目前,水凝胶挤出式打印成型过程中极易出现成型问题,例如打印断丝和打印物体坍塌现象时有发生。所以通常打印时需要实验员长时间守在打印设备附近,观察打印情况。但由于打印时间较长,这样十分浪费时间和人力。针对这一情况,采用计算机视觉技术,利用卷积神经网络技术设计了针对水凝胶挤出式打印成型的实时监测系统。通过对打印过程中出现的情况建立数据集,借用Caffe框架的便利,对神经网络结构进行修改优化,并通过数据集进行训练获得网络模型。然后,对网络模型进行了"正常"、"断丝"、"坍塌"、"阻挡"4种类型状况下检测识别率的实验验证。实验证明该检测模型平均准确度达78%。另外,该实验使用PyQt5软件通过Python语言为该系统设计了人机交互界面,实现了数据可视化。

为了保证交互界面可用性设计的合理性,综合定量分析与定性分析的方法,构建基于眼动追踪和可用性问题量表评估模型,将定量分析与定性分析结合。对现有某医院自助挂号机交互界面进行改良设计,利用Axure7.0提取交互界面原型,对其进行眼动追踪定量绩效测试,获取有效率、效率、扫描轨迹图等数据指标;结合用户访谈输出的可用性问题统计量表,提取出挂号机交互界面的改良要素,指导界面设计改良。通过可用性评估验证该方法的有效性,为相关产品界面设计提供参考。