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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于视觉触觉传感器的按摩手法测量装置及识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121163733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511708062.2，技术领域涉及：G01L5/16；该发明授权基于视觉触觉传感器的按摩手法测量装置及识别方法是由陈向成;戴志伟;向静怡;尹栋;郁奥博;陈舜平;蔡柏林设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉触觉传感器的按摩手法测量装置及识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及触觉传感与中医智能诊断技术领域，具体涉及基于视觉触觉传感器的按摩手法测量装置及识别方法，该装置通过视觉触觉传感器同步采集按摩过程中的六维力力矩数据与施力位置信息，经数据预处理、特征提取后，结合深度学习与随机森林算法实现施力位置与按摩手法的精准识别。实验验证显示，装置力估计误差约0.27N，力矩估计误差4.3Nmm，施力位置识别准确率达97%，七种中医按摩手法识别准确率97.3%，解决了传统中医按摩手法量化难、识别精度低的问题，实现手法客观标准化，为中医按摩规范化教学、临床应用及智能康复设备开发提供技术支撑。

本发明授权基于视觉触觉传感器的按摩手法测量装置及识别方法在权利要求书中公布了：1.基于视觉触觉传感器的按摩手法的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：传感器校准与数据集构建：将标定后的ATINano17六维力传感器固定于底座6，通过不同按摩手法按压弹性皮肤1，同步采集32000组触觉图像与对应的六维力力矩数据，按6:4比例划分为训练集与测试集； 采集拇指指尖、指端、螺纹面、偏锋、关节五种施力位置的图像各500张，按6:3:1比例划分为训练集、验证集与测试集； S2：施力位置识别模型训练：对YOLOv8分类模型设置批次大小为16、训练轮数为50，将施力位置图像尺寸统一调整，输入模型进行训练，获得施力位置识别模型； S3：力力矩估计模型训练：采用修改后的VGG16网络，保留13个卷积层与3个全连接层，将网络输出层替换为6个神经元以对应X、Y、Z轴的力与扭矩； 采用SGD优化算法、StepLR学习率调度及MSE损失函数，在ImageNet预训练基础上微调模型，训练100轮后获得力力矩估计模型； S4：按摩手法特征提取：利用特征提取模块对力力矩估计模型输出的力力矩时序数据，提取时域特征、频域特征及合成力扭矩特征，构建特征向量； S5：按摩手法识别：将特征向量输入随机森林分类器，设置决策树数量为200、最大深度为10，训练模型后实现对按法、滚法、摩法、揉法、推法、击法、振法的识别； 该方法使用基于视觉触觉传感器的按摩手法测量装置进行识别，测量装置包括： 视觉触觉传感器主体，所述视觉触觉传感器主体由弹性皮肤1、透明亚克力支撑板2、RGB三色LED照明单元3、黑色树脂外壳4、微型相机5和底座6组成； 所述弹性皮肤1依次叠加有透明凝胶层7、黑色圆形标记点层8、白色背光层9与黑色保护层10； 所述黑色树脂外壳4内部设有用于固定RGB三色LED照明单元3、透明亚克力支撑板2及微型相机5的卡槽； 所述微型相机5安装于底座6上方，用于捕获弹性皮肤受压后黑色圆形标记点的形变图像； 数据采集模块，所述数据采集模块分别与微型相机5、标定后的六维力传感器连接，同步采集触觉图像数据与六维力力矩真值数据； 还包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块以及手法识别模块； 所述数据预处理模块用于对微型相机5采集的触觉图像进行背景归一化、噪声去除处理，将彩色图像转换为背景为白色、标记点为黑色的黑白图像，同时对六维力力矩数据进行量纲统一，消除不同维度数据的尺度差异； 所述特征提取模块用于提取六维力力矩数据的时域特征、频域特征及合成力扭矩特征； 所述时域特征包括平均值、最大值、最小值、标准差、偏度、峰度； 所述频域特征包括主频、频谱熵； 所述合成力扭矩特征包括平均合力、最大合力、合力波动、平均合扭矩、最大合扭矩、扭矩波动及力扭矩相关性； 所述手法识别模块包含施力位置识别子模块与按摩手法识别子模块； 所述施力位置识别子模块采用预训练的YOLOv8分类模型； 所述按摩手法识别子模块采用随机森林分类器。

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