用于感测力的传感器装置和用于制造传感器装置及其部件的方法与流程

本发明涉及一种用于感测力的传感器装置、一种用于制造传感器装置的顶部的方法，以及一种用于制造传感器装置的方法。

背景技术：

1、在开发机器人等应用时，感测施加在机器人手或机器人的另一部分(诸如腿或操纵装置)上的力对于增强机器人四处移动和/或操纵物体的能力至关重要。可以在机器人应用中使用以便获得关于所施加的力的反馈的传感器装置的已知实施方式不具有足够的分辨率或者是易损坏的。

2、因此，本发明的一个目的是提供一种与现有技术不同或优化的用于感测力的传感器装置。进一步的目的是提供用于制造这种传感器装置或其部件的相应方法。

3、这些目的是通过独立权利要求的主题实现的。优选实施例可以例如从从属权利要求中导出。权利要求的内容通过明确引用而成为说明书的内容。

技术实现思路

1、本发明涉及一种用于感测力的传感器装置。所述传感器装置包括基部。它包括顶部，所述顶部包括可弹性变形的壁，所述顶部安装在所述基部上，使得所述顶部和所述基部定义出内部空间。所述壁包括外侧的测量表面和内侧的反射表面，其中所述反射表面部分地限定所述内部空间。

2、所述传感器装置包括光源装置，所述光源装置包括多个光源，所述光源安装在所述基部上并被布置成朝向所述反射表面发射光。所述传感器装置包括图像传感器，所述图像传感器包括观测所述反射表面的至少一部分的检测表面。

3、利用这种传感器装置，可以通过光学图像识别来感测被施加在所述测量表面上的力。在所述反射表面反射的光在所述图像传感器上产生一个图案，所述图案以非常灵敏的方式取决于被施加在所述测量表面上的力。这种光图案因此可用于执行非常灵敏的力推断。

4、特别地，所述光源可以在所述内部空间内产生结构光。

5、所述基部通常是限定所述传感器装置的基座的部件。例如，它可以被固定到某些固定装置，尤其是固定到机器人的部件。所述顶部通常是与被施加力在其上或施加力在所述传感器装置上的物体接触的部件。

6、如果元件被安装到所述基部，这也可以意味着，它被安装到所述基部的另一个元件，和/或它是所述基部的一部分。这可以例如应用于像光源装置、准直器或图像传感器这样的元件。例如，被安装到所述基部的元件可以被安装到支撑结构，这可以例如提供稳定性并提供与其他元件连接的可能性。

7、所述壁通常是与外部的物体接触并在所述物体对其施加力时变形的部件，反之亦然。所述壁的可能实施方式在下面进一步描述。

8、所述内部空间通常完全由所述顶部和所述基部包围和/或限定。所述内部空间可以是中空的内部。然而，它也可以填充有物质。通常，从所述光源装置发射的光在所述内部空间中朝向所述反射表面传播，在所述反射表面处被反射，并且传播到所述图像传感器。

9、术语“传感器装置”尤其应理解为包括有具有传感器(特别是用于感测力的传感器)的功能的部件的装置。

10、特别地，每个光源可以具有各自的颜色。所述光源装置可以优选地包括具有至少两种或三种不同颜色的光源。这在所述检测表面上产生具有不同颜色的光图案，从而提供更好的评估可能性，因为光可以被识别为源自于一个或至少仅一些所述光源。然而，所述光源也可以使用同样的颜色。

11、所述光源和所述检测表面优选地布置成使得由所述光源发射并由所述反射表面反射的光在所述检测表面上产生光图案。此光图案可用于评估目的，尤其是使用神经网络的评估目的。所述光图案已被证明对被施加在所述测量表面上的力非常敏感。这甚至与力的方向和压头的形状有关。因此已经发现，这样的光图案构成了所施加的力的有力指示。

12、尤其是，在所述检测表面上的光图案随着所述测量表面的变形而变化。这样的变化可以被评估，以推断出力或力图。

13、尤其是，从所述反射表面反射的光在所述检测表面上的颜色分布随着所述检测表面的变形而变化。当所述光源使用不同颜色时，这样的颜色分布特别会改变。所述颜色分布改变已被证明对所施加的力非常敏感。

14、根据一个实施方式，所述反射表面是漫反射的。这可能特别意味着，撞击在所述反射表面上的光不像在镜子那样被反射，而是像在至少稍微粗糙的表面那样被反射。所述光可能会随着在所述漫反射表面处的反射而略微衰减。在替代的实施方式中，也可以使用类似镜子的反射表面。

15、特别地，所述图像传感器可以安装在所述基部上和/或在所述内部空间中。这是一种简单且可靠的实施方式，其提供了到所述反射表面的短距离。然而，所述图像传感器也可以安装在其他地方。

16、一个、一些或所有光源可以具有可调节的颜色。这尤其可以用于在设置过程中设置所述颜色。然而，也可以使用固定的颜色。

17、一个、一些或所有光源可以具有可调节的亮度。这尤其可以用于在设置过程中设置所述亮度。然而，也可以使用固定的亮度。

18、优选地，所述光源围绕所述图像传感器布置。这可以导致在所述内部空间内的光的优选分布。

19、优选地，所述光源被布置成发射光，以在所述检测表面上产生经反射的光的分布，其不产生超过饱和密度的强度。这防止了过饱和，所述过饱和会在推断力时导致错误。例如，为了防止过饱和而调整的参数为光源的亮度、准直器的位置和尺寸、相机曝光时间和镜头。然而，其他参数也可以用于该目的。

20、根据优选实施例，所述光源是发光二极管。这种发光二极管是可靠的光源。然而，也可以使用其他的类型。

21、优选地，所述传感器装置包括多个准直器，每个准直器被分配给一个光源并优选地限定所发出的光的相应的辐射角和/或锥体。利用这种准直器，可以非常精确地控制光线朝向所述反射表面的传播。

22、一个、一些或所有准直器可以相对于所述被分配的光源偏心定位。这在许多应用中提供了合适的光分布。然而，也可以使用中心定位。

23、所述准直器尤其可以体现为在准直器环中的孔。这已被证明是所述准直器的简单实现。所述准直器环可以阻挡除了穿过所述孔的光之外的光。

24、所述光源和/或所述准直器可以特别地布置成以光覆盖所述反射表面的至少80％、至少85％、至少90％或100％，或预期的测量区域的至少80％、至少85％、至少90％或100％，或在所述测量表面内的区域或预期的测量表面的至少80％、至少85％、至少90％或100％。因此，这样的表面或区域的大部分可以被使用。所述预期的测量区域尤其可以是一个区域，即所述测量表面的子部分。在所述测量表面内的所述区域可以是在所述壁上与所述测量表面相对的区域。所述预期的测量表面可以是所述测量表面的子部分，其中所述测量表面可以被定义为原则上能够被用于力推断的表面。

25、所述光源和/或所述准直器可以布置成使得所述反射表面的至少60％、至少70％、至少80％、至少90％或100％仅直接被从至多4个光源发出的光和/或从至少2个光源发出的光覆盖。这已被证明在所述检测表面上产生光图案，可用于相当好的力推断。被直接覆盖的部分特别是一个部分，其中光线直接从一个光源传播到所述部分，而没有被所述反射表面的另一部分反射。

26、根据一个实施方式，所述准直器具有至少0.8mm的准直器孔径。根据一个实施方式，所述准直器具有至多4mm的准直器孔径。这样的直径已被证明适用于典型应用。然而，也可以使用其他直径，甚至是不同于圆孔的其他形状。

27、所述光源可以在所述基部上布置成一个圆形。因此，所述光源可以形成或限定一个圆形。这提供了可预测的光图案，其特别适用于所述顶部具有某种圆形对称性的典型实施方式。

28、所述检测表面可以被配置和布置成看到至少70％、至少80％、至少90％或整个所述反射表面。这可能特别意味着，所述检测表面可以检测从所述反射表面的该部分反射的光。这提供了高测量准确性。

29、特别地，所述图像传感器可以是或包括彩色相机传感器和/或可以是对颜色敏感的。与原则上也可以使用的黑白或灰度传感器相比，这提供了增强的测量能力。

30、特别地，所述图像传感器可以包括多个像素，每个像素被配置为单独地检测光。因此，所述像素可以定义光检测器的分辨率。

31、所述检测表面可以面向所述反射表面。因此，在所述反射表面反射的光可以直接传播到所述检测表面，最终通过一些光学装置，如本文所述的广角镜头。然而，其他实施方式也是可能的。

32、所述检测表面可以平行于所述基部的内表面。这提供了一个简单的实施方式。然而，其他的定位也是可能的。

33、所述检测表面可以被配置为检测光图案和/或图像。这样的光图案或图像可用于力推断，如本文所述。

34、所述图像传感器可以被配置为检测具有帧率的光图案和/或图像。因此，多个帧被连续检测，所述帧之间通常具有固定的时间间隔。

35、特别地，所述帧率可以是至少10fps(每秒帧数)、至少20fps、至少30fps、至少50fps或至少100fps。特别地，所述帧率可以是至多30fps、至多50fps、至多100fps或至多200fps。这些值已被证明适用于典型应用。每个较低的值都可以与较高的值组合以形成合适的间隔。然而，也可以使用其他的值。

36、所述图像传感器可以包括广角镜头或鱼眼镜头，其光学定位在所述反射表面和所述检测表面之间。这可以改进图像检测。例如，它可以确保图像检测器观测到所述反射表面的特定部分。

37、特别地，所述内部空间可以是中空的空间。这可能意味着，它充满着空气。然而，它也可以填充有另一种物质，尤其是如流体、固体、玻璃或弹性体的光学透明物质。

38、所述光源和/或所述准直器可以被配置为在相应的锥体中发射光。这样的锥体可以由限定锥体的外部尺寸的相应锥角来定义。光的锥体可以具有随着与所述光源的距离增加而不断增加的横截面面积。所述准直器也可以用于在所述光已经通过所述准直器之后定义这样的形状。

39、特别地，一个、一些或所有锥体可以具有相对于公共轴线和/或相对于垂直于所述基部的轴线向外倾斜超过0°的锥体轴线。这可以防止在所述顶部的尖端处的过饱和。因此，可以改进所述尖端附近的力的测量。所述基部尤其可以沿着平面延伸，所述轴线可以垂直(normal)于该平面，即，垂直(perpendicular)于该平面。

40、特别地，一个、一些或所有锥体可以具有相对于公共轴线和/或相对于垂直于所述基部的轴线向外倾斜至多10°的锥体轴线。这已被证明适用于典型应用。然而，也可以使用更大的角度。

41、特别地，一个、一些或所有锥体可以具有至少35°和/或至多80°的外锥角。所述外锥角可以是所述锥体的外边界的角度，尤其是相对于所述锥体轴线和/或中心传播方向的角度。所述锥体轴线可以定义所述锥体的中心和/或光的传播方向。

42、特别地，所述锥体可以在垂直于公共轴线的平面中部分重叠，其中所述重叠取决于所述平面和所述基部之间的距离。这可能会省略所述反射表面的未被覆盖而不能用于力推断的部分。特别地，所述光源和所述图像传感器可以布置成使得由所述光源发射并由所述反射表面反射的光被所述图像传感器检测到。

43、根据一个实施方式，所述反射表面被图案和/或多个可追踪物体覆盖。这可以提高力推断准确性。根据一个替代的实施方式，所述反射表面是光滑表面。

44、根据一个实施例，所述传感器装置包括公共轴线。特别地，所述顶部可以围绕所述公共轴线呈完全圆形。这对应于一个简单的实施方式。或者，所述顶部可以围绕所述公共轴线呈部分圆形。这可以允许特定结构，例如本文所述的减薄部分。

45、所述检测表面尤其可以垂直于所述公共轴线。

46、所述光源可以布置成发射平行于所述公共轴线的光。这可以产生几何上简单的实施方式。这种发射特别是在可能被准直器偏转或阻挡之前的光发射。

47、特别地，所述反射表面的不同部分可以被具有不同颜色的所述光源从不同方向照射。这提供了增强的力推断能力。

48、根据一个实施方式，所述顶部可以呈锥形，其外径随着离所述基部的距离的增加而减小。这可能会产生适合典型用例的外部形状，在这些典型用例中，尖端将用于操作目的或特定的力测量。

49、特别地，所述顶部和/或所述壁可以呈锥形。

50、特别地，所述壁可以被配置为将变形从所述测量表面传递到所述反射表面。这可能特别意味着，被施加到所述测量表面的力引起所述测量表面的变形，并且这种变形通过所述壁的内部被传递到所述反射表面，所述反射表面也经历变形，导致在特定点或区域发生不同的光反射。这种不同的反射可以导致在所述检测表面上的不同光图案，其可以被测量和评估。

51、优选地，所述顶部可拆卸地安装在所述基部上。例如，如果所述顶部已经损坏或已经失去其与所述测量目的相关的特性，这允许重新使用具有不同顶部的所述基部。例如，所述基部可以保持固定于机器人或其他部件的一部分，而所述顶部可以在需要时更换。

52、可拆卸安装可特别意味着，提供了用于在不损坏部件的情况下从所述基部拆卸所述顶部的特定装置。

53、特别地，所述顶部可以以一种使所述顶部可更换的方式安装在所述基部上。

54、所述顶部可以通过卡口安装和/或螺钉连接，和/或通过成对的舌片和对应的凹口，可拆卸地安装到所述基部。这样的连接已被证明提供了简单的可更换和安全的连接。然而，也可以使用其他连接类型。

55、根据一个实施方式，所述顶部仅包括所述壁。在那种情况下，所述壁本身通常会提供足够的稳定性。所述壁尤其可以仅包括均质的壁材料，尤其是没有由另一种材料制成的支撑结构。

56、根据一个实施方式，所述顶部包括位于所述壁内的骨架。这样的骨架可以提供额外的刚度。与所述壁相比，它可能由不同的材料制成。特别地，所述骨架可以包括许多金属线或金属线状元件。

57、优选地，所述骨架是呈网格状。这可能意味着，所述骨架是由在其之间留有空间的相对较细的金属线或其他元件制成。这空间通常填充有壁材料。此外，所述骨架通常完全地或部分地被壁材料包围。

58、所述骨架可以优选地由钢、不锈钢或铝制成。这样的材料提供了足够的稳定性。然而，也可以使用其他材料。特别地，可以使用可以承受所需的最大力和/或可以例如通过3d打印制造成所需的形状的任何其他材料。

59、例如，铝或不锈钢可用于所述骨架。其他材料也是可能的，如铜、青铜、黄铜或碳纤维。

60、特别地，所述骨架是刚性的或半刚性的。这提供了足够的刚度。

61、特别地，所述壁可以包括壁材料。这可能适合于将变形从所述测量表面转移到所述反射表面。

62、优选地，所述壁材料包括弹性体。例如，可以使用smooth-on ecoflex 00-30、ecoflex 00-35、ecoflex 00-50等。特别地，可以使用具有高伸长率的柔软弹性体。例如，所述壁材料的伸长率可以是至少800％和/或至多1,000％，或是900％。

63、优选地，所述壁材料包括铝粉和/或铝片。这已被证明提供了所述反射表面的优选反射率。例如，所述粉末和/或薄片是存在的，以创建正确类型的反射表面。当它们变形和/或当与光源的角度变化时，它们可能会产生阴影变化。特别地，铝粉可用于隔离环境光，而铝片可用于增加反射率。粉末通常具有小于薄片的直径。

64、所述骨架优选地被所述壁材料包围。这增加了所述壁材料的稳定性。

65、特别地，所述骨架可以完全地由所述壁材料包覆模制(overmolded)。或者，所述骨架可以部分地由所述壁材料包覆模制。

66、所述骨架尤其可以重复使用。这可能意味着，例如，包围骨架的壁材料可以溶解在某种溶剂中，留下所述骨架而未留下周围的壁材料。然后，可以包覆模制一种新的壁材料。

67、特别地，所述壁可以具有至少0.8mm或至少1.2mm的厚度。

68、特别地，所述壁可以具有至多4mm或至多5mm的厚度。

69、虽然这些值适用于典型应用，但也可以使用其他的值。给定的值可能特别涉及所述壁除了减薄部分之外的部分。

70、根据一个实施方式，所述壁包括减薄部分，其具有比所述壁的其余部分更薄的厚度。这种减薄部分尤其可以在此局部区域提供更高的灵敏度。

71、所述减薄部分尤其可以位于与所述基部相对(opposite)的位置。在这样的位置，高灵敏度可能是优选的。

72、所述减薄部分可以根据指甲成形。例如，所述传感器装置可以被塑形成像拇指或其他手指。所述减薄部分可以放置在所述手指的指甲的位置。所述减薄部分可以完全地或至少实质上是平坦的或只是轻微弯曲。通常，它可以具有任何形状。

73、特别地，所述减薄部分可以小于所述测量表面的四分之一。因此，稳定性不会受到损害，同时提供适当增加的测量能力。

74、优选地，所述减薄部分具有至多0.8mm或至多1.2mm的厚度，和/或具有为除了所述减薄部分之外的所述壁的厚度的至多30％或至多50％的厚度。这提供了适当增加的测量灵敏度。然而，也可以使用其他的值。所述壁可以在所述减薄部分之外具有均匀的厚度。然而，如果所述壁未具有均匀的厚度，则用于定义所述减薄部分的相对厚度的参考可以是平均值。

75、所述传感器装置可以是机器人的指尖和/或操纵元件。因此，所述传感器装置可以具有两种功能，即操纵元件和测量所施加的力。然而，其他实施方式也是可能的。

76、本发明还涉及一种用于制造传感器装置的顶部的方法，所述方法包括以下步骤：

77、提供由骨架材料制成的骨架，所述骨架围绕出内部空间，以及

78、用壁材料覆盖所述骨架，使得所述壁材料形成可弹性变形的壁，所述壁定义出外侧的测量表面和内侧的反射表面，其中所述反射表面限定所述内部空间。

79、这提供了顶部的简单且可靠的制造。关于元件的细节，请参考本文别处给出的描述。所有关于方法方面的陈述原则上都可以应用于结构方面，反之亦然。

80、特别地，所述骨架材料可以比所述壁材料更坚固。因此，所述骨所架提供了稳定性。所述骨架可以被制造得比所述壁材料更坚硬。

81、提供所述骨架可以包括3d打印所述骨架。换句话说，所述骨架可以是被3d打印的。这增加了所述骨架的设计的灵活性。然而，也可以使用其他的工艺。

82、所述骨架可以由多个金属线制成，在所述金属线之间形成有开口。这样的开口可以填充有壁材料。

83、优选地，所述骨架可呈圆顶形或圆锥形。

84、所述覆盖尤其可以通过包覆模制(overmolding)进行。这是一种将如弹性体等材料放置在所述骨架周围的可靠方法。然而，也可以使用其他的方法。

85、所述内部空间在所述顶部内可以是中空的。然而，它也可以填充有例如光学透明材料。

86、所述方法还可以包括用图案和/或多个可追踪物体覆盖所述反射表面的步骤。或者，所述反射表面可以保持光滑。

87、特别地，可以应用结构化铸件来产生所述图案。这样的结构化铸件可以是所述图案的互补物。

88、所述骨架可以包括公共轴线。所述骨架可以围绕所述公共轴线呈部分或完全圆形。

89、所述骨架可以呈锥形，其具有朝向尖端减小的外径。这可以对应于所述顶部的优选形状。

90、所述壁材料可以被配置成将变形从所述测量表面传递到所述反射表面。

91、所述骨架可以呈网格状。

92、所述骨架可以由钢、不锈钢或铝制成。关于进一步的替代方案，请参考本文别处给出的陈述。

93、所述骨架可以是刚性的或半刚性的。

94、所述壁材料可以包括弹性体。

95、所述壁材料可以包括铝粉和/或铝片。

96、所述骨架可以被所述壁材料覆盖，使得所述壁材料围绕所述骨架。

97、所述壁材料可以被形成为具有至少0.8mm或至少1.2mm的厚度，和/或所述壁材料可以被形成为具有至多4mm或至多5mm的厚度。

98、所述壁材料可被形成为包括减薄部分，所述减薄部分具有比所述壁材料的其余部分更薄的厚度。这可特别被用于光触控(light-touch)检测和形状识别。

99、所述减薄部分可以位于所述骨架的尖端附近。

100、所述减薄部分可以根据指甲成形。

101、所述减薄部分可以小于所述测量表面的四分之一。

102、所述减薄部分可以具有至多0.8mm或至多1.2mm的厚度，和/或可以具有为所述减薄部分之外的所述壁的厚度的至多30％或至多50％的厚度。

103、所述骨架可以被覆盖，使得所述壁材料可从所述骨架分离

104、本发明还涉及一种用于制造传感器装置的方法，所述方法包括以下步骤：

105、提供基部，

106、制造具有内部空间的顶部，

107、在所述基部上安装包括有多个光源的光源装置，

108、在所述基部上安装图像传感器，以及

109、用所述顶部覆盖所述基部，使得所述光源被布置成向所述内部空间发射光，并且所述图像传感器位于所述内部空间中。

110、所述方法提供了传感器装置的可靠制造。

111、特别地，所述顶部可以如本文所公开的那样制造。所有的实施方式和变体都可以被应用。

112、所述光源可以被安装成使得它们围绕所述图像传感器。

113、所述方法还可以包括在所述光源上方布置多个准直器的步骤，这些准直器限定所发出的光的相应的辐射角和/或锥体。例如，这种准直器可以形成在准直器环中，所以实际上布置了所述准直器环。

114、所制造的传感器装置可以特别地如本文所述的那样体现。所有的实施例和变体都可以被应用。

115、本发明还涉及一种如本文公开的传感器装置或如本文公开的所制得的传感器装置，其进一步包括电子的控制模块，其被配置为执行用于所述传感器装置的力推断的方法。

116、因此，所述传感器装置可以具有其自己的控制模块。例如，所述控制模块可以是位于所述基部的其余部分内或附近的电子实体。或者，控制模块也可以位于远离底部和顶部的位置，例如它可以是计算机。

117、所述控制模块可以被配置为执行所述用于力推断的方法，以提供所述测量表面的力图，所述力图包括多个力矢量。关于所述用于力推断的方法，请参考本文其他地方给出的描述。所有的实施例和变体都可以被应用。

118、特别地，所述力图可以包括至少0.25个力矢量/mm2、至少0.5个力矢量/mm2、至少0.75个力矢量/mm2、至少1个力矢量/mm2、至少1.5个力矢量/mm2，或至少2个力矢量/mm2，和/或所述力图可以包括至多0.25个力矢量/mm2、至多0.5个力矢量/mm2、至多0.75个力矢量/mm2、至多1个力矢量/mm2、至多1.5个力矢量/mm2、或至多2个力矢量/mm2。也可以使用其他的值。

119、特别地，每个力矢量可以包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。

120、特别地，所述第一剪切力分量可以对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量可以对应于第二剪切力。所述第一剪切力可以垂直于所述第二剪切力。

121、特别地，本文所公开的传感器装置可以呈指状。它可能是一个软传感器和/或可能具有全方位的力感测能力。所述感测能力可以通过机器学习来赋予。所述传感器装置是准确、灵敏、耐用且价格合理的。

122、有两种主要的技术能从单个相机获取3d信息，这些技术可以优选地与所公开的传感器装置一起使用：光度立体(photometric stereo，ps)，其使用具有多样化且迥然不同的多个光源的同一场景的多个图像以从阴影信息推断3d形状；结构光(structured light，sl)，其是一种单次(single-shot)3d表面重建技术，它使用独特的光图案以及它在所述3d表面上以不同方式投射的事实。

123、一般来说，sl通常用于全局重建，而ps在捕捉局部细节上具有其优势。insight结合了ps和sl，用于在单相机单图像设置中对全3d圆顶形表面进行变形重建。所述相机或所述图像检测器旁边有几个光源，它们会产生多个光锥。当所述测量表面的一个区域被接触并变形时，所接触的区域会移动，并且可见的颜色会因两种效应而发生变化：通过由所述多个光锥导致的具有不同光强度的多个颜色区域之间的阴影和移动而产生颜色差异。

124、所述顶部和/或所述基部可以特别地设计成防止环境光进入所述内部空间。这防止了这种环境光所造成的测量失真。

125、在下文中，描述了进一步的多个发明方面。这些方面可以单独组合或与本文所公开的其他特征组合。它们也可以被视为单独的发明方面，并且可以作为权利要求的主题。

126、本发明涉及一种用于感测力的传感器装置的力推断的方法。

127、所述传感器装置，例如可以应用所述方法的传感器装置，尤其可以至少包括：

128、可弹性变形的壁，所述壁包括外侧的测量表面和内侧的反射表面，其中所述反射表面部分地限定一个内部空间，

129、光源装置，其包括多个光源并被布置成向所述内部空间发射光，以及

130、图像传感器，其安装在所述内部空间中。

131、关于所述传感器装置，请参考本文别处给出的描述。所有公开的实施例和变体都可以被应用。

132、所述用于力推断的方法包括以下步骤：

133、从所述图像传感器读取图像数据，以及

134、基于所述图像数据计算在所述测量表面上的力图，优选地使用前馈神经网络，所述力图包括多个力矢量。

135、这种方法提供了基于图像检测的非常准确的力推断。前馈神经网络的使用省略了实施分析力评估的必要性。所述神经网络尤其可以如本文所公开的那样被训练。已经发现，所述训练导致非常准确和精细的力推断，甚至能够检测多个压头并识别这些压头的位置、力的方向，以及形状。

136、所述力图尤其可以是在真实的测量表面上定义的图(map)，其中所述力图可以包括多个图点。在每个图点，可以定义一些信息，例如如下文进一步描述的力矢量。所述力图通常提供有关被施加在所述测量表面上的力的信息。例如，这样的力可能源自于压在所述测量表面上的一个压头或多个压头，或源自于当前由所述传感器装置操纵的物体，例如，当所述传感器装置是机器人的指尖时。

137、所述前馈神经网络尤其可以是人工神经网络。它获取所述图像数据作为输入信息，并提供力图作为输出信息。原则上，前馈神经网络是一种人工神经网络，其中节点之间的连接不形成循环。

138、在下文中，将描述所述网络的训练方面。本节中所提到的训练步骤特别应被视为在执行真实力测量的力推理之前已经执行的步骤。因此，所述用于力推断的方法可以被认为是在所述力推断之前执行的训练步骤和使用经过训练的网络的所述力推断的组合。所述用于力推断的方法也可以被认为是所述力推断本身，其使用经过相应训练的网络。下面进一步描述单独的训练方法。这种训练方法可以独立于任何力推断被执行。通常读取图像传感器并生成力图的力推断被视为在用例中要执行的动作，即，当所述传感器装置用于测量或评估被施加在所述测量表面上的力时，例如因为所述传感器装置当前正在操纵物体或以其他方式与在所述测量表面上施加压力的物体接触。

139、根据一个优选的实施方式，在所述力推断之前执行以下步骤来训练所述前馈神经网络：

140、在所述传感器装置上进行多个力测试，每个力测试包括用一个压头在所述传感器装置的所述测量表面上的一个位置施加力，同时测量所述压头施加的力，并且同时从所述图像传感器读取图像数据，

141、对于每个力测试，用所述传感器装置的模型进行相应的模拟，每个模拟包括在所述模型的模拟测量表面上施加模拟力，从而计算出在所述模拟测量表面上的模拟力图，所述模拟力图包括多个模拟力矢量，所述模拟力对应于所测量的力并且被施加在所述模拟测量表面上与所述测量表面上的所述位置对应的一个位置上，以及

142、用所述图像数据和相应的所计算出的模拟力图来训练所述前馈神经网络。

143、这样的训练步骤可以提供所述前馈神经网络的合适训练。所述前馈神经网络可以学习真实的力和相应的力图，前者来自测量，后者来自模拟。

144、力的测量和图像数据的读出通常在所述力实际被施加时执行，优选地在静止状态下。所述力接着被使用在模拟中。

145、要说明的是，所有用“模拟”表示的术语通常都与所述模拟有关。例如，所述模拟测量面是仅存在于模拟中的测量表面。所述模型能够以确定的方式根据被施加的模拟力计算出力图。例如，可以使用采用赫兹接触理论的力点周围的简单空间分布。作为一个替代的示例，可以使用有限元模型。

146、所述模拟力可以与所测量的力相同。这可能意味着，所述模拟力可以在三个维度上具有相同的分量，和/或它具有相同的方向和绝对值。然而，所述模拟力也可以通过预定义的关系对应于所测量的力。

147、优选地，用于训练所述前馈神经网络的所述力测试是以多个压头进行，每个压头具有各自的压头形状。特别是，所述压头形状可能不同。因此，所述前馈神经网络可以用一种它可以区分不同压头形状的方式进行训练，即，当应用不同的压头时，它会产生不同的力图。

148、例如，所述压头形状可选自至少包括尖端、圆形、三角形横截面、方形横截面、半球形、立方形和圆柱形的群组。所有提到的压头形状都可以在训练过程中使用，或者可以只使用一个子集。也可以使用其他的压头形状。

149、优选地，使用由模拟压头施加的模拟力或基于所述模拟压头施加的模拟力来执行所述模拟。这样的模拟压头可以具有各自的压头形状，其对应于在相应的力测试中使用的真实压头形状。因此，被施加在所述模拟测量表面上的所述模拟力可以更接近于真实的力，因为压头形状也很相似。这改进了所述前馈神经网络的训练。

150、优选地，使用多个不同的压头形状来训练所述前馈神经网络。这可以训练所述前馈神经网络更好地区分不同的压头形状。

151、优选地，使用多个不同尺寸的压头来训练所述前馈神经网络。这允许训练所述前馈神经网络去区分不同的压头尺寸。

152、优选地，使用所述压头来训练所述前馈神经网络，所述压头至少对于用于训练所述前馈神经网络的所述力测试的一部分，施加相应的剪切力。这允许训练所述前馈神经网络，使其可以区分剪切力。例如，所述力图还可以包括模拟剪切力。特别是，不同的剪切力可能会导致不同的力图。

153、优选地，所测得的力各自包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。这定义了力在坐标系中的强度和方向。特别地，可以使用全局坐标系。然而，也可以使用力的其他表示。

154、优选地，在所测得的力中，所述第一剪切力分量对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量对应于第二剪切力。特别地，所述第一剪切力垂直于所述第二剪切力。

155、每个所测得的力可以包括在参考坐标系中的三个分量。所述参考坐标系可以是全局坐标系。任何只需要一些标准数学变换的不同表示都被认为是等价的。

156、优选地，使用具有不同剪切力分量的多个力来训练所述前馈神经网络。这可能专门训练所述前馈神经网络去区分不同的剪切力。特别是，在实际施加的力中的不同剪切力可能会导致不同的力图。

157、优选地，每个模拟力矢量包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。因此，模拟力矢量可能类似于在模拟力图上的剪切力分量，可用于训练所述前馈神经网络。

158、优选地，在所述模拟力矢量中，所述第一剪切力分量对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量对应于第二剪切力。特别地，所述第一剪切力垂直于所述第二剪切力。

159、优选地，每个模拟力矢量包括在参考坐标系中的三个分量。所述参考坐标系可用于在所述方法中的所有力表示。然而，也可以使用其他表示。

160、优选地，除了从所述图像传感器读出的图像数据之外，所计算出的力图所基于的图像数据还包括几个不变的图像，优选为三个不变的图像。从所述图像传感器读出的图像数据可以表示为可变的图像。所述不变的图像可以如下所述地被设置。这已被证明可以改善所述前馈神经网络的结果。所述不变的图像可以使用于所有训练步骤和力推理步骤中而不会发生变化。

161、优选地，所述不变的图像是灰度梯度图像、骨胳的图像，和/或参考光图案。这些图像已被证明适用于典型的力推理应用。

162、优选地，作为所述图像数据的一部分的所述可变的图像是在计算所述力图之前才拍摄的。因此，所述力图对应于所述传感器装置的实际状态。

163、根据优选的实施方式，所述力图包括至少0.25个力矢量/mm2、至少0.5个力矢量/mm2、至少0.75个力矢量/mm2、至少1个力矢量/mm2、至少1.5个力矢量/mm2，或至少2个力矢量/mm2。根据优选的实施方式，所述力图包括至多0.25个力矢量/mm2、至多0.5个力矢量/mm2、至多0.75个力矢量/mm2、至多1个力矢量/mm2、至多1.5个力矢量/mm2，或至多2个力矢量/mm2。每个较低的值都可以与较高的值组合以形成合适的区间。然而，也可以使用其他的值。

164、优选地，每个力矢量包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。因此，所述力矢量不仅可以提供法向分量，还可以提供剪切力分量。

165、优选地，所述第一剪切力分量对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量对应于第二剪切力。所述第一剪切力尤其可以垂直于所述第二剪切力。

166、优选地，每个力矢量包括在参考坐标系中的三个分量。这也可以提供所述力的方向，且因此可以提供剪切力。要注意的是，不垂直于局部表面的力矢量通常包括剪切力。

167、优选地，使用没有外部影响的所述传感器装置的反射表面的附加图像作为所述图像数据的一部分，来训练所述前馈神经网络，或者执行所述力图的计算。这可以提高检测准确性。

168、优选地，使用所述传感器装置的壁的骨架的图像作为所述图像数据的一部分，来训练所述前馈神经网络，或者执行所述力图的计算。这也可以提高检测准确性。

169、优选地，使用用于位置编码的灰度梯度图像作为所述图像数据的一部分，来训练所述前馈神经网络，或者执行所述力图的计算。这也可以提高检测准确性。

170、这种额外的图像，例如没有外部影响的所述反射表面的图像、所述骨架的图像和灰度梯度图像，可以提高检测准确性和/或提供更好的训练。这些图像可以是不变的图像，并且除了可以从所述图像传感器读出的可变的图像之外，这些图像还可以用作所述图像数据的一部分。没有外部影响的所述反射表面的图像尤其可以是当没有力施加在所述测量表面上时拍摄的所述反射表面的图像。

171、在下文中，将描述一种用于训练前馈神经网络的单独的方法。所述方法不是力推断方法的一部分，而是单独执行以训练所述网络。关于各个特征，请参考上文已经提供的关于所述网络的训练和所述力推断方法的陈述，以避免重复。

172、本发明涉及一种训练前馈神经网络的方法，

173、其中所述前馈神经网络优选地基于图像传感器的图像数据计算在传感器装置的测量表面上的力图，所述力图包括多个力矢量，

174、其中所述前馈神经网络是使用以下步骤进行训练：

175、在所述传感器装置上进行多个力测试，每个力测试包括用一个压头在所述传感器装置的所述测量表面上的一个位置施加力，同时测量所述压头施加的力，并且同时从所述图像传感器读取图像数据，

176、对于每个力测试，用所述传感器装置的模型进行相应的模拟，每个模拟包括在所述模型的模拟测量表面上施加模拟力，从而计算出在所述模拟测量表面上的模拟力图，所述模拟力图包括多个模拟力矢量，所述模拟力对应于所测量的力并且被施加在所述模拟测量表面上与所述测量表面上的所述位置对应的一个位置上，以及

177、用所述图像数据和相应的所计算出的模拟力图来训练所述前馈神经网络。

178、根据一个实施方式，用于训练所述前馈神经网络的力测试是用多个压头执行的，每个压头具有各自的压头形状。

179、根据一个实施方式，压头形状选自至少包括尖端、圆形、三角形横截面、方形横截面、半球形、立方形和圆柱形的群组。

180、根据一个实施方式，使用由模拟压头施加的模拟力或基于所述模拟压头施加的模拟力来执行所述模拟，所述模拟压头优选地具有各自的压头形状，其对应于在相应的力测试中使用的真实压头形状。

181、根据一个实施方式，使用多个不同的压头形状来训练所述前馈神经网络。

182、根据一个实施方式，使用具有不同尺寸的多个压头来训练所述前馈神经网络。

183、根据一个实施方式，使用所述压头来训练所述前馈神经网络，所述压头至少对于用于训练所述前馈神经网络的所述力测试的一部分，施加相应的剪切力。

184、根据一种实施方式，所测得的力各自包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。

185、根据一个实施方式，在所测得的力中，所述第一剪切力分量对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量对应于第二剪切力。所述第一剪切力尤其可以垂直于所述第二剪切力。

186、根据一个实施方式，每个所测得的力包括在参考坐标系中的三个分量。

187、根据一个实施方式，使用具有不同剪切力分量的多个力来训练所述前馈神经网络。

188、根据一个实施方式，使用具有不同法向力分量的多个力来训练所述前馈神经网络。

189、根据一个实施方式，使用在所述压头中或位于所述压头附近的力传感器来测量所述力。

190、根据一个实施方式，每个模拟力矢量包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。

191、根据一个实施方式，在所述模拟力矢量中，所述第一剪切力分量对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量对应于第二剪切力。所述第一剪切力尤其可以垂直于所述第二剪切力。

192、根据一个实施方式，每个模拟力矢量包括在参考坐标系中的三个分量。

193、根据一个实施方式，所述前馈神经网络被用于如本文所述的力推断方法中。关于所述力推断的方法，所有实施例和变体都可被应用。

194、根据各自的实施方式，所述力图包括至少0.25个力矢量/mm2、至少0.5个力矢量/mm2、至少0.75个力矢量/mm2、至少1个力矢量/mm2、至少1.5个力矢量/mm2，或至少2个力矢量/mm2。

195、根据各自的实施方式，所述力图包括至多0.25个力矢量/mm2、至多0.5个力矢量/mm2、至多0.75个力矢量/mm2、至多1个力矢量/mm2、至多1.5个力矢量/mm2，或至多2个力矢量/mm2。

196、根据一个实施方式，每个力矢量包括法向力分量、第一剪切力分量和第二剪切力分量。

197、根据一个实施方式，所述第一剪切力分量对应于第一剪切力，并且所述第二剪切力分量对应于第二剪切力。所述第一剪切力尤其可以垂直于所述第二剪切力。

198、根据一个实施方式，每个力矢量包括在参考坐标系中的三个分量。

199、根据一个实施方式，除了所述图像数据之外，还使用没有外部影响的所述传感器装置的所述反射表面的附加图像来训练所述前馈神经网络。

200、根据一个实施方式，使用所述传感器装置的壁的骨架的图像作为所述图像数据的一部分来训练所述前馈神经网络。

201、根据一个实施方式，使用用于位置编码的灰度梯度图像作为所述图像数据的一部分来训练所述前馈神经网络。

202、根据一种实施方式，使用灰度梯度图像、骨架图像和/或参考光图案中的一个或多个来训练所述前馈神经网络。

203、根据一种实施方式，所述传感器装置是一种用于感测力的传感器装置。所述传感器装置尤其可以包括以下一或多者：

204、可弹性变形的壁，所述壁包括外侧的测量表面和内侧的反射表面，其中所述反射表面部分地限定一个内部空间，

205、光源装置，其包括多个光源并被布置成向所述内部空间发射光，以及

206、图像传感器，其安装在所述内部空间中。

207、请进一步参考本文别处提供的传感器装置的描述。所有描述的实施方式和变体都可被应用。

208、根据一个实施方式，所述传感器装置是一种用于感测力的传感器装置。所述传感器装置尤其可以包括以下一或多者：

209、基部，

210、顶部，其包括可弹性变形的壁，所述顶部安装在所述基部上，使得所述顶部和所述基部定义出内部空间，所述壁包括外侧的测量表面和内侧的反射表面，其中所述反射表面部分限定所述内部空间，

211、光源装置，其包括多个光源，所述光源安装在所述基部上并被布置成向所述内部空间发射光，以及

212、图像传感器，其安装在所述内部空间内的所述基部上。

213、关于所述传感器装置的其他可能方面，请参考本文别处提供的陈述。所有的实施例和变体都可被应用。

214、所述传感器装置尤其可以是机器人的指尖和/或机器人的操纵元件。这允许将所述功能集成到机器人中。然而，其他实施方式和应用也是可能的。

215、本发明还涉及一种力推断模块，用于感测力的传感器装置的力推断，所述力推断模块被配置为执行如本文所述的用于力推断的方法。关于所述方法，所有实施方式和变体都可被应用。

216、所述力推断模块可以例如体现为微控制器、微处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路或计算机。特别地，它可以包括处理装置和存储装置，其中在所述存储装置中存储程序代码，所述程序代码使所述处理装置执行如本文所公开的方法。

217、本发明还涉及一种用于感测力的传感器装置，所述传感器装置包括以下一或多者：

218、基部，

219、顶部，其包括可弹性变形的壁，所述顶部安装在所述基部上，使得所述顶部和所述基部定义出内部空间，所述壁包括外侧的测量表面和内侧的反射表面，其中所述反射表面部分限定所述内部空间，

220、光源装置，其包括多个光源，所述光源安装在所述基部上并被布置成向所述内部空间发射光，以及

221、图像传感器，其安装在所述内部空间内的所述基部上，以及

222、如本文所述的力推断模块。

223、关于所述力推断模块，如本文所述的所有实施例和变体都可被应用。

224、本发明还涉及一种用于执行如本文所公开的方法的计算机程序产品。本发明还涉及一种用于执行如本文所公开的方法的程序代码。本发明还涉及一种其上存储有程序代码的非易失性计算机可读存储介质，其中所述程序代码在由处理器执行时使所述处理器执行如本文所公开的方法。关于所述方法，如本文所公开的所有实施例和变体都可被应用。