Podrobno

Single-process 3D-printed smart pad with CNN-based touch localization and force classification
ID Barši Palmić, Tibor (Avtor), ID Podlipnik, Enej (Avtor), ID Slavič, Janko (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (20,98 MB)
MD5: FA796CE52F317D3B38ED203355942D15
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17452759.2026.2640277 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Multi-material 3D-printing enables the single-process embedding of piezoresistive sensors producing multi-functional, fully 3D-printed, smart structures without manual assembly or specialized equipment. However, the low sensitivity and manufacturing variability yield unreliable signals, limiting 3D-printed sensors to simple demonstrations rather than complex sensing tasks. This work introduces a single-process, 3D-printed structure with inherently poor sensing capability that is transformed into a highly accurate smart pad with functional tap localization using a convolutional neural network (CNN). The structure consists of a thermoplastic polyurethane (TPU) pad with up to four embedded piezoresistive sensors fully fabricated through material extrusion (MEX). The CNN processes measured time-series signals to predict the tap location and classify the force magnitude. The 4-sensor smart pad reliably distinguishes individual taps with millimeter accuracy (3.56 mm mean accuracy), enabling touch-pad applications with force classification (>98.7% accuracy). The single-sensor smart pad maintains functional performance (6.32 mm mean accuracy), proving that machine learning compensates for the extreme sensor reduction. This work establishes a rapid-prototyping platform for application-specific CNN-enhanced smart structures in human-machine interfaces, soft robotics, and structural health monitoring.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:multi-material 3D-printing, smart structures, piezoresistive sensors, convolutional neural networks, impact detection
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2026
Št. strani:15 str.
Številčenje:Vol. 21, no. 1, art. e2640277
PID:20.500.12556/RUL-181418 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:681.586:004.92
ISSN pri članku:1745-2759
DOI:10.1080/17452759.2026.2640277 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:274318851 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:07.04.2026
Število ogledov:51
Število prenosov:14
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Virtual and physical prototyping
Založnik:Taylor & Francis
ISSN:1745-2759
COBISS.SI-ID:514087705 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:3D-tisk z zaznavali, pametne strukture, piezorezistivni senzorji, konvolucijske nevronske mreže, zaznavanje trka, procesiranje signalov, strojno učenje

Projekti

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0263
Naslov:Mehanika v tehniki

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:L2-60140
Naslov:Aktivni samozavedni 3D-tiskani dinamski sistemi in strukture

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj