The technology of haptics rendering has greatly enriched development in Multimedia applications, such as teleoperation, gaming, medical and etc., because it makes the virtual object touchable by the human operator(s) in real world. Human head stiffness rendering is significant in haptic interactive applications as it defines the degree of reality in physical interaction of a human avatar created in virtual environment. In a similar research, the haptic rendering approach has two main types: 1) Haptic Information Integration and 2) Deformation Simulation. However, the complexity in anatomic and geometric structure of a human head makes the rendering procedure challenging because of the issues of accuracy and efficiency. In this work, we propose a hybrid method to render the appropriate stiffness property onto a 3D head polygon mesh of an individual user by firstly studying human head's sophisticated deformation behaviour and then rendering such behaviour as the resultant stiffness property on the polygon mesh. The stiffness property is estimated from a semantically registered and shape-adapted skull template mesh as a reference and modeled from soft tissue's deformation behaviour in a nonlinear Finite Element Method (FEM) framework. To render the stiffness property, our method consists of different procedures, including 3D facial landmark detection, models semantic registration using Iterative Closest Point (ICP) technique, adaptive shape modification processed with a modified Weighted Free-Form Deformation (FFD) and FEM Simulation. After the stiffness property is rendered on a head polygon mesh, we perform a user study by inviting participants to experience the haptic feedback rendered from our results. According to the participants' feedback, the head polygon mesh's stiffness property is properly rendered as it satisfies their expectation.

La gran parte de productos de consumo contienen partes realizadas a través del proceso de inyección de termoplásticos, esto constata la importancia de este proceso de conformado con respecto a otros procesos de transformación de plástico. La minimización de los costes para ser más competitivos así como la eliminación o reducción de defectos en las piezas inyectadas, han sido los motivos principales para controlar el proceso a través de la optimización de las variables que entran en juego en este proceso, es por ello que se han realizado numerosos estudios referentes a obtener las relaciones existentes entre las variables del proceso y los aspectos de rentabilidad, estética y defectología de las piezas inyectadas. Modelizar dichas relaciones a través de algoritmos matemáticos con el fin de optimizar los resultados obtenidos y predecir el estado final de las piezas inyectadas han sido los objetivos de la mayoría de estudios. Uno de los efectos intrínsecos a la inyección es la deformación de la pieza, esta deformación tiene lugar debido a distintos factores que intervienen en el diseño del proceso en su conjunto, diferencias en la contracción, diferencias en la refrigeración, las esquinas de la pieza, la orientación molecular, etc son elementos condicionantes de la deformación que se han estudiado en infinidad de artículos, en esta divulgación científica se estudiará la deformación bajo aspectos dimensionales de la pieza con la finalidad de intentar descubrir y optimizar las condiciones de entrada que en este caso serían las dimensiones de la pieza a través de la observación y modelización de las variables de salida que seria la deformación. Y la pregunta que nos realizamos es ¿Cómo varían las deformaciones modificando las dimensiones de la pieza? ¿Cuáles son las dimensiones de la pieza a estudio que minimizan los efectos negativos de la deformación? ¿se puede predecir la deformación que obtendremos en una pieza solo con las dimensiones de una pieza? A todas estas preguntas intentamos dar respuesta en el estudio siguiente. / Gámez Martínez, JL. (2014). ANÁLISIS DE LA DEFORMACIÓN EN LA INYECCIÓN DE TERMOPLÁSTICOS BAJO VARIABLES DE FORMA DE LA PIEZA MEDIANTE RED NEURONAL Y SUPERFICIES RESPUESTA [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/39350 / TESIS