A strengthened and sensorised custom silicone glove for use with an intelligent prosthetic hand

External gloves for anthropomorphic prosthetic hands protect the mechanisms from damage and ingress of contaminants and can be used to create a pleasing, life-like appearance. The properties of the glove material are the result of a compromise between the resistance to damage and flexibility. Silicone gloves are easier to flex and keep clean, but also more easily damaged. This paper details the use of nanoclay fillers to enhance the properties of silicone, successfully increasing strength whilst maintaining flexibility. The performance of the enhanced silicone is as robust and resistant to tear and puncture as commercial gloves, while being more flexible. This flexibility makes the incorporation of a piezo-electric pressure sensor based on the EEonyx conductive fabric, practical. A sandwich of the cloth and copper fabric creates the sensor, which decreases in resistance with increasing pressure. The sensors are characterised and production variability within the silicone are tested. Three sensors are incorporated into a glove made to fit around a Southampton Intelligent Hand. The hand adapts its grip shape and force depending on the object held. The technology is adaptable and it can be incorporated in a glove produced to fit any prosthetic hand. <br/

Desenvolvimento e avaliação de interfaces homem-máquina para o controle e atuação de próteses de membros superiores

Orientador: Eric RohmerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O objetivo desta dissertação é desenvolver e avaliar interfaces para o controle e atuação de próteses de mão. As interfaces desenvolvidas combinam sinais de eletromiografia (EMG) com identificação de rádiofrequência (Módulo RFID), Unidade de Medida Inercial (Módulo de movimento) ou técnicas de visão computacional (Módulo de visão) para selecionar os tipos de interação. Os sinais EMG são responsáveis por desencadear o sistema, enquanto os outros sensores são responsáveis pela seleção da preensão para que o usuário possa interagir com o ambiente. As interações do usuário com a prótese podem ser vistas em uma simulação. A avaliação das três interfaces foi realizada utilizando o Nasa Task Load Index, que acessa a carga de trabalho dos usuários ao usar o sistema para executar tarefas. Essa avaliação acessa níveis de Demanda Mental, Demanda Física, Demanda Temporal, Esforço, Desempenho e Frustração para calcular a carga de trabalho geral das tarefas. Os resultados mostram que o Módulo RFID é a interface que requer menos esforço cognitivo do usuário, seguido pelo Módulo Visão e o Módulo de Movimento, respectivamente. Adicionalmente, o fato de os usuários das interfaces não necessitarem realizar várias co-contrações, como acontece nos sistemas mioelétricos, reduz sua carga cognitiva. Uma tabela comparativa das três interfaces enfatiza as vantagens e desvantagens de cada interface em um ambiente instrumentado e não instrumentadoAbstract: The purpose of this dissertation is to develop and evaluate interfaces for controlling and actuation of prosthetic hands. The interfaces developed combine Electromyography signals (EMG) with Radio Frequency Identification (RFID Module), Inertial Measurement Unit sensor (Motion Module) or Computer Vision techniques (Vision Module) to select the types of interaction. The EMG signals are responsible for triggering the system while the other sensors are responsible for the selection of the grasp so the user can interact with the environment. The user interactions with a prosthesis can be seen in a simulation of the prosthesis. The evaluation of the three interfaces was conducted using the Nasa Task Load Index, that accesses the workload of the users while using the system to perform tasks. This evaluation access levels of Mental Demand, Physical Demand, Temporal Demand, Effort, Performance, and Frustration to calculate the overall workload of the tasks. As the results show, the RFID Module is the interface that requires less cognitive effort from the user, followed by the Vision Module and Motion Module, respectively. Additionally, the fact that the users of the interfaces do not need to perform various co-contractions as happens on myoelectric systems reduces their cognitive burden. A comparative table of the three interfaces emphasises the advantages and disadvantages of each interface in a controllable and no-controllable environmentMestradoEngenharia de ComputaçãoMestra em Engenharia Elétric