一种手指关节康复训练评估方法及系统与流程

本发明涉及一种手指关节康复训练评估方法及系统，属于上肢外骨骼康复机器人技术领域。

背景技术：

据流行病学统计，脑卒中疾病发病人群广、致残率高，其所带来的肢体功能障碍往往给患者生活带来严重影响，特别是手功能运动障碍的后遗症，康复过程中难度大、进展慢。然而纵观国内外，对于脑卒中后手功能的治疗与评估均显示出不精准、不完善的状况。

目前为了得到患者手部的定量运动数据，基本上分为穿戴式传感器方案与不接触式视觉方案两大类。基于各类穿戴式模块的传感器方案主要借助加速度传感器、电子陀螺仪等电子测量芯片，得到手部运动的运动范围参数，进一步借助各类算法模拟出肢体的运动过程和空间位置。优点是计算相对简单、得到的加速度等信息精度较高，缺点是针对空间定位等手功能康复中要求比较高的评估需求无法满足其精度需要，而且由于患者年龄、性别等的差异，无法做到穿戴设备的统一性，也就无法做到评估数据的一致可比性，同时评估和治疗没有结合起来，在治疗上多采用人工手法治疗或者机械式手指cpm设备辅助治疗，其存在着成本高昂、二次伤害率高，安全性低等相关问题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种手指关节康复训练评估方法，基于各手指关节位置分别具有气动结构的软体手套，设计多方式康复训练，能够有效提高半瘫病人患侧手的康复训练效果。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种手指关节康复训练评估方法，基于各手指关节位置分别布置气动结构的软体手套，针对半瘫病人的患侧手实现康复训练，所述康复训练包括镜像训练方法，镜像训练方法基于半瘫病人的患侧手穿戴上软体手套，并执行如下步骤；

步骤a1.判断是否接收到关于镜像训练方法的停止指令，是则跳出循环，即完成镜像训练方法；否则进入步骤a2；

步骤a2.半瘫病人控制其健侧手执行屈曲和伸展动作，实现健侧手上各关节的运动关键点坐标点计算，获得健侧手各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，并进入步骤a3；

步骤a3.根据健侧手各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，计算获得健侧手各手指的活动范围，并发送至软体手套所连控制结构中的气压控制模块中，并进入步骤a4；

步骤a4.气压控制模块根据健侧手各手指的活动范围，计算得出驱动软体手套所需要的气压值对应电气比例阀所需要的输入电压值，，并进入步骤a5；

步骤a5.气压控制模块控制数模转换器输出对应的模拟电压值至软体手套所连控制结构中电气比例阀，控制电气比例阀的输出气压值，软体手套中各手指关节位置的气动结构的压力输入口与电气比例阀的输出口相连，并进入步骤a6；

步骤a6.软体手套根据其各手指关节位置气动结构的气压调节，实现自身形态的调节，带动患者患侧手完成对应屈曲或伸展运动，进而控制半瘫病人患侧手执行与其健侧手一致的屈曲和外展动作，实现对半瘫病人患侧手的康复训练，然后返回步骤a1。

作为本发明的一种优选技术方案：所述康复训练还包括主动训练方法，主动训练方法执行如下步骤；

步骤b1.半瘫病人控制其患侧手执行屈曲和伸展动作，实现患侧手上各关节的运动，同时监测获得患侧手各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，并进入步骤b2；

步骤b2.根据患侧手各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，计算获得患侧手各手指掌指关节与近端指关节的当前最大活动范围，并进入步骤b3；

步骤b3.将最大活动范围转化为主动训练方法中虚拟目标活动最大范围，并随即设置虚拟目标活动位置，然后进入步骤b4；

步骤b4.半瘫病人通过显示屏获取手部运动的目标位置和自身手部运动的实际位置，并以目标位置为目标，主动控制患侧手进行屈曲和伸展运动，控制自身手部运动的位置进行上下调节，来达到目标位置，获的得分后，再进入步骤b5；

步骤b5.判断是否接收到关于主动训练方法的停止指令，是则跳出循环，即完成主动训练训练方法；否则更新的目标位置，并返回步骤b4。

作为本发明的一种优选技术方案：所述康复训练还包括助力训练方法，助力训练方法基于半瘫病人的患侧手穿戴上软体手套，并执行如下步骤；

步骤c1.判断是否接收到关于助力训练方法的停止指令，是则跳出循环，即完成助力训练方法；否则进入步骤c2；

步骤c2.半瘫病人根据预设手部目标动作，主动控制其患侧手执行相应的动作，同时监测获得软体手套各手指的当前弯曲角度值，并进入步骤c3；

步骤c3.获得各手指当前弯曲角度值分别与预设手部目标动作中各手指目标角度的差值，并将该各个差值发送至软体手套所连控制结构中的气压控制模块中，并进入步骤c4；

步骤c4.气压控制模块根据所接收到的各个差值，计算获得控制软体手套运动的电气比例阀所需要的模拟输出电压值，并进入步骤c5；

步骤c5.气压控制模块控制数模转换器输出相应的电压值依次发送至软体手套所连控制结构中的电气比例阀，进行控制，电气比例阀根据所接收到的模拟输入电压，调节软体手套的每个手指的气动结构的气压值，并进入步骤c6；

步骤c6.软体手套各个手指根据气动结构中的气压值实现自身形态的调节，带动半瘫病人患侧手完成相对应的屈曲或伸展动作，使其患侧手的运动最终状态满足预设手部目标动作，实现对半瘫病人患侧手的助力训练，然后返回步骤c1。

步骤c6.软体手套根据其各手指关节位置气动结构的气压调节，实现自身形态的调节，辅助半瘫病人完成患侧手的执行动作，使其满足预设手部目标动作，实现对半瘫病人患侧手的康复训练，然后返回步骤c1。

作为本发明的一种优选技术方案：所述康复训练还包括手指活动范围评估方法，手指活动范围评估方法执行如下步骤；

步骤d1.半瘫病人控制其健侧手执行屈曲和外展动作，实现健侧手上各关节的运动，同时监测获得健侧手各手指上掌骨与近节指骨之间最大夹角θmmax1与最小夹角θmmin1、以及近节指骨与中节指骨之间最大夹角θpmax1与最小夹角θpmin1，然后进入步骤d2；

步骤d2.半瘫病人控制其患侧手执行屈曲和外展动作，实现患侧手上各关节的运动，同时监测获得患侧手各手指上掌骨与近节指骨之间最大夹角θmmax2与最小夹角θmmin2、以及近节指骨与中节指骨之间最大夹角θpmax2与最小夹角θpmin2，然后进入步骤d3；

步骤d3.按如下公式：

kmcp＝(θmmax2-θmmin2)/(θmmax1-θmmin1)×100％

kpip＝(θpmax2-θpmin2)/(θpmax1-θpmin1)×100％

获得半瘫病人两只手之间各组同一位置手指的运动能力系数kmcp与kpip，实现半瘫病人手的伸展评估。

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤a2中与所述步骤b1中，分别均根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角；

所述步骤c2中，根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得软体手套各手指的当前弯曲角度值；

所述步骤d1中与所述步骤d2中，分别均根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得各手指上掌骨与近节指骨之间最大夹角与最小夹角、以及近节指骨与中节指骨之间最大夹角与最小夹角；

作为本发明的一种优选技术方案：所述康复训练还包括握力评估方法，握力评估方法执行如下步骤；

步骤e1.半瘫病人控制其健侧手握持握力计，并施加握力，同时监测获得健侧手最大握力f1max、以及施加握力达到最大握力f1max的所用时长t1，然后进入步骤e2；

步骤e2.半瘫病人控制其患侧手握持握力计，并施加握力，同时监测获得患侧手最大握力f2max、以及施加握力达到最大握力f2max的所用时长t2，然后进入步骤e3；

步骤e3.按如下公式：

q＝f2max/f1max×100％

w＝(f1max×t2)/(f2max×t1)×100％

获得半瘫病人的肌力能力系数q与肌力速度能力系数w，实现半瘫病人的握力评估。

作为本发明的一种优选技术方案：所述康复训练还包括捏力评估方法，捏力评估方法执行如下步骤；

步骤f1.分别针对半瘫病人健侧手中各组用于施加捏力的两根手指，控制两根手指捏住捏力计，并施加捏力，同时监测获得该两根手指的最大捏力f'1max、以及施加捏力达到最大捏力f'1max的所用时长t'1，然后进入步骤f2；

步骤f2.分别针对半瘫病人患侧手中各组用于施加捏力的两根手指，控制两根手指捏住捏力计，并施加捏力，同时监测获得该两根手指的最大捏力f'2max、以及施加捏力达到最大捏力f'2max的所用时长t'2，然后进入步骤f3；

步骤f3.按如下公式：

q'＝f'2max/f'1max×100％

w'＝(f'1max×t2)/(f'2max×t1)×100％

获得半瘫病人两只手之间相同位置的各两组用于施加捏力的手指的肌力能力系数q'与肌力速度能力系数w'，实现半瘫病人的握力评估。

与上述相对应，本发明所要解决的技术问题是提供一种手指关节康复训练评估方法的系统，针对各套训练评估方法，设计多模款协作工作，有效提高半瘫病人患侧手康复训练的工作效率。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种手指关节康复训练评估方法的系统，基于各手指关节位置分别具有气动结构的软体手套，还包括光学动作捕捉模块、人机交互模块；

其中，光学动作捕捉模块为双目光学摄像头，基于双目光学摄像头指向手掌中心位置，在以两摄像头之间中心位置为原点所构建三维坐标系下，使用特征点匹配算法和三角转换算法获的所述各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标；

光学动作捕捉模块与人机交互模块相连进行通信，人机交互模块对接软体手套所连控制结构中的气压控制模块，人机交互模块用于根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得各手指上相应关节信息。

作为本发明的一种优选技术方案：所述软体手套所连控制结构中除气压控制模块、电气比例阀外，还包括空压机、压力开关、储气罐、气动二联件、真空泵、空气过滤器、真空电气比例阀、真空电磁阀、五位电磁阀组、手部肌力测量模块、继电器；

其中，手部肌力测量模块的信号输出端对接气压控制模块的信号输入端，气压控制模块的各控制输出端分别对接电气比例阀的控制输入端、真空电气比例阀的控制输入端、继电器的控制输入端、压力开关的控制输入端；压力开关的各控制输出端分别对接空压机的控制输入端、储气罐的控制输入端，空压机的输出端依次串联储气罐、气动二联件、电气比例阀；继电器的控制输出端对接真空泵的控制输入端，真空泵的输出端依次串联空气过滤器、真空电气比例阀；电气比例阀的输出端、真空电气比例阀的输出端分别对接真空电磁阀的输入端，真空电磁阀的输出端串联五位电磁阀组后对接软体手套中的气动结构。

其中、软体手套在人手的每个关节处都设置一个气动运动结构，能够产生与人手一样的屈曲和伸展运动。

作为本发明的一种优选技术方案：所述人机交互模块包括相互连接的工控机与显示屏，其中，所述光学动作捕捉模块与人机交互模块中的工控机相连进行通信，工控机对接软体手套所连控制结构中的气压控制模块。

本发明所述一种手指关节康复训练评估方法及系统，采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明所设计手指关节康复训练评估方法，以各手指关节位置分别具有气动结构的软体手套为基础，通过对手部运动姿态的高精度追踪，设计镜像训练方法、主动训练方法、助力训练方法、手指活动范围评估方法、握力评估方法、捏力评估方法，从多方面针对半瘫病人的患侧手实现主被动结合的康复训练；应用中设计多种基材混合调控方法，不仅能够提供更大的弯曲程度，而且能够提供更大的指尖输出力，并且针对软体手套中的驱动结构设计采用电气比例阀，能够实时高精度调节驱动源，实现患者运动过程的精准控制；同时本发明设计手指关节康复训练评估方法的系统，提出基于双目视觉的光学动作捕捉模块，能够对患者手部掌指、远端指关节、腕关节进行运动范围测量计算，获取手部运动状态，作为手部状态的数据支撑，还能作为患侧软体手套的运动信号的实时输出；同时增加握力传感器、手指捏力传感器，实现对患者手部肌力的评估，完成康复训练中的评估-训练-在评估的闭环康复治疗。

附图说明

图1为手指关节康复训练评估装置整体示意图；

图2为手指关节康复训练评估方法的系统的模块示意图；

图3为软体手套结构图；

图4为光学动作捕捉模块示意图；

图5为镜像训练方法流程示意图；

图6为主动训练方法流程示意图；

图7为助力训练方法流程示意图；

图8为手指活动范围评估方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

本发明设计了一种手指关节康复训练评估方法，基于各手指关节位置分别具有气动结构的软体手套，如图1所示，针对半瘫病人的患侧手实现康复训练，共设计了镜像训练方法、主动训练方法、助力训练方法、手指活动范围评估方法、握力评估方法、捏力评估方法，其中，镜像训练方法基于半瘫病人的患侧手穿戴上软体手套，如图5所示，执行如下步骤a1至步骤a6。

步骤a1.判断是否接收到关于镜像训练方法的停止指令，是则跳出循环，即完成镜像训练方法；否则进入步骤a2。

步骤a2.半瘫病人控制其健侧手执行屈曲和伸展动作，实现健侧手上各关节的运动，同时根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，并进入步骤a3。

步骤a3.根据健侧手各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，计算获得健侧手各手指的活动范围，并发送至软体手套所连控制结构中的气压控制模块中，并进入步骤a4。

步骤a4.气压控制模块根据健侧手各手指的活动范围，计算获得针对软体手套所连控制结构中电气比例阀的模拟输出电压，并进入步骤a5。

步骤a5.气压控制模块控制数模转换器输出对应的模拟电压值至软体手套所连控制结构中电气比例阀，控制电气比例阀的输出气压值，软体手套中各手指关节位置的气动结构的压力输入口与电气比例阀的输出口相连，并进入步骤a6。

步骤a6.软体手套根据其各手指关节位置气动结构的气压调节，实现自身形态的调节，带动患者患侧手完成对应屈曲或伸展运动，进而控制半瘫病人患侧手执行与其健侧手一致的屈曲和外展动作，实现对半瘫病人患侧手的康复训练，然后返回步骤a1。

如图6所示，主动训练方法执行如下步骤b1至步骤b5。

步骤b1.半瘫病人控制其患侧手执行屈曲和伸展动作，实现患侧手上各关节的运动，同时根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，并进入步骤b2。

步骤b2.根据患侧手各手指上掌骨与近节指骨之间的夹角、近节指骨与中节指骨之间的夹角，计算获得患侧手各手指掌指关节与近端指关节的当前最大活动范围，并进入步骤b3；

步骤b3.将最大活动范围转化为主动训练方法中虚拟目标活动最大范围，并随即设置虚拟目标活动位置，然后进入步骤b4；

步骤b4.半瘫病人通过显示屏获取手部运动的目标位置和自身手部运动的实际位置，并以目标位置为目标，主动控制患侧手进行屈曲和伸展运动，控制自身手部运动的位置进行上下调节，来达到目标位置，获的得分后，再进入步骤b5；

步骤b5.判断是否接收到关于主动训练方法的停止指令，是则跳出循环，即完成主动训练训练方法；否则更新新的目标位置，并返回步骤b4。

助力训练方法基于半瘫病人的患侧手穿戴上软体手套，如图7所示，执行如下步骤c1至步骤c6。

步骤c1.判断是否接收到关于助力训练方法的停止指令，是则跳出循环，即完成助力训练方法；否则进入步骤c2。

步骤c2.半瘫病人根据预设手部目标动作，主动控制其患侧手执行相应的动作，同时根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得软体手套各手指的当前弯曲角度值，并进入步骤c3。

步骤c3.获得各手指当前弯曲角度值分别与预设手部目标动作中各手指目标角度的差值，并将该各个差值发送至软体手套所连控制结构中的气压控制模块中，并进入步骤c4。

步骤c4.气压控制模块根据所接收到的各个差值，计算获取驱动软体手套运动到目标位置的时所连控制结构中电气比例阀所需要的模拟输出电压，并进入步骤c5。

步骤c5.气压控制模块控制数模转换器输出相应的电压值依次发送至软体手套所连控制结构中的电气比例阀，进行控制，电气比例阀根据所接收到的模拟输入电压，调节软体手套的每个手指的气动结构的气压值，并进入步骤c6。

步骤c6.软体手套根据其各手指关节位置气动结构的气压变化值，实现自身形态的调节，带动半瘫病人完成患侧手手指运动，运动至预设手部目标动作，实现对半瘫病人患侧手的康复训练，然后返回步骤c1。

如图8所示，手指活动范围评估方法执行如下步骤d1至步骤d3。

步骤d1.半瘫病人控制其健侧手执行屈曲和外展动作，实现健侧手上各关节的运动，同时根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得健侧手各手指上掌骨与近节指骨之间最大夹角θmmax1与最小夹角θmmin1、以及近节指骨与中节指骨之间最大夹角θpmax1与最小夹角θpmin1，然后进入步骤d2。

步骤d2.半瘫病人控制其患侧手执行屈曲和外展动作，实现患侧手上各关节的运动，同时根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得患侧手各手指上掌骨与近节指骨之间最大夹角θmmax2与最小夹角θmmin2、以及近节指骨与中节指骨之间最大夹角θpmax2与最小夹角θpmin2，然后进入步骤d3。

步骤d3.按如下公式：

kmcp＝(θmmax2-θmmin2)/(θmmax1-θmmin1)×100％

kpip＝(θpmax2-θpmin2)/(θpmax1-θpmin1)×100％

获得半瘫病人两只手之间各组同一位置手指的运动能力系数kmcp与kpip，实现半瘫病人手的伸展评估。

握力评估方法执行如下步骤e1至步骤e3。

步骤e1.半瘫病人控制其健侧手握持握力计，并施加握力，同时监测获得健侧手最大握力f1max、以及施加握力达到最大握力f1max的所用时长t1，然后进入步骤e2。

步骤e2.半瘫病人控制其患侧手握持握力计，并施加握力，同时监测获得患侧手最大握力f2max、以及施加握力达到最大握力f2max的所用时长t2，然后进入步骤e3。

步骤e3.按如下公式：

q＝f2max/f1max×100％

w＝(f1max×t2)/(f2max×t1)×100％

获得半瘫病人的肌力能力系数q与肌力速度能力系数w，实现半瘫病人的握力评估。

实际应用中，握力评估方法的握力测量的范围为0n—1000n，精度为1n。

捏力评估方法执行如下步骤f1至步骤f3。

步骤f1.分别针对半瘫病人健侧手中各组用于施加捏力的两根手指，控制两根手指捏住捏力计，并施加捏力，同时监测获得该两根手指的最大捏力f'1max、以及施加捏力达到最大捏力f'1max的所用时长t'1，然后进入步骤f2。

步骤f2.分别针对半瘫病人患侧手中各组用于施加捏力的两根手指，控制两根手指捏住捏力计，并施加捏力，同时监测获得该两根手指的最大捏力f'2max、以及施加捏力达到最大捏力f'2max的所用时长t'2，然后进入步骤f3。

步骤f3.按如下公式：

q'＝f'2max/f'1max×100％

w'＝(f'1max×t2)/(f'2max×t1)×100％

获得半瘫病人两只手之间相同位置的各两组用于施加捏力的手指的肌力能力系数q'与肌力速度能力系数w'，实现半瘫病人的握力评估。

实际应用中，捏力测量中的捏力结构表面设置为凹面，能够有效贴合人手之间外形，增加硅胶涂层，增大手指与捏力计的摩擦，消除数据抖动，数据更加精准，实际中，捏力评估方法的捏力测量的范围为0n—1000n，精度为1n。

与上述所设计手指关节康复训练评估方法相对应，本发明设计了手指关节康复训练评估方法的系统，基于各手指关节位置分别具有气动结构的软体手套，还包括光学动作捕捉模块、人机交互模块。

其中，光学动作捕捉模块为双目光学摄像头，基于双目光学摄像头指向手掌中心位置，在以两摄像头之间中心位置为原点所构建三维坐标系下，使用特征点匹配算法和三角转换算法获的所述各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标。

应用中，如图4所示，双目光学摄像头包含两个红外摄像头，两个摄像头均为广角rgb摄像头，摄像头的焦距为10mm，其最大广角为178°，其益处在于能够在手部与光学动作捕捉模块距离较近时，依然拍摄到手部的图片，对手部与光学动作捕捉模块距离的范围要求更小。

光学动作捕捉模块与人机交互模块相连进行通信，人机交互模块通过通过usb串口与气压控制模块通信，人机交互模块根据同一三维坐标系下监测所获各手指上的掌骨末端坐标、掌骨前端坐标、近节指骨前端坐标、中节指骨前端坐标，应用三维向量计算获得各手指上相应关节信息。

实际应用中，光学动作捕捉模块在采集到的手部的图像后，将rgb转化为灰度图像，接着对通过光流算法对两个摄像头进行对准，在对两幅图像进行三角测量转化，获取手部在光学捕捉模块下的z轴的分布，对图像中进行特征匹配，获取各个手指的骨骼关节的末端和前端三维坐标值，并将三维坐标值通过串口通信传递到人机交互系统的数据预处理。

人机交互系统中数据预处理步骤如下：

通过双目视觉中的三角测量法，分别获取各个掌骨末端关节点a(xa，ya，za)，获取各个掌骨前端关节点b(xb，yb，zb)，获取各近端指骨前端关节点c(xc，yc，zc)，获取远端指骨前端关节点d(xd，yd，yz)，获取个指尖关节点e(xe，ye，ze)。

分别计算向量ab，bc，cd，如下所示：

ab＝(xb-xa，yb-ya，zb-za)

bc＝(xb-xc，yb-yc，zb-zc)

cd＝(xc-xd，yc-yd，zc-zd)

de＝(xd-xe，yd-ye，zd-ze)

计算三维空间向量ab与bc，bc与cd，cd与de之间的夹角为θ1θ2θ3θ4

ab·bc＝(xb-xa)(xc-xb)+(yb-ya)(yc-yb)+(zb-za)(zc-zb)

当ab·bc＝0时θ1＝90°，人机交互模块数据预处理能够获取手部的mcp，pip和dip关节的角度值。

实际应用中，人机交互模块包括相互连接的工控机与显示屏，其中，所述光学动作捕捉模块与人机交互模块中的工控机相连进行通信，工控机与气压控制模块通过usb串口通信。应用中，为了便于更加清楚的展示动作，显示屏诸如设计采用43寸液晶显示屏。

如图2所示，软体手套所连控制结构中除气压控制模块、电气比例阀外，还包括空压机、压力开关、储气罐、气动二联件、真空泵、空气过滤器、真空电气比例阀、真空电磁阀、五位电磁阀组、手部肌力测量模块、继电器和气压控制核心板。

其中，手部肌力测量模块的信号输出端对接气压控制模块的信号输入端，气压控制模块的各控制输出端分别对接电气比例阀的控制输入端、真空电气比例阀的控制输入端、继电器的控制输入端、压力开关的控制输入端；压力开关的各控制输出端分别对接空压机的控制输入端、储气罐的控制输入端，空压机的输出端依次串联储气罐、气动二联件、电气比例阀；继电器的控制输出端对接真空泵的控制输入端，真空泵的输出端依次串联空气过滤器、真空电气比例阀；电气比例阀的输出端、真空电气比例阀的输出端分别对接真空电磁阀的输入端，真空电磁阀的输出端串联五位电磁阀组后对接软体手套中的气动结构。

其中、软体手套在人手的每个关节处都设置一个气动运动结构，仿生学设计，能够产生与人手一样的屈曲和伸展运动。

应用中，气压控制核心板通过模拟电压来控制电气比例阀和真空电气比例阀，其输出模拟电压值的范围为0v-5v，精度为0.1v。

所述电气比例阀根据输入的模拟电压调节出口气压值，其出口气压值输出范围为0.01mpa-0.5mpa，其输入电压值与出口气压值成正比。

所述真空电气比例阀根据输入的模拟电压调节出口的气压值，其出口气压值均为负，其出口气压值范围为0.01mpa--0.08mpa，其输入电压值与出口气压值成反比。

所述空压机和真空泵的底部均安装有弹簧避震器，其弹簧的参数与空压机和真空的振动频率相匹配，其优选线径为1.8mm，长度为40mm，直径为35mm，长度为35mm。其能够有效保证其振动为0，对主机振动降为0。

所述气压控制核心板通过输出开关电压来控制真空电磁阀和五位电磁阀组。

所述真空电磁阀的两个进气口分别与电气比例阀和真空电气比例阀相连接，真空电磁阀的出气口与五位电磁阀组的进气口相连接，其作用在于切换气路中的压力值，在正压和负压之间切换。

所述五位电磁阀组与软体手套相连，与人手的五指向匹配，分别对应软体手套的五指，控制五指的动作开闭。

所述空压机出气口与储气罐相连，储气罐的出口分别与压力开关和气动二联件的进气口相连接，压力开关用于控制储气罐内压力保持在0.25mpa—0.4mpa之间，当压力小于0.25mpa，压力开关闭合，空压机开始工作，储气罐里面压力上升，当压力大于0.4mpa时，压力开关断开，空压机停止龚总，储气罐里面压力不变。

所述的气动二联件出气口与电气比例阀进气口相连接，气动二连件能欧过滤压缩空气中的水分和油污，能够有效延长电气比例阀的使用寿命。

所述真空泵与空压过滤的进气口相连接，空气过滤器的出气口与真空电磁阀的进气口相连接。空气过滤器能欧有效过滤空气中的杂质，防止杂质损坏空压机。

如图3所示，实际应用中，对于软体手套而言，由mcp关节驱动器、pip关节驱动器和dip关节驱动器组成，关节驱动器的两端分别通过凸凹结构固定在固定座，固定座通过快速粘合剂粘贴于布料手套上面，其沿手套在手指轴线布置，关节驱动器为波纹管形式，充气伸长，吸气收缩。关节驱动器的外围布置弹力布料，其益处在于对关节驱动器的运动进行约束，能够输出更大的作用力，软体手套包裹手指的指尖布，指尖布的指头印刷有红色标记点，用于光学动作捕捉模块识别软体手套指尖端部。

上述技术方案所设计手指关节康复训练评估方法，以各手指关节位置分别具有气动结构的软体手套为基础，通过对手部运动姿态的高精度追踪，设计镜像训练方法、主动训练方法、助力训练方法、手指活动范围评估方法、握力评估方法、捏力评估方法，从多方面针对半瘫病人的患侧手实现主被动结合的康复训练；应用中设计多种基材混合调控方法，不仅能够提供更大的弯曲程度，而且能够提供更大的指尖输出力，并且针对软体手套中的驱动结构设计采用电气比例阀，能够实时高精度调节驱动源，实现患者运动过程的精准控制；同时本发明设计手指关节康复训练评估方法的系统，提出基于双目视觉的光学动作捕捉模块，能够对患者手部掌指、远端指关节、腕关节进行运动范围测量计算，获取手部运动状态，作为手部状态的数据支撑，还能作为患侧软体手套的运动信号的实时输出；同时增加握力传感器、手指捏力传感器，实现对患者手部肌力的评估，完成康复训练中的评估-训练-在评估的闭环康复治疗。

上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。