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Jun 28, 2023

Los sensores que aprovechan la luz dan esperanza en la rehabilitación

29 de agosto de 2023

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por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang

Recientemente, una empresa coreana donó a un hospital un robot portátil, diseñado para ayudar a pacientes con movilidad limitada durante su rehabilitación. Estos pacientes usan este robot para recibir asistencia para ejercicios de músculos y articulaciones mientras realizan acciones como caminar o sentarse. Los dispositivos portátiles, incluidos los relojes inteligentes o las gafas que las personas usan y se adhieren a la piel, tienen el potencial de mejorar nuestra calidad de vida, ofreciendo un rayo de esperanza a algunas personas, al igual que esta innovación robótica.

Los sensores de tensión utilizados en estos robots de rehabilitación analizan datos traduciendo cambios físicos específicos en regiones específicas en señales eléctricas. Notablemente flexibles, estos sensores son flexibles y aptos para medir incluso los cambios corporales más sutiles, ya que están hechos de materiales livianos para facilitar su fijación a la piel.

Sin embargo, los sensores de deformación blanda convencionales suelen presentar una durabilidad inadecuada debido a la susceptibilidad a factores externos como la temperatura y la humedad. Además, su complicado proceso de fabricación plantea desafíos para una comercialización generalizada.

Un equipo de investigación dirigido por el profesor Sung-Min Park del Departamento de Ingeniería de TI de Convergencia y el Departamento de Ingeniería Mecánica y Ph.D. El candidato Sunguk Hong del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH) ha superado con éxito las limitaciones de estos sensores de tensión blanda integrando la tecnología de visión por computadora en sensores ópticos. Los resultados de su investigación se publicaron en npj Flexible Electronics.

El equipo de investigación desarrolló una tecnología de sensor conocida como tensión óptica basada en visión por computadora (CVOS) durante su estudio. A diferencia de los sensores convencionales que dependen de señales eléctricas, los sensores CVOS emplean sensores ópticos y de visión por computadora para analizar patrones ópticos a microescala y extraer datos sobre los cambios. Este enfoque mejora inherentemente la durabilidad al eliminar elementos que comprometen las funcionalidades del sensor y agilizar los procesos de fabricación, facilitando así la comercialización del sensor.

A diferencia de los sensores convencionales que detectan únicamente la deformación biaxial, los sensores CVOS exhiben la capacidad excepcional de detectar movimientos de rotación de tres ejes a través del mapeo de deformación multiaxial en tiempo real. En esencia, estos sensores permiten el reconocimiento preciso de movimientos corporales diversos y complejos a través de un solo sensor. El equipo de investigación corroboró esta afirmación mediante experimentos en los que se aplicaron sensores CVOS a dispositivos de asistencia en tratamientos de rehabilitación.

Mediante la integración de un algoritmo de corrección de respuesta basado en IA que corrige diversos factores de error que surgen durante la detección de señales, los resultados del experimento mostraron un alto nivel de confianza. Incluso después de someterse a más de 10.000 iteraciones, estos sensores mantuvieron constantemente su rendimiento excepcional.

El profesor Sung-Min Park, que dirigió la investigación, explicó: "Los sensores CVOS destacan por distinguir los movimientos del cuerpo en diversas direcciones y ángulos, optimizando así las intervenciones de rehabilitación eficaces". Añadió además: "Al adaptar los indicadores y algoritmos de diseño para alinearse con objetivos específicos, los sensores CVOS tienen un potencial ilimitado para aplicaciones que abarcan industrias".

Más información: Sunguk Hong et al, Mapeo de deformaciones multiaxiales en tiempo real utilizando sensores ópticos integrados de visión por computadora, npj Flexible Electronics (2023). DOI: 10.1038/s41528-023-00264-1

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