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dc.contributor.advisorAvilés Sánchez, Oscarspa
dc.contributor.authorAlzate Arias, Nicolás
dc.coverage.spatialCalle 100spa
dc.date.accessioned2018-02-26T15:41:47Z
dc.date.accessioned2019-12-26T22:10:15Z
dc.date.available2018-02-26T15:41:47Z
dc.date.available2019-12-26T22:10:15Z
dc.date.issued2018-01-24
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10654/17240
dc.description.abstractPara una persona con amputación de mano, una prótesis mecánica o cosmética no proporciona las funciones suficientes como para ser un remplazo aceptable del miembro perdido, por esto este trabajo de grado realiza el control mioeléctrico de una prótesis de mano derecha, por medio de señales musculares del antebrazo, de tal manera que se puedan realizar ciertos movimientos y agarres con la prótesis solo al tensionar ciertos músculos. Para la elaboración de este control, es necesario realizar una etapa de acondicionamiento de señal, la cual consta de un amplificador de instrumentación y un filtro pasabanda de octavo grado, a continuación, la señal adquirida por los 6 músculos filtrada y amplificada, pasa por un conversor análogo digital para ser comunicada vía USB a un computador. Es necesario poder garantizar una frecuencia de muestreo ya que, para hacer un análisis de frecuencia, los datos deben ser equidistantes en tiempo para poder interpretar correctamente los datos resultantes de transformada rápida de Fourier. Una vez los datos en el computador, se procede a hacer un análisis en frecuencia para encontrar patrones en ciertas muestras, y por medio de técnicas de inteligencia artificial, reconocer patrones en las señales entrantes y así detectar que movimientos se están realizando interpretando las señales musculares. Ya interpretada la información es necesario enviar las señales de cada servomotor, por un circuito de potencia, para mover las articulaciones y así replicar el gesto en la prótesis de mano.spa
dc.description.tableofcontentsContenido Contenido 5 Lista de figuras 7 Lista de tablas 12 1 Introducción 14 1.1. Motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2. Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.4. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5. Organización del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2 Marco Teórico 21 2.1. La mano humana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.1. Movimientos mano y muñeca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.1.2. Anatomía de la mano humana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.3. Medidas de la mano humana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2. Músculos del antebrazo encargados del movimiento de la mano y su función . 29 2.3. Biopotenciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.3.1. Señales de electromiografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.2. Electrodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.4. Músculos seleccionados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.5. Conclusión del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3 Generalidades del sistema completo 50 3.1. Sistema de adquisición y digitalización de señal . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.2. Sistema computacional de procesamiento y reconocimiento de gestos . . . . . 54 3.3. Conclusión del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4 Adquisición y digitalización de señal 56 4.1. Amplificación de instrumentación y sumador inversor . . . . . . . . . . . . . 57 5 CONTENIDO 6 4.2. Etapa de filtrado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.3. Circuito de digitalización de la señal y comunicación serial . . . . . . . . . . 65 4.4. Circuito impreso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.5. Simulación de la etapa electrónica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.6. Potencia del circuito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.7. Conclusión del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5 Recepción, procesamiento e identificación de gesto 77 5.1. Recepción de datos, visualización y edición . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5.2. Procesamiento y análisis de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 5.3. Identificación de gestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 5.3.1. Gestos a identificar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.4. Señales EMG de cada gesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.5. Conclusión del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 6 Prótesis de mano 108 6.1. Estudio cinemático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.1.1. Cinemática directa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6.1.2. Cinemática inversa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 6.2. Modelo de fuerzas y momentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6.3. Impresión 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 6.3.1. Propiedades mecánicas y térmicas del ABS . . . . . . . . . . . . . . 122 6.4. Construcción de cartílagos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.4.1. Pruebas del material . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.5. Tendones de la prótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6.6. Selección de motores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 6.7. Base que sostiene la prótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 6.8. Movimiento de la prótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 6.9. Gestos realizables por el modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 6.10. Conclusión del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 7 Animación virtual y movimiento físico 135 7.1. Animación virtual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 7.1.1. Modelo en SimMechanics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 7.1.2. Simulación de movimiento en Simulink . . . . . . . . . . . . . . . . 138 7.2. Movimiento físico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 7.3. Conclusión del capítulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 Bibliografía 152 A Anexos 157 A.1. Programa del microcontrolador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 A.2. Programa Matlab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 A.3. Planos de la base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170spa
dc.format.extent180 páginas : fotos, gráficos, imágenes.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2017spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/spa
dc.titleControl mioeléctrico de una prótesis de miembro superior - Manospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembCINEMATICAspa
dc.subject.lembROBOTICAspa
dc.subject.lembPROTESISspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríadspa
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.description.abstractenglishFor a person with hand amputation, a mechanical or cosmetic prosthesis does not provides enough functionality to be an acceptable replacement for the lost member, that's the reason why this article presents the myoelectric control of a prosthesis for the right hand, using muscular signals from the forearm, in such a way that the prosthesis can perform certain movements and grips with only activating certain muscles. For the elaboration of this control, it is necessary to design a electronic conditioning stage, which consists of an instrumentation amplifier and an eighth grade passband filter, then the filtered signal acquired by the 6 selected muscles and amplified goes through a digital analog converter to be communicated via USB to a computer. It is necessary to be able to guarantee a sampling frequency so the data must be equidistant in time to be able to interpret correctly the data resulting from fast Fourier transform to make a optimal frequency analysis. Once the data is already in the computer, we proceed to do a frequency analysis to find patterns in certain samples, and by means of artificial intelligence techniques, recognize patterns in the incoming signals and thus detect which movements are being made interpreting the muscle signals. Once the information has been interpreted, it is necessary to send the signals of each servomotor, by a power circuit, to move the joints and replicate the gesture in the hand prosthesis.eng
dc.title.translatedMyoelectric control for a upper limb prosthesisspa
dc.subject.keywordsmyoelectricspa
dc.subject.keywordscontrolspa
dc.subject.keywordsprosthesisspa
dc.subject.keywordshandspa
dc.subject.keywordsneuralspa
dc.subject.keywordsnetworkspa
dc.subject.keywordsAIspa
dc.subject.keywordsfilterspa
dc.subject.keywordsconditioningspa
dc.subject.keywordsSimMechanicsspa
dc.subject.keywordsMatlabspa
dc.publisher.programIngeniería en Mecatrónicaspa
dc.creator.degreenameIngeniero en Mecatrónicaspa
dc.creator.degreenameIngeniero en Mecatrónicaspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.publisher.facultyIngenieria - Ingenieria en Mecatrónicaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.dcmi-type-vocabularyTextspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadasspa
dc.relation.referencesMathworks- Control Servo Motors. URL https://www.mathworks.com/ help/supportpkg/arduinoio/examples/control-servo-motors.html? requestedDomain=www.mathworks.comspa
dc.relation.referencesS3003 FUTABA SERVO. URL http://www.es.co.th/schemetic/pdf/ et-servo-s3003.pdf.spa
dc.relation.references1500. Amplitud de movimiento - anatomia . cuerpo humano - tafad - tafad y cursos. In TAFAD y Cursos, Diciembre 2016. URL http://www.tafadycursos.com/load/ cuerpo_humano/anatomia/amplitud_movimiento/116-1-0-1030.spa
dc.relation.referencesE. Oliveros Acosta. Recontruccion puesta en funcionamiento y mejora de mano robot de cuatro dedos que imite los modelos prensiles humanos. Universidad Militar Nueva Granada, 2013.spa
dc.relation.referencesAITIM. Tableros de fibras de densidad media (mdf). Productos basicos y carpiteria, 2015. URL https://www.cscae.com/area_tecnica/aitim/enlaces/ documentos/Tableros_Fibras%20MDF_15.06.2015.pdf.spa
dc.relation.referencesAlexandridis, Antonios K. Zapranis, Achilleas D. Zapranis, and Achilleas D. Wavelet Neural Networks. John Wiley & Sons, 2014.spa
dc.relation.referencesMoh Arozi, Farika T Putri, Mochammad Ariyanto, Wahyu Caesarendra, Augie Widyotriatmo, Munadii, and Joga D. Setiawan. Electromyography (emg) signal recognition using combined discrete wavelet transform based on artificial neural network (ann). InternationalConference of Industrial, Mechanical, Elictrical, Chemical Engineering (ICIMECE), 2016. URL http://ieeexplore.ieee.org.ezproxy.umng.edu.co: 2048/stamp/stamp.jsp?arnumber=7910421.spa
dc.relation.referencesInc. BioDigital. Biodigital human: Explore the body in 3d! In The BioDigital Human Platform, Noviembre 2016. URL https://human.biodigital.com/.spa
dc.relation.referencesRick Bowers. La fuerza para continuar. inMotion, 16, 2006. URL http://www.amputee-coalition.org/spanish/inmotion/sep_oct_06/ strength_to_carry.html.spa
dc.relation.referencesWahyu Caesarendra, Syhara U Lekson, Khusnul A Mustaqim, Andri R Winoto, and Augie Widyotriatmo. A classification method of hand emg signals based on principal component analysis and artificial neural network. International Conference on Instrumentation, control and Automation, 2016. URL http://ieeexplore.ieee.org. ezproxy.umng.edu.co:2048/stamp/stamp.jsp?arnumber=7811469.spa
dc.relation.referencesE. Y. Chao. Biomechanics of the hand: A basic Research Study. World Scientific, 1989.spa
dc.relation.referencesArea de Electronica. Conceptos Fundamentales en el diseno de filtros, chapter 2, page 13. ESI, 2004.spa
dc.relation.referencesVladimir Pizarro de la Hoz; Giovanny Alberto Rincon Sanchez. Diseno e implementacion de mecanismo de prension para mano robot antropomorfica. Universidad Militar Nueva Granada, 2012spa
dc.relation.referencesDesconocido. En colombia 37 pacientes han sido amputados por quemaduras con polvora. Caracol Radio, 2015. URL http://caracol.com.co/radio/2015/12/26/ nacional/1451159087_391786.html.spa
dc.relation.referencesDesconocido. En colombia, ya van 79 amputados por el uso inadecuado de la polvora. EL PAIS, Enero 2015. URL http://www.elpais.com.co/elpais/colombia/ noticias/ya-van-79-amputados-por-uso-inadecuado-polvora.spa
dc.relation.referencesR. N. Khushaba; S. Kodagoda; M. Takruri; G. Dissanayake. Toward improved control of prosthetic fingers using surface electromyogram (emg) signals,. Expert Systems with Applications, 39(12):10731–10738, 2012.spa
dc.relation.referencesRicardo Galan; Oscar F. Aviles; Carlos Zubieta; Christian Segura; Mauricio Mauledoux; Diana Correa; Andres Duran. Sistema de medicion automatica de la movilidad articular de la mano por medio de un guante de datos. Sociedad Colombiana de Cirugia Plastica Estetica y Reconstructiva, 2015.spa
dc.relation.referencesArmin Ehrampoosh, Aghil Yousefi-Koma, Seyed Saied Mohtasebi, and Moosa Ayati. Emg-based estimation of shoulder kinematic using neural network and quadratic discrimunant analysis. International Conference on Robotics and Mechatronics, 2016.spa
dc.relation.referencesAlbetro Estebanez. Biomecanica aplicada a la danza dantz-ango. In DANTZ-ANGO, 2016. URL https://dantz-ango.blogspot.com.co/2015/03/ biomecanica-aplicada-la-danza.html.spa
dc.relation.referencesC. F. Fernandez. Si hay salida para los amputados. EL TIEMPO, Abril 2006.spa
dc.relation.referencesDr. Carlos A. González. Niveles de amputacion. ArcesW, 2005. URL http://www. arcesw.com/niveles.htm.spa
dc.relation.referencesT. Gutierrez and Jose J. Diseno y simulacion de una mano mecanica para ser utilizada como un efecto final robotico. Universidad de Carabobo, Faculta de ingenierÃa, 2010.spa
dc.relation.referencesTEXAS INSTRUMENTS. Ina12x precision, low power instrumentation amplifiers. Technical report, TEXAS INSTRUMENTS, 1995.spa
dc.relation.referencesJeffrey C. Ives and Janet K. Wigglesworth. Sampling rate effects on surface emg timing and amplitude measures. ELSEVIER, 2003.spa
dc.relation.referencesM. H. Jali, T. A. Izzuddin, Z. H. Bohari, H. I. Jaafar, and M. N. M. Nasir. Pattern recognition of emg signal during load lifting using artificial neural network (ann). IEEE International Conference on Control System, Computin and Engineering, 2015. URL http://ieeexplore.ieee.org.ezproxy.umng.edu.co:2048/stamp/ stamp.jsp?arnumber=7482179.spa
dc.relation.referencesKattan, Ali Abdullah, Rosni Geem, and Zong Woo. Artificial Neural Network Training and Software Implementation Techniques. Computer Networks, 2011.spa
dc.relation.referencesA. E. Kostopoulos and T. N. Grapsa. Self-scales conjugate gradient training algorithm. Neurocomputing, 2009.spa
dc.relation.referencesVicente C. Leis, A. Arturo; Trapani. Atlas of Electromyography. -, -.spa
dc.relation.referencesGianluca De Luca. Fundamental concepts in emg signal acquisition. Delsys, 2003spa
dc.relation.referencesKevin M. Lynch and Frank C. Park. MODERN ROBOTICS MECHANICS, PLANNING, AND CONTROL. Cambridge University, 2017.spa
dc.relation.referencesC. A. Riano Rios; V. E. Quintero Machado. Control de una mano virtual usando senales electromiograficas. Universidad Militar Nueva Granada, 2010.spa
dc.relation.referencesJ. C. Marcos. 2-movimientos basicos del cuerpo humano j.c. healthy live. In jctraining, Diciembre 2016. URL http://jctraining.webnode.es/anatomia-fisiologia/ a1-movimientos-del-cuerpo/.spa
dc.relation.referencesMathworks. Simulacion y diseno basado en modelos. In Simulink, 2017.spa
dc.relation.referencesJohnnie Molina. Design a 60hz notch filter with the uaf42. Bur Brown Application Bolletin, 1994.spa
dc.relation.referencesRafael Barea Navarro. Instrumentacion biomedica - electromiograNavarro-, chapter 5, page 19. Departamento Electronica, -. URL http://www.bioingenieria.edu. ar/academica/catedras/bioingenieria2/archivos/apuntes/tema%205%20-% 20electromiografia.pdf.spa
dc.relation.referencesKim Norton. Un breve recorrido por la historia prostesica. inMotion, 17(17), 2007.spa
dc.relation.referencesJ. Rondon; G. Ocampo. Diseno y contruccion de una mano robot de cuatro dedos. Universidad Militar Nueva Granada, 2006.spa
dc.relation.referencesEmmarock Papre. Anatomia de la mano(huesos,ligamentos,articulaciones y musculos). In SlideShare, Diciembre 2016. URL http://es.slideshare.net/Pradigun/ anatomia-de-la-manohuesosligamentosarticulaciones-y-musculos.spa
dc.relation.referencesAngkoon Phinyomark, Sirinee Thongpanja, Housheng Hu, Pornchai Phukpattaranont, and Chusak Limsakul. Computational Intelligence in Electromyography Analysis - A Persepective on Current Aplications and Future Challenges, chapter The Usefulness of Mean and Median Frequencies in Electromyography Analysis, pages 196–220. INTECH, 2012.spa
dc.relation.referencesAngkoon Phinyomark, S. Thongpanja, P. Phukpattaranontc, and Chusak Limsakul. Mean and median frequency of emg signal to determine muscle force based on timedependent powerspectrum.ELEKTRONIKA IR ELEKTROTECHNIKA,2016.spa
dc.relation.referencesDiego Pincay. Huesos de la mano. In SlideShare, Diciembre 2016. URL http://es. slideshare.net/diegopincay7/huesos-de-la-mano-50826537.spa
dc.relation.referencesRacocojcscu. Archivo:anatomiadelamano.jpeg - ecured. In EcuRed, 2016. URL https: //www.ecured.cu/Archivo:Anatomiadelamano.jpeg.spa
dc.relation.referencesVictor Rivas. Victor rivas quiromasaje y tapping: Ejercicios para artritis. In Victor Rivas Quiromasaje y Tapping, Diciembre 2016. URL http://quiromasajetapping.blogspot. com.co/2014/11/ejercicios-para-artritis.html.spa
dc.relation.referencesProyectos roboticos google sites. Cinematica inversa para un brazo robot de 5 grados de libertad. In Cinematica III, 1999. URL https://sites.google.com/site/ proyectosroboticos/cinematica-inversa-iiispa
dc.relation.referencesDaniel Humberto Sanchez Calderon. Consideraciones anatomicas en el diseno de una mano artificial. Universidad Militar Nueva Granada, 2016.spa
dc.relation.referencesPeter Siao, Didier Cros, and Steve Vucic. Practical Approach to Electromyography An Illustrated Guide for Clinicians. Demos Medical Publishing, 2011.spa
dc.relation.referencesSimscape Multibody Tecnica Expert Steve Miller. Model and simulate multibody mechanical systems. In Simscape Multibody, 2017. URL https://www.mathworks.com/products/ simmechanics.html.spa
dc.relation.referencesMarian Stopka, Robert Kohar, Stanislav Gramblicka, and Rudolf Madaj. Dynamicas analysis of 3d printer’s powertrain. International scientific conference on sustainable, modern and safe transport, 2017.spa
dc.relation.referencesTextosCientificos.com. Nylon 66. In Polimeros, 2005. URL https://www. textoscientificos.com/polimeros/nylon/nylon66.spa
dc.relation.referencesM. Vergara, J. Serrano Cabedo, P. J. Rodriguez Cervantes, and A. Perez Gonzalez. Resultados de un trabajo de campo sobre agarres utilizados en tareas cotidianas. In XIX Congreso Nacional de Ingenieria Mecanica - Asociacion EspañoladeIngenieriaMecanica,2012.spa
dc.relation.referencesHalit Eren Webster, John G.;. Measurement, Instrumetation, and sensors Handbook, volume 74. CRC Handbook, 2014.spa
dc.relation.referencesZixiang Weng, Jianlei Wang, T. Senthil, and Lixin Wu. Mechanicas and thermanl propertiesof abs/montmorillonite nanocomposites for fused deposition modeling 3d printing. Material and Design, 2016.spa
dc.relation.referenceswww.artisam.org Consultores industria textil y quimica. Capitulo 15. polimeros. In Desconocido, pages 449–507, Consultado 2017. URL http://www.artisam.org/descargas/ pdf/POLIMEROS.pdf.spa
dc.relation.referencesSung yoon Jung and Inhyuk Moon. Grip force modelin of a tendon-driven prosthetic hand. International Conference on Control, Automation and Systems 2008, 2008. URL http://ieeexplore.ieee.org.ezproxy.umng.edu.co:2048/stamp/ stamp.jsp?arnumber=4694429.spa
dc.relation.referencesW. Guo; P. Yao; X. Sheng; D. Zhang; X. Zhu. An enhanced human-computer interface based on simultaneous semg and nirs for prostheses control. International Conference on Information and Automation, pages 204–207, Julio 2014.spa
dc.relation.referencesW. Guo; P. Yao; X. Sheng; H. Liu; X. Zhu. A wireless wearable semg and nirs acquisition system for an enhanced human-computer interface. International Conference on Systems, Man, and Cybernetic, pages 2192–2197, Octubre 2014.spa
dc.subject.proposalcontrolspa
dc.subject.proposalmioeléctricospa
dc.subject.proposalprótesisspa
dc.subject.proposalmanospa
dc.subject.proposalredspa
dc.subject.proposalneuronalspa
dc.subject.proposalinteligenciaspa
dc.subject.proposalartificialspa
dc.subject.proposalfiltrosspa
dc.subject.proposalacondicionamientospa
dc.subject.proposalSimMechanicsspa
dc.subject.proposalMatlabspa
dc.publisher.grantorUniversidad Militar Nueva Granadaspa


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