摘要
本发明公开了一种用于薄膜弯曲传感器数据增强的角度识别方法及设备,属于深度学习领域。本发明提供了一种电阻抗断层成像技术(EIT)启发的用于薄膜弯曲传感器数据增强的角度识别方法,其通过微结构刻蚀图案的边缘布置有一系列金属电极两两检测阻抗值,从而将薄膜传感器的输出信号增强为反映阻抗值分布情况的特征向量,最后通过深度学习网络基于该特征向量进行角度预测。本发明能够更精确地监测和分析薄膜弯曲传感器上的阻抗变化,大幅提升弯曲传感器的角度识别性能。
技术关键词
弯曲传感器
角度识别方法
金属电极
薄膜传感器
微结构
机器人关节
深度学习模型
电阻抗断层成像技术
多层感知机
超分辨率
聚酰亚胺薄膜
深度神经网络
计算机电子设备
数据处理模块
图案
碳纳米管薄膜