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dc.contributor.advisor Jang, Jae Eun -
dc.contributor.author Shin, Kwon Sik -
dc.date.accessioned 2017-05-10T08:53:41Z -
dc.date.available 2017-01-18T00:00:00Z -
dc.date.issued 2017 -
dc.identifier.uri http://dgist.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002322460 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/1503 -
dc.description.abstract Tactile sensors mimicking the sense of touch of the human have been studied gradually and various technologies sensing an external stimulus have been suggested as well. The human detects some external physical stimuli and generates psychological feeling such as roughness, softness or pain through the touch. Since people have different criteria for the psychological feelings, there are a lot of issues as to which components are most informative for perceiving the parameters. To give these psychological feelings to artificial system as like android robot or smart phone, sensing a surface texture is one of the most informative perception among various physical parameters. Sensing a surface texture also has many issues since many kinds of factors such as vibration, strain and friction should be considered to detect the surface texture. Robotic fingers applied a contact point analysis, feedback loop and flow chart are used for a surface texture detection in robot field. However, those methods should need complex algorithm and programming to analyze data concerning a surface texture from the robotic fingers. In this paper, a piezoelectric type array sensor structure was demonstrated with sliding mechanism to restore a surface texture precisely as like human. The suggested array sensor design with excellent dynamic response of piezoelectric material gave a higher spatial resolution detection than the resolution of sensor system and detected sliding velocity, essential parameter to restore surface texture from electrical signal, as well. The sensor could calculate various sliding velocities from 10mm/s to 70mm/s accurately by simple electrical signal analysis produced from sensor arrays. A soft material was applied for the sensor to enhance surface detection ability and it allowed that the array sensor could distinguish between a spike type and a doom type shape. Signal processing was optimized and simplified for a surface texture restoration. Restored surface textures had high accuracy compared with real texture structures and color mapping skill was applied for the restored textures images to express the pattern of texture. The capabilities of velocity detecting and texture restoration allow the sensor can be utilized to electromechanical systems as the physical and the psychological tactile sensor. ⓒ 2017 DGIST -
dc.description.tableofcontents Ⅰ. INTRODUCTION 1--
1.1 Overview 1--
1.2 Motivation 3--
1.3 Thesis Overview 4--
Ⅱ. BACKGROUNDS 5--
2.1 Human Tactile System 5--
2.1.1 Tactile Receptors 5--
2.1.2 Nervous System of Touch 7--
2.2 Surface Textures 8--
2.3 Previous Works for Sensing Surface Textures 9--
2.3.1 Friction 9--
2.3.2 Roughness 10--
2.3.3 Vibration 11--
2.3.4 Optical Sensor 11--
2.3.5 Piezophotonic Sensor 12--
Ⅲ. EXPERIMENT DETAILS 13--
3.1 Piezo Sensor Array 13--
3.1.1 Principal of Piezoelectricity 14--
3.1.2 Piezoelectric Materials 17--
3.1.3 Array Structure 19--
3.1.4 Soft Materials 19--
3.2 Fabrication and Structure of Piezo Sensor Array 20--
3.3 Design of Textures 24--
3.4 Experimental Setup 25--
IV. RESULTS AND DISCUSSION 27--
4.1 Characteristics of Piezo Sensor Array 27--
4.1.1 Touch Experiment 27--
4.1.2 Sliding Experiment 28--
4.2 Characteristics of Sliding Signals 32--
4.2.1 Signal Difference depending on Texture Shapes 32--
4.2.2 Signal Difference depending on Weights 34--
4.2.3 Signal Difference depending on Velocity 34--
4.3 Sliding Velocity & Texture’s Pitch Calculation 35--
4.4 Texture Restoration 38--
4.5 Resolution of the Piezo Sensor Array 40--
4.6 Characteristics of Piezo Sensor Array applied Soft Material 41--
4.6.1 Sliding Signal Changes 42--
4.6.2 Texture Restoration 43--
V. CONCLUSION 45--
-
dc.format.extent 50 -
dc.language eng -
dc.publisher DGIST -
dc.subject Piezoelectric -
dc.subject Array structure -
dc.subject Psychological -
dc.subject PVDF-TrFE -
dc.subject Surface texture -
dc.subject Tactile sensor -
dc.subject 피에조센서 -
dc.subject 어레이 구조 -
dc.subject 정신감각적 -
dc.subject 표면형태 -
dc.title The study of sensor structure to perceive a surface texture for psychological tactile sensor -
dc.title.alternative 표면 형태 감지를 위한 정신감각적 촉각 센서 구조 연구 -
dc.type Thesis -
dc.identifier.doi 10.22677/thesis.2322460 -
dc.description.alternativeAbstract 예전부터 사람의 오감은 매우 흥미로운 학문이었다. 특히 시각과 청각은 오래전부터 연구돼 왔으며 그 결과로 사람의 시각을 모방한 카메라와 청각을 모방한 마이크가 개발됐다. 최근 들어서는 사람의 촉각을 모방하는 기술이 많이 연구되고 있다. 대표적으로 다양한 물질을 사용하여 압력, 온도, 진동을 감지하는 촉각감지 기술들이 많이 연구됐다. 또한 사람의 피부처럼 늘어나고 구부러질 수 있는 플랙서블한 특성과 심지어 스티커처럼 특정 물체에 접착이 가능한 센서도 개발되고 있다. 하지만 아직까지 촉각 센서들이 사람의 촉각을 완전하게 모방하지 못하고 있다. 촉각은 온도 압력 진동 감지 외에도 거칠기, 부드러움, 딱딱함, 형태 구분 등 정신 감각적인 파라미터들도 느끼기 때문이다. 실제로 사람의 촉각 시스템에는 여러 종류의 촉각기관들이 존재하며, 이 많은 촉각 수용기들이 피부 속에 매우 밀집하게 존재하기 때문에 사람이 다양한 촉각을 동시에 느낄 수 있다. 더군다나 정신 감각적인 요소들은 사람마다 기준이 다르므로 이를 연구하기 위해서는 많은 이슈가 있고, 그래서 상대적으로 정신 감각적 요소 중 하나인 표면의 형태를 구별해내는 센서는 많이 연구된 바가 없다. 로봇 분야에서 로봇 손가락에 피드백 루프나 플로차트를 이용하여 표면의 거칠기와 물체의 모형을 알아내는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이런 로봇 손가락으로부터 표면 형태를 구하려면 로봇손가락을 위한 부수적인 장치와 복잡한 알고리즘이 필수적이라는 단점이 있다. 그 외에도 또한 빛을 광학적 특성이나 piezophotonic 물질을 이용하여 표면 형태를 감지하는 연구들이 있지만, 전원 및 광원 공급과 부수적인 광학장비들의 필수라는 단점들이 있다. 이 논문에서는 압전물질과 부드러운 물질을 적용한 센서로 압력을 구할 수 있을 뿐만 아니라 특정 형태와 센서를 슬라이딩함으로써 표면의 형태를 복원하는 것을 다룰 것이다. 표면 형태 복원을 위하여 간단한 신호처리가 사용되었으나, 로봇 분야와는 다르게 추가적인 장치 없이 센서 자체만으로 슬라이딩 속도를 역산해 낼 수 있고, 형태를 복원할 수 있는 특징이 있다. 또한, 어레이 구조를 적용해 높은 해상도를 가지고 있다. 이런 특징으로부터 촉각 센서가 압력과 온도 같은 정량적인 것을 측정할 수 있는 것에서 벗어나, 정신 감각적인 분야에 좀 더 다가갈 수 있는 의미를 가질 수 있다. 또한, 센서 분야에서도 단순 신호처리를 이용하여 표면의 특징을 잡아낼 수 있다는 의미가 있다. ⓒ 2017 DGIST -
dc.description.degree Master -
dc.contributor.department Information and Communication Engineering -
dc.contributor.coadvisor Yu, Seong Woon -
dc.date.awarded 2017. 2 -
dc.publisher.location Daegu -
dc.description.database dCollection -
dc.date.accepted 2017-01-18 -
dc.contributor.alternativeDepartment 대학원 정보통신융합공학전공 -
dc.contributor.affiliatedAuthor Shin, Kwon Sik -
dc.contributor.affiliatedAuthor Jang, Jae Eun -
dc.contributor.affiliatedAuthor Yu, Seong Woon -
dc.contributor.alternativeName 신권식 -
dc.contributor.alternativeName 장재은 -
dc.contributor.alternativeName 유성운 -
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Department of Electrical Engineering and Computer Science Theses Master

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