超音波イメージングによる把持物体認識手法

DOI 情報処理学会

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  • Grasped Object Recognition Based on Ultrasound Imaging

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ユーザが把持している物体をコンピュータが知ることはユーザのとりうる行動を予測するのに重要であり，把持物体に応じてコンピュータはユーザの行動を効率的に支援できる．把持物体の認識方法として，物体側にタグを取り付ける手法があるが，この手法ではあらゆる物体にタグを取り付ける必要がある．また，物体把持時のユーザの腕の筋電位を用いる手法も考えられるが，筋電位は皮膚表面の筋電位の総和を観測しており，得られた信号がどの筋繊維に対応しているのかを詳細に把握することは難しい．そこで本研究では，前腕内部の筋組織変化を利用した把持物体認識手法を提案する．具体的には，超音波イメージングを利用し，得られた超音波画像より機械学習を用いて把持物体を認識する．さらに，認識精度向上のため，把持形状認識の後に把持物体認識を行う2段階認識を考案した．評価実験の結果，9人の被験者に対して12種類の把持物体を平均79.5%で認識できた．また，2段階認識によって認識精度は平均87.0%に向上した．さらに，実環境を想定したオフィス環境において評価した結果，ユーザの把持物体の使用動作を考慮することで12種の物体の識別において最大92.6%の認識精度を達成した．

Knowing the object that the user has grasped in their hand is important information for predicting possible actions of the user, and the computer can efficiently support the user's actions by recognizing the grasped object. An IC tag is used to recognize the object grasped by the user. However, it is necessary to attach IC tags to various objects. Because the forearm muscles move when humans grasp objects, electromyography (EMG) is also used for recognizing grasped objects. However, since the EMG is the electric potential at the skin surface, it is difficult to obtain detailed muscle movements inside the forearm. Therefore, herein, we propose a method of recognizing grasped objects using information from the inside of the forearm. Specifically, we utilized ultrasound imaging to capture muscle movement inside the forearm and recognized the grasped object using machine learning. Further, we propose a two-step classification that considers the grasping form and grasped-object recognition to improve the recognition accuracy. We evaluated the proposed method on 12 different objects and included nine participants in our study. The evaluation results confirm that the recognition accuracy was 87.0% when using the two-step classification. Furthermore, the evaluation in a realistic office environment showed that the recognition accuracy was 92.6% by combining the grasping and using motion of objects.

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