【导语】

Minktec 最新实验显示：将Minktec 柔性弯曲形变传感器FlexTail 贴于受试者背部，记录 1 分钟内从洗碗机取餐具的动作，结合配套的flexlib -专用Python库分析，不仅量化出 “越低越伤腰” 的结论，更为制造装配、物流分拣、农业环卫、家电设计、职场健康等领域提供了可借鉴的 “数据模版”。

一、为何用柔性传感器研究取碗？

不同身高者在厨房操作时，脊柱形态差异显著。传统录像无法量化角度，而Minktec 柔性弯曲形变传感器凭借18个3D节点、±1°精度、60Hz采样率及30小时续航，可在衣物下无感贴合，实时输出三维曲率，让 “看不见的弯曲” 转化为连续数据流，为精准分析奠定基础。

二、flexlib四步流程：从数据到洞察

背景：使用 FlexTail 传感器记录在1分钟内从洗碗机中取出餐具的数据，采样频率 25 Hz，分析弯腰动作与体态质量。

步骤：

1. 数据加载：读取 .rsf 传感器文件，生成 Pandas 数据框。

2. 特征提取：计算 腰椎角度（lumbarAngle）与 矢状面角度（sagittal），绘制曲线实时追踪腰椎与躯干弯曲角度。

腰椎与矢状面角度曲线

橘色曲线——腰椎角度（lumbarAngle）：指腰椎在矢状面上的弯曲程度，反映腰部前后弓或前倾的幅度；

蓝色曲线——矢状面角度（sagittal）：指身体在矢状面（前后方向）上的整体倾斜角度，体现躯干前后倾的体态。

3. 弯腰检测：通过 Schmitt 触发器过滤抖动，精准标记弯腰时段（后背角度大于30度）。

弯腰时段检测图

说明：橙色区域为算法标记的稳定弯腰动作。在这种情况下，一个“向前弯曲”的区块代表从洗碗机中取出一个杯子或盘子。

4.体态评分：结合腰椎弯曲与躯干扭转，生成 0（差）到 1（优）的体态评分。

体态评分柱状图

底部抽屉作业时（第 6 次弯腰后），体态质量显著下降，提示底部抽屉作业存在高风险。

全程仅需 88 行代码（含注释与绘图），flexlib 即可实现从数据采集到工效学洞察的全流程自动化，为设计优化提供依据。

三、核心产品：Minktec 柔性弯曲形变传感器

Minktec 柔性弯曲形变传感器，是一款专业的人体运动和姿势监测产品；采用箔片式柔性条带设计，结合应变传感技术与专有算法，能够对弯曲进行定向测量并实现形状的真实重建。

其核心组件 FlexTail 柔性弯曲形变传感器——是由MinkTec公司基于创新印刷电子技术研发的新一代柔性传感器，采用专利3D形态测量技术，能够实时精确捕捉各类弯曲变形状态。除人体脊柱监测和姿势矫正外，，还可作为数字测量工具应用于工业检测、VR交互和机器人控制等多个领域。

其核心组件 FlexTail 柔性弯曲形变传感器——是由MinkTec公司基于创新印刷电子技术研发的新一代柔性传感器，采用专利3D形态测量技术，能够实时精确捕捉各类弯曲变形状态。除人体脊柱监测和姿势矫正外，，还可作为数字测量工具应用于工业检测、VR交互和机器人控制等多个领域。

四、多场景价值：小传感器撬动大升级

职业健康：记录员工弯腰频次与角度，为调整工作台高度提供依据。

运动康复：患者佩戴传感器训练，医生远程查看数据并调整方案。

智能家居：结合软体机械臂，让家电随用户身高自动调节，减少弯腰。

科研教学：高校可快速对比不同场景脊柱曲线，直观讲解人体工学。

五、让每一条脊柱都被数据温柔对待

从厨房取碗的一次弯腰，到车间操作的重复动作，再到物流分拣时的高频俯身、农业采摘时的长久弓背、环卫清扫时的反复弯腰，甚至伏案工作时不自觉的含胸驼背 —— MinkTec 柔性弯曲形变传感器 始终带着 毫米级的 “温柔”，将每一次脊柱压力都转化为可量化的数据，让冰冷的数字变成守护千万人脊柱的力量。

当家电会“适应”身体取物的角度，当车间流水线、物流仓库、田间地头、城市街巷的工作环境、办公室的桌椅布局，都能通过传感器“读懂”每个姿势的安全边界，人体工学就不再是抽象的概念 —— 而是让每一个人都能在日常动作里被细心守护的安全感。