A Vision-Enabled Prosthetic Hand for Children with Upper Limb Disabilities

要約

このペーパーでは、10〜12歳の子供を上肢障害のある子供たちを支援するように設計された新しいAI視覚対応の小児補綴手を紹介します。
プロテーゼは、擬人化された外観、多関節機能、および自然な手を模倣した軽量のデザインを特徴としており、低所得の家族にとってアクセスしやすく手頃な価格の両方になります。
3D印刷技術を使用し、高度なマシンビジョン、センシング、埋め込みコンピューティングを統合すると、補綴ハンドは、現在の筋電装置の制限に対処する低コストのカスタマイズ可能なソリューションを提供します。
マイクロカメラには、リアルタイムオブジェクト検出用の低電力FPGAがインターフェースされ、正確な把握を支援します。
オンボードDLベースのオブジェクトの検出および把握分類モデルは、それぞれ96％と100％の精度を達成しました。
力の予測では、平均絶対誤差は0.018であることがわかりました。
したがって、提案された補綴手の特徴は、次のように要約できます。a）人工センシング用の手首に取り付けられたマイクロカメラで、幅広い手ベースのタスクを可能にします。
b）正確な把握のためのリアルタイムオブジェクトの検出と距離推定。
c）制約された電力とリソースの制限内で高性能を提供する超低電力操作。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel AI vision-enabled pediatric prosthetic hand designed to assist children aged 10-12 with upper limb disabilities. The prosthesis features an anthropomorphic appearance, multi-articulating functionality, and a lightweight design that mimics a natural hand, making it both accessible and affordable for low-income families. Using 3D printing technology and integrating advanced machine vision, sensing, and embedded computing, the prosthetic hand offers a low-cost, customizable solution that addresses the limitations of current myoelectric prostheses. A micro camera is interfaced with a low-power FPGA for real-time object detection and assists with precise grasping. The onboard DL-based object detection and grasp classification models achieved accuracies of 96% and 100% respectively. In the force prediction, the mean absolute error was found to be 0.018. The features of the proposed prosthetic hand can thus be summarized as: a) a wrist-mounted micro camera for artificial sensing, enabling a wide range of hand-based tasks; b) real-time object detection and distance estimation for precise grasping; and c) ultra-low-power operation that delivers high performance within constrained power and resource limits.

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