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在各种 HMI 应用中实现高精度电容式触摸传感器
预计到 2029 年，全球 HMI 市场将以 7.90% 的复合年增长率增长。近年来，随着 HMI 技术的发展，改善 UX（用户体验）和 UI（用户界面）以增加产品价值变得越来越重要。在这种市场条件下，对电容式触摸传感器的需求日益增长，这种传感器可以根据外壳的设计理念部署在木材或透明丙烯酸等各种材料上作为操作面板，或作为基于 LED 的用户指南以提供易用性。与传统的物理按钮不同，电容式触摸传感器没有弹簧或其他活动部件，因此不易因磨损而发生故障，并可以延长产品寿命。除了产品寿命长之外，操作面板完全平坦且没有缝隙，易于采取措施防尘和防水滴，并增强了清洁和其他维护工作的便利性。该技术以往主要用于要求高功能性和设计性的高端家电，但近年来正在渗透到对清洁度要求较高的低端家电、工业设备、医疗保健设备等。
在各种 HMI 应用中实现高精度电容式触摸传感器
预计到 2029 年，全球 HMI 市场将以 7.90% 的复合年增长率增长。近年来，随着 HMI 技术的发展，改善 UX（用户体验）和 UI（用户界面）以增加产品价值变得越来越重要。在这样的市场条件下，对电容式触摸传感器的需求日益增长，这种传感器可以根据外壳的设计理念部署在木材或透明丙烯酸等各种材料上作为操作面板，或作为基于 LED 的用户指南以提供易用性。与传统的物理按钮不同，电容式触摸传感器没有弹簧或其他活动部件，因此不易因磨损而发生故障，并可以延长产品寿命。除了产品寿命长之外，操作面板完全平坦且没有缝隙，易于采取措施防尘和防水滴，并增强了清洁和其他维护工作的便利性。该技术以往主要用于要求高功能性和设计性的高端家电，但近年来正在渗透到对清洁度要求较高的低端家电、工业设备、医疗保健设备等。
无人机系统指挥与控制的人机界面（HMI）可学习性研究
复杂的无人机系统 (UAS) 的运行涉及人与机器之间的复杂交互。与其他航空领域不同，这些领域的技术进步蓬勃发展，以适应国家空域系统 (NAS) 的现代化，而 UAS 和 UAS 用户界面设计的科学范式却很少受到研究关注，并且几乎没有做出任何努力来收集准确的数据以评估当前 UAS 人机界面 (HMI) 表示对指挥和控制的有效性。随着联邦航空管理局 (FAA) 推进到 2025 年将 UAS 全面整合到 NAS，UAS HMI 可用性成为主要的人为因素问题。本研究考察了行业标准 UAS HMI 的系统可学习性，因为现有的可用性数据很少，无法支持新的和创新的指挥和控制用户界面设计的最新水平。本研究收集了与 ISO 9241-11 规定的三类客观可用性测量相关的数据。这三类包括：(1) 有效性、(2) 效率和 (3) 满意度。收集因变量的数据结合了视频和音频记录、带时间戳的模拟器数据日志和 SUS 调查工具，调查对象为 45 名没有或具有不同程度常规飞行经验的参与者（即私人飞行员和商业飞行员）。研究结果表明，与飞行员经验较少或没有飞行员经验的参与者相比，具有高水平常规飞行经验（即商业飞行员证书）的人表现最出色。完成率的单因素方差分析 (ANOVA) 计算显示，受试者第三次试验具有统计学意义 [F (2, 42) = 3.98, p = 0.02]。使用 Bonferroni 校正的事后 t 检验显示，低飞行员经验组（M = 40%，SD =. 50）和高经验组（M = 86%，SD = .39）之间的完成率具有统计学意义 [t (28) = -2.92, p<0.01]。对第三次试验的错误率和完成率进行的评估也表明，与飞行员经验较少的组（M = 9.53，SD = 12.63）相比，飞行员经验较多的组在第三次试验中犯的错误较少（M = 2.44，SD = 3.9）。
社论：脑机接口 (BCI) 和工业 4.0 在人机交互 (HMI) 方面的人工智能 (AI) 进展
人工智能 (AI) 与脑机接口 (BCI) 的融合已取得重大进展，特别是在情绪识别和认知筛查领域。这篇综合性社论深入探讨了 Front. Hum. Neurosci.、Sec. Brain-Computer Interfaces 中研究主题“脑机接口 (BCI) 中的人工智能 (AI) 和人机交互 (HMI) 的工业 4.0 进展”中提出的最新进展。在过去十年中，计算机控制和监控应用领域取得了显著的工业进步，进一步催化了人工智能赋能的 BCI 等先进技术的融合。现代 BCI 位于数据采集、信号处理、人工智能和信息物理系统 (CPS) 的交汇处。算法创新，尤其是认知计算领域的创新，正在推动人工智能不断融入 BCI、工业 4.0 和手术 4.0（医疗保健）等领域，旨在建立强大的工业人工智能生态系统。工业 4.0 是一个快速发展的行业，它寻求通过部署人工智能和脑机接口等数字工具来彻底改变传统的工业方法。包括机器学习和深度学习在内的复杂人工智能算法在提高 BCI 系统的性能方面发挥着关键作用，有助于更有效地应对现实生活中的挑战。基于 BCI 的解决方案在提高工业性能方面越来越受欢迎，从精确评估到优化神经人体工程学系统，准确评估工业操作员的心理和认知工作量，促进人机交互、机器人辅助手术，以及确保危急情况下的安全。BCI 提供了一种基于脑信号操纵计算机和外部机电一体化设备的方法。最近，现代工业界对 BCI 操作机器的兴趣日益浓厚。创新型 BCI 的研究和开发，
人机界面在人工智能和数据科学中的重要性
摘要-本文介绍了人工智能 (AI) 和数据科学中的人机界面 (HMI) 主题。人机界面 (HMI) 是人与自动化系统相互作用和通信的方式。人机界面 (HMI) 最重要的任务是快速简洁地显示复杂的过程变量，以便于解释生产信息。人机界面 (HMI) 用于机器人技术，包括制造工厂、制药等。它还可用于装瓶过程以控制速度、效率、错误检测等方面。未来，人机界面 (HMI) 可用于新技术。在本文中，作者提供了有关数据科学中的人机界面 (HMI) 及其应用的信息，并提供了人机界面 (HMI) 的未来范围。关键词：人机界面 (HMI)、人工智能 (AI)、数据科学、自动化系统、机器人技术、工业、通信、传感器。
DETC2022-89711 - -ORCA - 卡迪夫大学
以人为本的智能制造 (HCSM) 是工业 5.0 的重要支柱之一。因此，人机交互 (HMI) 作为智能制造发展研究议程的中心，也成为工业 5.0 的焦点。由于工业 5.0 提出了以人为本、可持续和弹性的三大核心概念，HMI 的设计方向也需要随之改变。通过了解 HMI 研究的最新进展，可以形成智能制造范式中 HMI 发展的技术路线图。本文的重点是回顾 HMI 如何应用于智能制造，并预测将 HMI 应用于 HCSM 时的未来机遇和挑战。在本文中，我们提供了一个基于交互过程的 HMI 框架，并从四个关键方面分析了现有的 HMI 研究：1）传感器和硬件、2）数据处理、3）传输机制和 4）交互和协作。我们打算分析每个方面的当前发展和技术及其在 HCSM 中的可能应用。最后，讨论和评估了 HMI 未来研究和应用中的潜在挑战和机遇，特别是考虑到 HCSM 的设计重点从提高生产力转向工人的福祉和可持续性。
人机界面 - Novanta IMS
人机界面 ................................................................................................................................ 5 章节概述 ...................................................................................................................................................... 5 简介 .............................................................................................................................................................. 5 特性和优点 ................................................................................................................................................ 5 机械规格 ...................................................................................................................................................... 6 电气规格 ...................................................................................................................................................... 6 电源要求 ................................................................................................................................................ 6 通信 ...................................................................................................................................................... 6 用户输出 ................................................................................................................................................ 6 连接概述 .............................................................................................................................................
以人为本的智能制造 - -ORCA - 卡迪夫大学
自从工业5.0的概念提出以来，工业场景中人机交互（HMI）的重视程度不断提高。HMI是工厂向工业5.0发展的一部分，主要是因为HMI可以帮助实现以人为本的愿景。同时，为了实现工业5.0提出的可持续和有弹性的目标，绿色、智能和更先进的技术也被认为是工厂实现工业5.0的重要驱动因素。将HMI与先进技术相结合的以人为本的智能制造（HCSM）工厂有望成为未来制造业的典范。因此，有必要讨论未来可能促进HCSM实施的技术和研究方向。在智能工厂中，HMI信号将经过传感器采集、处理、传输到数据分析中心并输出以完成交互的过程。基于此过程，我们将HMI分为四个部分：传感器和硬件、数据处理、传输机制以及交互和协作。本文通过系统的文献综述过程，评估和总结了当前 HMI 领域的研究和技术，并将它们归类为 HMI 过程的四个部分。由于某些技术的当前使用场景相对有限，因此介绍重点关注它们可能的应用和面临的问题。最后，揭示并讨论了 HMI 为工业 5.0 和 HCSM 带来的机遇和挑战。
2040 年医疗保健变革的驱动因素
[驱动因素 3：网络空间中的永生] 人脑机接口 (HMI/BMI) 将我们的大脑与机器连接起来。深度学习的出现将大大提高我们解读大脑信号的准确性，这推动了 HMI 的临床应用。即使一个人的运动、感觉或语言功能受损，HMI 也可以重建和修改这些功能，从而提高生活质量。此外，HMI 不仅仅是治疗。通过增强我们的身体、认知和感知能力，HMI 将为我们提供一种超越人类能力、时间和距离的生活方式。最终，我们将把我们的思想转移到机器人或网络空间，给我们带来永生。这一选择将需要各种讨论，包括重新考虑生物伦理学和建设新的经济区。