我院李昕明研究员课题组 在面向人机交互软界面变形状态的检测方法研究中取得重要进展

       近日，我院李昕明研究员课题组在面向人机交互软界面软变形状态的检测方面取得重要进展。该研究提出了一种基于光学的弹性体表面变形检测的方法，以描述发生在物体接触弹性体表面时产生的弹性体变形，相关成果以“Monitoring Soft Shape Surface Deformation via Optical Images for the Distinction of Contact State ”为题在线发表在智能系统领域知名学术期刊《Advanced Intelligent Systems 》（《先进智能系统》，影响因子6.8）上，并被选为2024年3月的期刊封面（Cover Picture）。

 具有可变性能力的弹性体表面可以捕获多模态物理信息，这为人机智能交互系统和柔性电子学的应用提供了可能。准确识别弹性体的表面变形一直是研究柔软触感接触状态的关键问题之一。然而，由于界面变形的复杂性，很难在软接触过程中对变形表面形貌进行有效识别。针对该问题，李昕明研究员课题组提出了一种基于理想漫反射模型的光学检测方法，该光学系统采用平行入射光，从而构建反射光辐照度与表面变形角的相关性。通过深度学习方法，这一光学检测方法针对细微差异的接触状态的识别准确率可以达到84%以上。该工作通过深入讨论接触行为、弹性体变形、反射光之间的关系，实现了软接触过程中的界面状态识别，并有望应用于人机交互中的接触行为检测与指令识别。 

        我院硕士生邹志彬为论文第一作者，李昕明研究员为论文通讯作者，华南师范大学为第一完成单位，合作参与者包括北京大学戴兆贺助理教授等。上述研究得到了广东省自然科学基金、广东省微纳光子功能材料与器件重点实验室、华南师范大学科研启动基金等项目的支持。

       论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aisy.202300535