Desenvolvimento de uma armband para captura de sinais eletromiográficos para reconhecimento de movimentos

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Mendes Júnior, José Jair Alves
• Orientador(a): Stevan Junior, Sergio Luiz
• Banca de defesa: Balbinot, Alexandre, Pichorim, Sérgio Francisco, Paredes, Abraham Elias Ortega, Stevan Junior, Sergio Luiz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Ponta Grossa
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Eletromiografia; Redes neurais (Neurobiologia); Sistemas de reconhecimento de padrões; Engenharia elétrica; Electromyography; Neural networks (Neurobiology); Pattern recognition systems; Electric engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2435

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema em forma de armband para a captura de sinais de eletromiográficos de superfície para o reconhecimento de movimentos do braço. São apresentadas todas as suas etapas de projeto, desde a construção física, projeto de circuitos, sistema de aquisição, processamento e classificação por meio de Redes Neurais Artificiais. Foi construído um bracelete contendo oito canais para a captação do sinal de eletromiografia e um sistema auxiliar (giroscópio) de referência foi utilizado para indicar o instante em que o braço foi movimentado. Foram adquiridos dados dos grupos musculares do bíceps e do tríceps. Por meio da fusão de dados de sensores, os sinais foram processados por meio de rotinas no software LabVIEWTM. Após a extração de características do sinal, as amostras foram encaminhadas para uma Rede Neural Multi-Layer Perceptron para a classificação dos movimentos de flexão e extensão do braço. A mesma armband foi inserida na região do antebraço e os sinais de eletromiografia foram comparados com os sinais obtidos pelo dispositivo comercial MyoTM. O sistema apresentou como resultado altas taxas de classificação, acima de 95% e os sinais obtidos na região do antebraço apresentaram semelhanças com os obtidos pelo dispositivo comercial.