触摸板的数据来源于视觉部分传递的信息。触觉图像就是真实图像的一种隐喻：物理轮廓——凸起轮廓、 物体颜色/材质——凸点纹理、真实图像比例——触觉图像比例等等。触觉图形需抓住被描述物体特点最显著的形态，尽量减少失真的转换为触觉图形。

使用Open3D提取深度图像的边缘信息

(相关资料图)

深度图像边缘提取及转储以前写的两个文章。

对于双目相机RGB图像和深度相机点云,提取距离信息和边缘的处理流程如下:

RGB图像处理

将左右目图像进行立体校正和立体匹配,得到视差图

根据双目系统的参数,从视差图计算每个像素的深度值

在RGB图像上进行边缘检测,例如Canny边缘检测

得到RGB图像的边缘结果

接下来将高分辨率图像边缘映射到低分辨率图像：

触摸板的设计也是一个难点，会考虑尺寸，材质，控制方式等。除了从需求出发，还要从生理学出发。

人眼的分辨率为300ppi（pixel per inch，每英寸像素数），而人手指的触觉分辨率约为 10ppi，低分辨率带来的问题是使触觉点阵尺寸增大。对于接收数据的密度来讲：手指触觉 10^2 bits/s，听觉 10^4 bits/s，视觉 10^6 bits/s，不过大量的实验和生活经验表明，视觉受损人群的触觉和听觉能力优于健全人。因为人脑感觉皮层具有可塑性，盲人的触觉皮层和听觉皮层代谢活动增加，使其触听觉更敏锐。

触压觉是皮肤受到触或压等机械刺激时所引起的感觉。两者在性质上类似。皮肤内分布着产生多种感觉的感受器，在鼻、口唇和指尖分布密度最高。一般认为皮肤产生的感觉有四种，即对皮肤作机械刺激产生的触觉、压觉，由温度刺激产生的冷觉和热觉，以及由伤害性刺激产生的痛觉。不同感觉的感受区在皮肤表面呈互相独立的点状分布。

由于人手触觉分辨率的限制， 小尺寸点阵承载的信息过少，使用场景非常有限。相比之下，用户理解触觉图像的方式是从局部到整 体，进程较慢，所以图像刷新时间的延长对用户体验的影响有限.

因为人的触觉认知非常适合三维触觉信息，因为整个手掌拥有较高的触觉灵敏度，而且通过前臂的运动，手掌可以在三维空间的任意角度上进行认知活动。因此，人脑会形成 “手掌 - 前臂”的共同触觉认知，对三维信息的理解力也会更强。

针对上面提出的人体特性和对感知的需求，需要设计单独的传感器，满足响应，强度，控制等：

因为电磁有着极快的反应速度，所以基于电磁体的机电显示器。关键原理是凸轮执行器，由偏心凸轮组成，偏心凸轮嵌入稀土磁体，通过改变其极性的电磁作用将其旋转到两个稳定位置。偏心凸轮的旋转导致盲文点上升或下降。凸轮旋转略超过 180 ° ，并靠在外壳壁（上单元）上停止。一旦盲文销被抬起，手指在销上的重量就无法反向驱动凸轮。这不仅满足了触摸点突出力的需要，而且一旦针被抬起就不需要给电磁铁供电，从而降低功耗。

对不同大小的物体,凸起高度是否可以对应不同变化，这也可以提升真实感。也就是满足了2.5D的感官接触。

触觉图像就是真实图像的一种隐喻：物理轮廓——凸起轮廓、 物体颜色/材质——凸点纹理、真实图像比例——触觉图像比例，触觉图形需抓住被描述物 体特点最显著的形态，尽量减少失真的转换为触觉图形。

编辑：黄飞

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