemul reduce sarcina cognitivă a utilizatorului și oferă o experiență mai naturală și mai sigură. Datele experimentale susțin fezabilitatea și aplicabilitatea clinică a acestei abordări, în special pentru dispozitive protetice portabile cu consum redus de energie.

Data actualizare: 21-01-2026 | creare: 21-01-2026 | Vizite: 119

Bibliografie

Li, Y., et al. (2026). An intelligent artificial hand with force control based on machine vision. Nanotechnology and Precision Engineering. DOI: 10.1063/5.0253551. https://pubs.aip.org/tu/npe/article/9/1/013009/3377418/An-intelligent-artificial-hand-with-force-control

Imaginea aparține autorilor studiului

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Un nou senzor ce ar putea măsura glicemia din lacrimi

Cercetătorii din cadrul Universității de Stat din Oregon au dezvoltat un senzor ce poate măsura concentrația g...

Plasture inteligent ce eliberează anticoagulant atunci când este necesar

A fost creat un tip de plasture inteligent ce monitorizează sângele pacientului și eliberează medicament antico...

Un nou aparat wireless luminează calea spre combaterea obezității

Pentru pacienții cu obezitate și afecțiuni grave asociate, operația de bypass gastric reprezintă singura alter...

Oamenii de știință au generat embrioni himerici om-maimuță, repornind dezbaterile cu privire la etica acestor practici
Textile inteligente cu fibre pe bază de bumbac, cu proprietăți conductoare
Top 10 aplicații pentru sănătatea mentală
Antibiotic din sol în lupta cu formele multidrog rezistente de tuberculoză

Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:

Proteza bionică ce redă complet simțul tactil

În cadrul Școlii Politehnice Federale din Lausanne (Elveția) a fost dezvoltată proteza bionică atașată la un...

În cazul persoanelor cu proteze de braț, creierul percepe proteza ca pe mâna reală

Dispozitivele protetice inovative evoluează și vor evolua asfel încât să implice propriul creier prin recunoa�...

Proteza de gleznă care anticipează acțiunile purtătorului

În mod obișnuit, protezele pentru picioare au articulația gleznei inertă, care se mișcă numai la presiunea ex...

Controlul neuronal continuu al unui membru bionic restabilește mersul biomimetic după amputare

Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:

Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.

intră pe forum