圧電素子を用いた学習型圧電タッチパネルの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-6

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Development of touch panel with data learning type using piezoelectric elements

著者名: 菊池 孝志（明星大学）,石田 隆張（明星大学）

著者名(英語): Takashi Kikuchi (Meisei University),Takaharu Ishida (Meisei University)

キーワード: ピエゾ素子|圧電現象|ニューラルネットワークニューラルネットワーク|Piezoelectric element|Piezoelectric phenomenon|Neural network

要約(日本語): 電子機器に使われる,3次元の力に対応したディスプレイの新しい手法として圧電式が着目されている。圧電式は力の検出感知が高く,利用者の力の大きさを敏感に感知することが可能なため,ディスプレイに向いている。しかし,圧電式は予期せぬ微小な振動や,マルチタッチの接触により誤作動が生じるため,あまり商用化されていない。そこで本研究では圧電式を用いたマルチタッチによる精度を向上させる方法の一考察を発表する。