手握力测试仪

手握力测试仪

产品概述：    

ErgoLAB手部压力检测传感器是一款专为测量人手和手指在握持应用中的界面压力而设计的高精度设备。它能够深入评估产品的舒适度、设计合理性及人体工程学特性。该系统的应用范围广泛，不仅可以优化产品设计，确保其遵循人体工程学的有效实践，支持深入研究腕管综合症和重复性劳损等职业健康问题，同时能够分析人类在操作各种工具和运动装备时的握持方式。

产品特点：

ErgoLAB手部压力检测传感器不仅具备无线便携的特点，方便用户随时随地进行测量，而且还具有可穿戴的特性，可以准确地测量在抓握物体时手部产生的压力。通过测量和分析手握力数据，研究者可以更好地了解用户在使用产品时的体验和需求，例如可以通过手部握力对产品外形和材质选择等方面进行调整优化

产品参数：

系统参数 指标值

传感器参数 传感器数量 349

传感器密度 6.2传感器/平方厘米

尺寸 长度/宽度 330.7mm/329.9mm

传感器标签长度 124.7mm

行/列参数 行/列宽 2.5mm

行/列数 23/36

应用方向：

l方向盘人体工程学设计:设计方向盘时，量化关键握持和运动数据，以优化驾驶体验，并满足重要的人体工程学需求，同时确定附件按钮的理想位置。

l职业工效学设计:比如设计一款新型地面抛光机手柄，旨在减轻操作者的疲劳与不适，同时预防职业性健康风险，如腕管综合症。

l医疗设备可用性研究:比如通过提升手持注射器的人体工程学握持力，我们致力于优化其设计，以实现更舒适的操作体验

ErgoLAB多模态同步方案：

整体概述

ErgoLAB人机环境同步平台采用多模态数据时钟同步技术，平台可完成完整的实验和测评流程，包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人因智能评估-可视化报告，支持基于云架构技术的团体测试和大数据管理。

ErgoLAB人机环境同步平台采用主客观结合多模态数据同步采集与多维度验证的方法，数据实时同步种类包含大脑认知数据（EEG/BCI脑电仪与脑机接口边缘计算设备、fNIRS/BCI近红外脑成像仪），视觉数据（Eyetracker眼动仪与视线交互系统），生理数据（生理仪含：GSR/EDA、EMG、ECG、EOG、HRV、RESP、TEMP/SKT、PPG、SpO2），行为观察、肢体动作与面部表情（基本情绪、情绪效价、微表情等）数据、生物力学数据（拉力、握力、捏力、压力…），人机交互数据（包含人机界面交互行为数据以及对应的键盘操作，鼠标点击、悬浮、划入划出等；移动终端人机交互行为数据以及对应的手指轨迹操作行为如点击、缩放、滑动等；VR终端界面人机交互行为数据及对应的双手操作拾取、丢弃、控制，VR空间行走轨迹）、以及多类型时空行为轨迹数据采集(包括室内、户外、以及VR环境不同时空的行走轨迹、行车轨迹、访问状态以及视线交互、情感反应、交互操作行为等数据实时同步采集)、以及作业空间及作业环境数据（温度、湿度、噪音、光照、大气压、湿度、粉尘等）等客观量化数据；为科学研究及应用提供完整的数据指标。

 

ErgoAI人因智能：

将人工智能技术引入人因工程研究工具，人因工程行业更加深度，使得实验环境不会受限于某一种设备或数据指标，采集分析不同典型行业或学科专业的人-机-环境系统交互过程中自然状态下的人类行为数据，获取更接近真实人员状态的数据。平台还提供覆盖科研实验全流程的功能模块，包括项目管理、实验设计、同步采集、数据分析、综合统计和可视化报告，结合ErgoAI人因智能边缘计算平台为多模态人机环境研究提供一站式人因工程+人工智能解决方案。以ErgoLAB人机环境同步平台和ErgoAI人因智能边缘计算平台为核心的多模态同步人因智能解决方案大大提高了实验结果的信效度，同时节省了研究的人力、物力、时间，提高了研究与测评的整体效率。

 

基于ErgoAI人因智能多元时序算法底座与人因工程人机环境数据库，构建人员特定状态的预训练模型，配合高灵活度的训练方案管理功能，用户能够在统一环境中高效构建和优化模型。 从而实现对人员状态的精准实时评估与预警，如负荷状态、应激状态、疲劳状态、情景意识和注意能力等。