Расширение моего предыдущего комментария до ответа...

Механически надежный метод определения положения непрозрачного объекта в 2D-плоскости заключается в соединении источников света с детекторами таким образом, чтобы можно было идентифицировать и измерить тени, отбрасываемые непрозрачным объектом. Этот метод использовался в 70-х и 80-х годах, чтобы обеспечить сенсорную активацию поверх классических тупых терминалов. Я не могу вспомнить производителя, но я помню запасную рамку стороннего производителя, проданную для ADM-3A , например, которая содержала необходимые детали. Быстрый поиск в Google по запросу «фотодиодный сенсорный экран» выдал удивительное количество фотографий, дизайнов и даже продуктов.

Классические ИК-светодиоды

Простой способ добиться этого — использовать сетку световых лучей. Вдоль каждой пары краев вы размещаете светодиоды на одном и фототранзисторы на другом. Пары светодиод/приемник выровнены, а оптика расположена так, что каждый приемник в основном видит один светодиод. Что-то вроде этого грубого эскиза ASCII-арта:

  vvvvvvvvvvvvvvv
  |||||||||||||||
>-+++++++++++++++-> 1
>-++++X|||||||||| > 0
>-++++-++++++++++-> 1
>-++++-++++++++++-> 1
>-++++-++++++++++-> 1
  |||| ||||||||||
  vvvvvvvvvvvvvvv    
  111101111111111   

Для улучшения физического разрешения светодиоды могут загораться по очереди, а информация от более чем одного приемника может быть объединена для оценки местоположения между лучами.

Имея два набора ребер, покрывающих плоскость, вы можете определить местоположение одного проникновения со 100% уверенностью. Второе проникновение может быть идентифицировано, но оно также будет иметь фиктивные местоположения, поэтому, вероятно, потребуется дополнительная эвристика отслеживания, чтобы проверить, какое из двух возможных решений соответствует действительности:

  vvvvvvvvvvvvvvv
  |||||||||||||||
>-+++++++++++++++-> 1
>-++++X|||||O|||| > 0
>-++++-++++++++++-> 1
>-++++O|||||X|||| > 0
>-++++-+++++-++++-> 1
  |||| ||||| ||||
  vvvvvvvvvvvvvvv       
  111101111101111   

Только по теням на одном снимке невозможно сказать, находятся ли кончики пальцев в двух Xили двух Oместах. Однако, если Xпервым был замечен верхний левый контакт, то добавление второго контакта намекало бы на то, что, скорее всего, ВЛ не двигалась и что пальцы находятся на метках X.

Благодаря сканированию и более широким углам обзора как для светодиодов, так и для приемников вы, вероятно, сможете использовать далекие от обычных светодиоды, чтобы увидеть тени, отбрасываемые реальными пальцами, и исключить виртуальные пальцы. Если дойти до логической крайности, вы заново изобретаете компьютерную томографию, и используемые в ней математические расчеты, возможно, действительно заслуживают изучения. Вы можете покрыть обруч подходящего диаметра чередующимися приемниками и светодиодами, и действительно применить алгоритмы компьютерного томографа с низким разрешением.

Чтобы получить глубину проникновения, вы должны использовать более одного 2D-массива.

Самые большие недостатки этого подхода, которые приходят на ум, когда я пишу, — это логистические последствия большого количества точно установленных дискретных компонентов, включая оптику. Даже такую ​​простую оптику, как трубка для уменьшения поля зрения на каждом датчике, все равно нужно изготовить и установить. Кроме того, все аналоговые сигналы обрабатываются, воспринимаются и передаются обратно в ЦП. Но решите эти механические и логистические проблемы, и у вас появится подход к рассмотрению.

Рефлекторы?

Мне пришло в голову, что один из способов улучшить это, чтобы упростить сборку и посадку, — это разместить светодиоды и фототранзисторы попарно в непосредственной близости на одной стене и ретрорефлектор на дальней стене. Каждый луч был бы в два раза длиннее, если бы не прерывался, но оптическое выравнивание было бы намного менее критичным из-за установки излучателя и приемника на одной плате вместе с ретрорефлектором, чтобы возвращать свет от одного излучателя в основном только к его сопряженному приемнику.

Вы можете сделать небольшую печатную плату для каждой пары вместе с небольшим процессором и собирать все данные (и синхронизировать зондирование луча в массиве в целом) с шиной I2C или аналогичной по каждому краю. Это аккуратно содержало бы все интересные аналоговые биты и значительно уменьшало бы требования к интерфейсу для центрального контроллера. Это также сделало бы конструкцию модульной до такой степени, что базовый датчик луча можно построить и полностью протестировать в небольших количествах, прежде чем вы решите построить весь массив.

В духе более раннего искусства ASCII, вот эскиз, показывающий обнаружение одной точки:

     1 0 1 1 1 1 1   
    v^v^v^v^v^v^v^   
    ||| ||||||||||
  >-+++-++++++++++-\ 
1 <-+++-++++++++++-/ 
  >-++X |||||||||| \
0 >-||  |||||||||| /
  >-++--++++++++++-\ 
1 <-++--++++++++++-/ 
  >-++--++++++++++-\ 
1 <-++--++++++++++-/ 
    ||  ||||||||||
    \/\/\/\/\/\/\/

В принципе, похоже, что пара довольно дешевых видеокамер справится с этой задачей. С довольно широкоугольными объективами, обеспечивающими поле зрения в 90 градусов, вы также получите достаточно близкое фокусирование, чтобы вы могли находиться достаточно близко к камерам, чтобы соответствовать требованиям 1 фута. Очевидно, вы можете заставить видеокамеры USB отправлять данные на ваш компьютер. Анализ полученных изображений не входит в мою компетенцию. Конечно, вы должны получить достаточно хорошее разрешение, чтобы идентифицировать несколько объектов размером с ладонь.

Существуют линейные камеры, которые дадут вам лучшее разрешение в одной плоскости, но они, как правило, дороже, чем вы готовы потратить.