論文の概要: A Vision-Enabled Prosthetic Hand for Children with Upper Limb Disabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15654v1
- Date: Tue, 22 Apr 2025 07:23:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 21:53:08.985079
- Title: A Vision-Enabled Prosthetic Hand for Children with Upper Limb Disabilities
- Title（参考訳）: 上肢障害児に対する視覚機能付き義手
- Authors: Md Abdul Baset Sarker, Art Nguyen, Sigmond Kukla, Kevin Fite, Masudul H. Imtiaz,
- Abstract要約: 本稿では、上肢障害児10-12歳児を支援するために、新しいAI視覚対応型小児義肢について紹介する。
人工装具には、人為的な外観、多関節機能、そして自然の手を模倣する軽量なデザインが特徴である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33554367023486936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、上肢障害児10-12歳児を支援するために、新しいAI視覚対応型小児義肢について紹介する。
人工装具には人為的な外観、多関節機能、そして自然の手を模倣する軽量なデザインが特徴で、低所得家庭でも手軽に使える。
3Dプリンティング技術を使用し、高度な機械ビジョン、センシング、組込みコンピューティングを統合することで、現在の筋電義肢の限界に対処する低コストでカスタマイズ可能なソリューションを提供する。
マイクロカメラは、リアルタイム物体検出のための低消費電力FPGAでインターフェースされ、正確な把握を支援する。
DLを用いた物体検出モデルと把握分類モデルは, それぞれ96%, 100%の精度を得た。
力の予測では、平均絶対誤差は0.018であることがわかった。
提案した義手の特徴は次のように要約できる。
イ 広範囲の手動作業が可能な人工センシング用の手首搭載マイクロカメラ
ロ 正確な把握のためのリアルタイム物体検出及び距離推定
c) 制約電力及び資源制限内で高い性能を実現する超低消費電力運転
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