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本发明提出一种基于深度学习的无源欠驱动机械手指的设计方法及系统,该方法通过充分利用近节指骨的运动能力,设计以其作为原动件驱动连杆传递动力的机械手指结构,从而有效实现无源欠驱动机制;并采用深度学习算法对健全手指关节进行关键点检测,并基于双目视觉系统对手指长度以及关节的运动信息进行数据采集;为了贴合并适应患者自身手指的运动形式,实现截肢患者左右手指的镜像运动,基于采集的数据信息对机械手指进行参数化设计。本发明能够通过参数设计为每个患者量身定制假肢手指,以充分考虑患者个体差异,以确保其贴合度和运动形式的适应性。
📄 2024106668941 📂 B25J9_16 👤 阿贝卡科技(三亚)有限公司 📅 2024-05-28
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发明 已授权

基于深度学习的无源欠驱动机械手指的设计方法及系统

2024106668941 · 阿贝卡科技(三亚)有限公司
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年