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https://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/53| Título : | Sistema de reconocimiento y captura de señales mioeléctricas para teleoperación de mano robótica |
| Autor : | Torres Torreglosa, Alfredo José Vega Cueto, Walter Enrique |
| Palabras clave : | Research Subject Categories::TECHNOLOGY Ingeniería de Sistemas Sensores Prótesis Mioléctricos |
| Fecha de publicación : | 8-jun-2019 |
| Editorial : | Universidad del Sinu, seccional Cartagena |
| Citación : | J. M. D. González, «ROBÓTICA Y PRÓTESIS INTELIGENTES,» Revista Digital Universitaria, vol. 6, nº 1, p. 15, 18 de enero 2004. L. Ríos, «Uso de materiales con memoria de forma para actuar los dedos de una prótesis de miembro superior,» Revista Digital Universitaria, vol. 6, nº 1, p. 15, 18 de enero 2004. L. Carvajal, «Diseño de un método para capturar señales mioeléctricas de miembros superiore,» Revista de la Universidad de la Amazonía, vol. 26, pp. 33-43, 2013. K. E. y. B. H. P. Parker, «Myoelectric signal processing for control of powered limb prostheses,» Electromiografía Kinesiología, vol. 16, nº 2, pp. 541-548, 2006. A. Y. J. J. A. R. B. L. M. B. R. y. L. E. (. Cela, «Complete Low-Cost Implementation of a Teleoperated Control System for a Humanoid Robot: Sensor,» 2013. [En línea]. Available: https://www.mdpi.com/14248220/13/2/1385. A. B. A. T. E. M. M. A. M. Roberto Merletti, «Technology and instrumentation for detection and conditioning of the surface electromyographic signal: state of the art,» Elsevier, vol. 24, nº 2, pp. 122134, 2009-2-1. C. B. m. Robledo, «http://prodanimal.fagro.edu.uy/cursos/AFA/TEORICOS/ 03a%20%20Contraccion%20muscular%20y%20transformacion%20en%20carne.pdf,» [En línea]. Available:http://prodanimal.fagro.edu.uy/cursos/AFA/TEORICOS/03a%20%20Contraccion%20muscular%20y%20transformacion%20en%20carne.pdf. DANE, «DANE. “Personas con discapacidad en colombia”,» [En línea]. Available: https://www.dane.gov.co/index.php/component/search/?searchword=cita&searchphrase=exact&ordering=newest&limit=10&start=0. G. y. G. E. Betancourt, «Reconocimientos de patrones de movimiento a partir de señales electromiográficas,» Scientia Et Technica, vol. 10, pp. 5360, 2019. A. P. P.F.E. Valdés, Microcontroladores Fundamentos y Aplicaciones con PIC., Barcelona, España: Alfaomega, 2013, pp. 247-274. R. G. Tello, «Towards semg classification based on Bayesian and k-NN to control a prosthetic,» de Towards sEMG Classification Based on Bayesian, Brazil, 2015. A. Torres, «Mano robotica,» Ciencias de la salud, vol. 2, p. 56, 2019. |
| Resumen : | En este trabajo se presenta el diseño de un prototipo de sensor mioeléctrico que ayudo a la captura de las señales que corresponden al movimiento de cada dedo de una mano humana. Consta principalmente del procesamiento análogo – digital de la señal mioeléctrica en una determinada área del brazo humano. Una vez obtenida la señal mioeléctrica captada de zonas específicas del cuerpo humano, en este caso, el brazo humano. Se procedió a discriminar las señales provenientes de cada dedo del paciente con el uso de procesamiento de señales. En los resultados obtenidos se puede apreciar que las señales EMG son magnitudes muy inestables que varían de persona a persona, ya que cada una de ellas presenta distintas respuestas que dependen del esfuerzo aplicado al músculo y además cada músculo presenta distintos tipos de magnitud de fatiga haciendo que la señal de debilite. |
| Descripción : | Desarrollar un prototipo funcional de captura de datos utilizando EMG en miembro superior del cuerpo humano para tele-operación de mano robótica. |
| URI : | http://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/53 |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Sistemas |
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| SISTEM~1.PDF | Trabajo de grado - Sistema de reconocimiento y captura de señales mioeléctricas para teleoperación de mano robótica | 2,49 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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