Penghasilan manual penyediaan perancangan perniagaan bagi industri kecil dan sederhana : satu kajian di Politeknik Seberang Perai

Kajian ini dilaksanakan untuk menentukan elemen-elemen yang bersesuaian bagi menghasilkan sebuah Perancangan Perniagaan yang lengkap dan berkesan. Fokus kajian ini ialah untuk melihat tahap pemahaman dan pengetahuan 41 orang pelajar Semester 6 Diploma Pengurusan Perniagaan Sesi 2003/ 2004 di Politeknik Seberang Perai, Puiau Pinang, berkenaan penyediaan Perancangan Perniagaan. Segala maklumbalas responden dianalisis dengan menggunakan perisian Statistical Package for Social Science (SPSS) Version 11.5. Dapatan kajian menunjukkan berlakunya peningkatan tahap pengetahuan dan pemahaman responden selepas mereka menggunakan Manual Penyediaan Perancangan Perniagaan (MPPP). Berdasarkan kepada purata skor min iaitu 3.17, menunjukkan penerimaan responden terhadap keupayaan MPPP terutamanya dari aspek elemen-elemen yang perlu ada dalam Perancangan Perniagaan. Tahap pencapaian mereka juga meningkat sebanyak 17% berdasarkan kepada perbezaan min markah ujian pra dengan ujian pasca. Dapat disimpulkan MPPP yang dihasilkan mampu membantu pengguna untuk menyediakan sebuah Perancangan Perniagaan yang lengkap dan berkesan

Perkaitan di antara status sosioekonomi keluarga dengan Pencapaian akademik pelajar aliran teknikal

Selain daripada mengendalikan fungsi pendidikan, sekolah juga diberikan peranan bagi menyediakan tenaga mahir untuk memenuhi keperluan ekonomi negara. Sekolah aliran teknikal dilihat sebagai satu institusi khusus yang memainkan peranan tersebut. Namun begitu, terdapat pelbagai faktor yang boleh mempengaruhi pencapaian pelajar aliran teknikal ini. Tahap sosioekonomi keluarga telah dikenalpasti antara faktor yang boleh mempengaruhi pencapaian pelajar. Kajian ini dilakukan untuk mendapatkan perkaitan di antara tahap sosioekonomi keluarga seperti tahap pendidikan bapa, jumlah pendapatan dan saiz keluarga terhadap pencapaian akademik pelajar. Sampel kajian ini ialah pelajar-pelajar tingkatan 4 dan 5 yang menetap di asrama Sekolah Menengah Teknik Kuala Terengganu. Pelajar ini dipilih kerana mereka mendapat kemudahan dan persekitaran pembelajaran yang sama. Seramai 80 orang pelajar dalam jurusan teknikal dipilih secara rawak mudah. Keputusan kajian mendapati bahawa hanya saiz keluarga mempunyai korelasi yang tinggi berbanding tahap pencapaian akademik bapa dan jumlah pendapatan keluarga. Ini menunjukkan bahawa faktor saiz keluarga memberikan impak secara langsung kepada pencapaian pelajar walaupun mereka menetap di asrama yang menyediakan suasana dan kemudahan yang sama

Development of Artificial Hand Gripper by using Microcontroller

This paper focuses on the development of a measurement hand gripper to help handicap patient due to accident and diseases. Basically, when the patient needed to perform exercises they must get an appointment with a doctor. Normally this will take few weeks or months. This is because the rehabilitation devices at Physiotherapy Department in hospital are very limited. From this problem, we suggest to develop a reasonably cheap home-based rehabilitation measurement devices which can perform the task of assisting paralyze patient at home. The basic movement of the patient was limited from a wrist, elbow and shoulder. The development of this project involves the designing of a sensors equipped Smart Glove and a measurement hand gripper device. The hand gripper device will move based on a human operator’s finger movement using the Smart Glove. The purpose of our project is to design and develop a master-slave system robotic hand which can be a substitution for the paralyzed hand in therapy to aid in recovery process of patients upper limb function. The project involves an Arduino microcontroller for the instrumentation, communication and controlling applications. A series of flex sensors are fitted in a master glove to get readings from the movement of human fingers. Microcontroller will further use this information to control multiple servos that controls the movement of slave robotic hand

Comparación de dos diseños de dedo protésico subacutado: tendón vs. sistema articulado

Comunicación presentada en el XXI Congreso Nacional de Ingeniería Mecánica, celebrado en Elche en Noviembre de 2016.El diseño de las manos protésicas tiende hacia diseños más antropomorfos tratando de mantener la simplicidad en el control. A pesar de que número de grados de libertad de la mano humana es mayor de veinte, estos no son totalmente independientes, sino que mantienen cierto grado de correlación en los agarres comunes. Esta sinergia se materializa en el diseño de algunos dedos protésicos que fuerzan el movimiento coordinado de los tres segmentos de dedo mediante cadenas cinemáticas de barras articuladas y un solo motor. Otros diseños utilizan los conceptos de subactuación y agarre adaptativo mediante muelles y/o cables, con un solo motor. En el presente estudio, dos diseños diferentes de dedo índice protésicos fueron modelados en Matlab®: el Modelo-B, derivado del diseño del dedo TBM (Toronto/Bloorview/Macmillan) y movido por un sistema de barras articuladas; y el Modelo-T, accionado por un cable (a modo de tendón) pasante por cada una de las falanges. En ambos modelos se consideraron pesos despreciables, así como la presencia de un resorte de torsión (1 Nmm/rad) en cada una de las tres articulaciones, favoreciendo la extensión. Se realizó una secuencia de análisis cuasi-estático desde la extensión completa hasta la flexión máxima con dos escenarios: a) sin fricción y b) considerando fricción en las articulaciones entre eslabones y, para el Modelo-T, también en las vainas tendinosas. La ventaja mecánica se obtuvo como un cociente entre una fuerza unitaria de salida, normal a la falange distal, y la fuerza de entrada calculada en el mecanismo. Se compararon ambas alternativas en términos de ventaja mecánica y eficiencia. Los resultados indican que el Modelo-T tiene mejor ventaja mecánica que el Modelo-B para las posiciones más extendidos de la mano, pero peor para las posturas más flexionadas, siendo el rendimiento superior para el Modelo-B.Agradecemos al MINECO y FEDER por el apoyo financiero (proyecto DPI2014-60635-R)

Multi-sensor based segmentation of human manipulation tasks

Proceedings of: 2010 IEEE Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (FMI), September 5-7, 2010, Salt Lake City, USAIn this paper we present an overview of a multisensor setup designed to record and analyse human in-hand manipulation - tasks consisting of several phases of finger motions following the initial grasp. During the experiments all of the hand, finger, and object positions are recorded, as are the contact forces applied to the manipulated objects. The use of instrumented sensing objects complements the data. The goal is to understand and extract a basic set of finger and hand movement patterns, which can then be combined to perform a complete manipulation task, and which can be transferred to control robotic hands. The segmentation of whole manipulation traces into several phases corresponding to individual basic patterns is the first step towards this goal. Initial analysis and segmentation of two typical manipulation tasks are presented, showing the advantages of the multi-modal analysis.European Community's Seventh Framework ProgramThis work is partially supported by the European project HANDLE ICT-23641O, www.handleproject.eul

Estimación de posturas de agarre en base a ACP y RN

Comunicación presentada en el XXI Congreso Nacional de Ingeniería Mecánica, celebrado en Elche en Noviembre de 2016.La investigación en manos antropomorfas robóticas y protésicas experimenta un auge en la actualidad. Unos diseños intentan lograr un agarre estable y diestro mientras que otros pretenden alcanzar un elevado grado de antropomorfismo y de apariencia cosmética. Sin embargo, las prótesis de mano existentes suelen ser muy simples desde un punto de vista biomecánico. Esto se debe a la complejidad de establecer una interacción adecuada entre el amputado y una prótesis de múltiples grados de libertad, que requeriría numerosas señales de control independientes y un controlador inteligente. Una innovación en el ámbito del control de manos artificiales podría derivarse de la observación e imitación del comportamiento biomecánico natural, en base a un espacio de dimensionalidad reducida. El presente trabajo plantea la utilización del análisis de componentes principales (ACP), para reducir la dimensionalidad del problema de control, en combinación con las redes neuronales (RN), para predecir la posturas de la mano en dos tipos de agarre sobre objetos cilíndricos: un agarre de potencia (cilíndrico) y un agarre de precisión (pinza con 5 dedos). El objetivo es determinar el mínimo número de entradas de control necesarias para que una mano protésica avanzada pueda realizar actividades de la vida diaria en base a patrones posturales identificados y evaluar su posibilidad de control real. Para ello, se realizaron experimentos de agarre con 16 sujetos diestros y 4 cilindros de diversos diámetros durante los que se registró la posición de 32 marcadores. A partir de estos datos se calcularon los ángulos de articulación de la mano para cada postura de agarre (PA). Posteriormente, se realizó un ACP sobre los datos de PA, obteniendo 7 componentes principales (posturas propias de agarre, PPA) que determinaron las sinergias posturales producidas durante el agarre. El resultado se simuló mediante OpenSim. Los datos obtenidos se utilizaron para entrenar y validar una RN para estimar PA a partir de las PPA, con una arquitectura previamente validada compuesta por dos capas. Finalmente, se calculó la raíz cuadrada del error cuadrático medio global y por articulación de la predicción realizada por la RN con respecto a la postura experimental, obteniendo resultados alentadores.El presente trabajo está financiado por la Generalitat Valenciana a través del proyecto GV/2015/101

A language for designing nursing training sessions

This master thesis aims to create a system which allows domain experts, usually non-programmers, to design and reproduce Virtual Reality simulated nurse training exercises taking advantage of end user development using visual programming with an associated context

Object affordance as a guide for grasp-type recognition

Recognizing human grasping strategies is an important factor in robot teaching as these strategies contain the implicit knowledge necessary to perform a series of manipulations smoothly. This study analyzed the effects of object affordance-a prior distribution of grasp types for each object-on convolutional neural network (CNN)-based grasp-type recognition. To this end, we created datasets of first-person grasping-hand images labeled with grasp types and object names, and tested a recognition pipeline leveraging object affordance. We evaluated scenarios with real and illusory objects to be grasped, to consider a teaching condition in mixed reality where the lack of visual object information can make the CNN recognition challenging. The results show that object affordance guided the CNN in both scenarios, increasing the accuracy by 1) excluding unlikely grasp types from the candidates and 2) enhancing likely grasp types. In addition, the "enhancing effect" was more pronounced with high degrees of grasp-type heterogeneity. These results indicate the effectiveness of object affordance for guiding grasp-type recognition in robot teaching applications.Comment: 12 pages, 11 figures. Last updated February 27th, 202

A gripper-like exoskeleton design for robot grasping demonstration

Learning from demonstration (LfD) is a practical method for transferring skill knowledge from a human demonstrator to a robot. Several studies have shown the effectiveness of LfD in robotic grasping tasks to improve the success rate of grasping and to accelerate the development of new robotic grasping tasks. A well-designed demonstration device can effectively represent human grasping motion to transfer grasping skills to robots. In this paper, an improved gripper-like exoskeleton with a data collection system is proposed. First, we present the mechatronic details of the exoskeleton and its motion-tracking system, considering the manipulation flexibility and data acquisition requirements. We then present the capabilities of the device and its data collection system, which collects the position, pose and displacement of the gripper on the exoskeleton. The collected data is further processed by the data acquisition and processing software. Next, we describe the principles of Gaussian mixture model (GMM) and Gaussian mixture regression (GMR) in robot skill learning, which are used to transfer the raw data from demonstrations to robot motions. In the experiment, an optimized trajectory was learned from multiple demonstrations and reproduced on a robot. The results show that the GMR complemented with GMM is able to learn a smooth trajectory from demonstration trajectories with noise