Betreuung: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Bernhard Zagar
Die zunehmende Miniaturisierung von elektronischen Geräten erfordert alternative Bedienkonzepte. Im Vordergrund steht dabei, dem Nutzer eine intuitive Möglichkeit zur Verfügung zu stellen, unterschiedliche Geräte zu steuern.
Besonders im Küchen- und Sanitärbereich sind berührungslose Steuerungen von Vorteil, da hier das Thema Hygiene eine übergeordnete Rolle spielt. Aber auch der Alltag von körperlich eingeschränkten Nutzern kann durch alternative Bedienkonzepte unter Umständen deutlich verbessert werden.
Im Zuge der vorliegenden Masterarbeit wird ein kapazitives Messsystem entwickelt mit dem es möglich ist, die Bewegung einer Fingerspitze aufzuzeichnen.
Diese Fingerbewegung kann im Anschluss durch einen geeigneten Algorithmus zur Gestenerkennung weiterverarbeitet werden.
Die ausgewerteten Gesten können dann wiederum zur Gerätesteuerung verwendet werden.
Abbildung 1: Aufzeichnung der Fingerspitzenbewegung mit dem kapazitiven Messsystem.
Mit Hilfe mehrerer kapazitiver Sensoren wird die Position der Fingerspitze durch die Methode der Selbstkapazität (Loading-Mode) bestimmt.
An diesen Messelektroden wird die jeweilige Kapazität zur Fingerspitze durch Messung des Verschiebungsstroms ermittelt und anschließend durch einen Algorithmus zur Positionsschätzung die aktuelle Fingerposition berechnet.
Die Herausforderung liegt darin, eine sehr kleine Kapazität (Femtofarad-Bereich) zeitlich hoch aufgelöst, gleichzeitig an mehreren Messelektroden zu bestimmen.
Nachdem die Funktion der Kapazitätsmessung am Aufbau mit nur einer Messelektrode gezeigt wird, wird ein Messsystem mit insgesamt sieben Messkanälen entwickelt.
Neben dem Schaltungsentwurf, dem PCB-Design und der Programmierung des Signalprozessors wird ein mathematisches Modell entwickelt, durch das die Fingerspitzenposition in Zusammenhang mit der Messkapazität gebracht wird.
Auf Basis dieses Modells wird im Anschluss ein Algorithmus zur Positionsschätzung in MATLAB implementiert.
Die Funktion des Messsystems wird abschließend durch Ausführen verschiedener Fingerbewegung gezeigt.
Es zeigt sich, dass das Aufzeichnen diverser Gesten ohne nennenswerte Auffälligkeiten funktioniert.
Die Aufzeichnung der Fingerbewegung erfolgt mit einer Abtastzeit von 2,7 Millisekunden, wobei die ermittelte Fingerposition maximal 1-2 Millimeter von der tatsächlichen Position abweicht.
Damit eignet sich das Messsystem sehr gut zum Aufzeichnen beliebiger Fingerbewegungen, bei denen die charakteristische Größe ohnehin die grundlegende Form und nicht die absolute Position ist.
Schlagwörter: Selbstkapazität, Loading-Mode, kapazitive Näherungssensoren, berührungslose Gestenerkennung, kapazitive Positionserfassung
08. Mai 2018
Johannes Kepler Universität Linz
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