归根结底,应该还是工业技术能力的差距。或许他们没有把感应贴片识别精度,提高一个量级的能力。检测微伏级生物电压变化,他们可以做到,但那套设备会很笨重,有可能和医院里的心电图记录仪一样。”
“另外检测到这些细微变化后,能否把这个变化应用到机械运动中,又是一个问题。”
“这个难度比感应贴片更高,没有我们的仿生手运动技术,再好的感应芯片也是白搭。”
“最后就是编程方面难度了。”
“如何把这些信号,编程一套简单有效的控制命令,也是个问题。”
电晶拍了拍胸口,说一切交给它。
简单易懂?
这个好办,电晶可以搭建一套仿生手的专用控制程序。然后启用公司和工厂的超级服务器集群,让带有一定智能的程序,把人手的所有动作分拆开来,每一个动作模拟百亿次,寻找出最简洁的一套命令。
生物电的样本采集?
工厂那边当晚就开始量产高精度感应贴片,到了次日下午,五百套生物电采集装置送到了公司中。
公司员工每人每天抽出两小时,坐到椅子上胳膊贴上贴片,根据视频一遍一遍,做出固定的双手动作。
或是握手、或是鼓掌、或是端起茶杯,或是竖起赞叹,鄙视的手势。
这些数据源源不断汇集到超级服务集群中,每一个人,每一个手势,都会被集中比对。
数据采集工作并不是一帆风顺,这中间出现了许多意料之外的问题。
比如服务器对比到异常数据,提交给电晶审核时。电晶通过翻看监控录像,发现这位员工在录数据过程中,一只手拿着手机看消息。
通过重复试验,电晶发现当手机靠近感应贴片时,手机内正在工作的电子元器件,会释放出电磁干扰,严重影响贴片的识别精度。
感应贴片在生产线上的封装过程中,已经做了抗干扰处理,现在看来做得还远远不够用。
电晶很快给出了解决方案,目前数据采集时,这些感应贴片都暴露在外。放到产品上,它实际是安装在仿生手,与用户残肢的连接处。只要在仿生手的外面添加电磁屏蔽隔层,就能完美解决这一问题。
有数据溢出的异常,也有数据大幅衰弱的异常。
调查后发现这个数据来源于一位年轻女员工,她在胳膊上擦拭过润肤露,和防晒隔离霜。
防晒隔离霜中的钛白粉和氧化锌,严重阻挡了生物电信号的传递。
电晶让产品部在使用说明书上,加了一条使用前,请清洁肢体连接处,不要涂抹化妆品的注意事项。
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