压电式压力屏压电响应均匀化方法研究

Stability of force-voltage responsivity in piezoelectric based force touch panel attracts people’s attentions in recent years. Compared to the capacitive based force sensing, piezoelectric force sensing detects force touch signals in a passive way with high detection sensitivity. However, when user performs force touches at different locations among the touch panel, the touch panel cannot provide stable force-voltage responsivity. The instability of force-voltage responsivity even happens when the user performs touch events at the same location of the touch panel with different styles (e.g. touch speed, angle and contact area). The instability issue decreases system’s detection accuracy, limiting the use of piezoelectric touch panel in interactive displays. To address this issue, this project first aims to analyse and model the relationship between touch panel’s mechanical property, touch location and corresponding force-voltage responsivity, to prevent touch location and touch style induced instability. Second, this project proposes a method of employing force touch generated capacitive signal to detect user’s touch style, in order to optimize the model created in the first step, to boost the force detection accuracy. Based on the above, a force touch panel with high detection accuracy will be developed for interactive displays.

压电式压力屏的压电响应均匀化问题是近年来人们关注的焦点。相比传统的电容式压力检测屏，压电式压力检测屏具有高检测精度，无源检测等优点。然而，因用户在触摸屏不同位置及使用不同触屏方式（触屏速度，触屏角度和与触摸屏的接触面积）导致的压电响应不均一问题，降低了压电式压力屏的检测准确率，使其无法成功应用于交互式显示终端。本项目通过对压电式压力屏检测压力信号的机理研究，首先，提出通过对压电式压力屏的机械特性，触屏位置，触屏方式和压力之间的关系建立触摸模型的方法，来纠正由于触屏位置和方式不同带来的压电响应不均一的问题。其次，提出通过检测用户触屏方式引起的电容信号变化来识别用户手指触屏面积，触屏速度和角度等因素，实现触摸模型的优化，从而提高检测准确率。在此基础上，研制交互显示终端应用的具有高压力检测准确率的压电触摸屏系统。

随着电子和计算机技术的快速发展，人机交互已经成为生活中不可或缺的一部分。在众多人机交互技术中，触摸检测占据了重要的地位。几乎所有的智能终端都装配了触摸屏或触摸板，触摸屏在全球已成为万亿人民币的产业。传统触摸技术通过电容或电阻技术检测用户在2D平面上的位置信息，限制了用户与机器终端的信息交换效率，因此催生了压力屏技术。在众多压力屏技术中，基于压电材料的压力触摸技术因其结构简单、易制备和功耗低的特性受到了广泛关注。然而，受制于压电材料的固有属性，当用户在触摸不同位置及使用不同触屏方式（触屏速度，触屏角度和与触摸屏的接触面积）时，压电触摸屏具有压电响应不均一的问题，导致检测准确率下降。为解决此问题，本项目通过研究压电式压力屏的机械特性、用户手指的物理特性和用户的触摸习惯，利用数理建模和机器学习的方法建立了触屏位置\触屏方式和压力之间的映射关系，最终将压电响应的均一性提高了80%以上。在此基础上,本项目开展了一系列基于压电触屏的应用探索，成功实现了用户触摸模型个性化，身份认证和情绪检测等场景。