Conteo automático de cubos en evaluacion de destreza manual usando sensores de proximidad

• Víctor Pozo ^[1] ; Edwin Daniel Oña ^[1] ; Alberto Jardón ^[1] ; Carlos Balaguer ^[1]
  1. [1] Universidad Carlos III de Madrid

     Universidad Carlos III de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018 / coord. por Inés Tejado Balsera, Emiliano Pérez Hernández, Antonio José Calderón Godoy, Isaías González Pérez, Pilar Merchán García, Jesús Salvador Lozano Rogado, Santiago Salamanca Miño, Blas Manuel Vinagre Jara, 2018, ISBN 978-84-9749-756-5, págs. 210-217
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Automatic cube counting for manual dexterity assessment using proximity sensors
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  • español

    En este artículo, se presenta el desarrollo de un sistema basado en sensores de proximidad que permite obtener de forma automática la puntuación del Box and Blocks Test (BBT), destinado a medir la destreza manual gruesa. La evaluación del BBT se basa en el máximo número de cubos desplazados en una ventana de tiempo. Por ese motivo, se han utilizado varios sensores de proximidad basados en detección infrarroja, para sensorizar la trayectoria de desplazamiento de los cubos. En primer lugar, se describe el método utilizado para la automatización de la puntuación del test, describiendo los sensores y el diseño del prototipo. A continuación se muestra la tasa de acierto obtenida en base a varios experimentos. Finalmente, se exponen las conclusiones y futuros trabajos. Los resultados presentados apoyan el uso de métodos automatizados en procesos de rehabilitación, que pueden generar resultados objetivos e información adicional sobre el desempeño del usuario.

  • English

    In this article, the development of a system to automatically obtain the score of the Box and Blocks Test (BBT), a manual dexterity assessment method, using proximity sensors is presented. The BBT's assessment is based on the maximum number of cubes that a person is able to displace during a time window. Thus, the movement trajectory of the cubes have been sensorized using infrared-based proximity sensors. First, the methodology used for automation of the test scoring is presented, including the sensors description and the prototype design. Then, the obtained success rate in cube counting is shown. Finally, the conclusions and future works are exposed. The results support the use of automated methods in rehabilitation processes, providing more objective results and additional information about the user performance.