สารบัญ:
- ขั้นตอนที่ 1: สร้างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของสวิตช์ EMG
- ขั้นตอนที่ 2: เคสที่พิมพ์ 3 มิติ
- ขั้นตอนที่ 3: การสาธิตสวิตช์ EMG
วีดีโอ: [EMG] สวิตช์กระตุ้นกล้ามเนื้อ: 3 ขั้นตอน
2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:04
ต้นแบบนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของฮาร์ดแวร์/ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่มีต้นทุนต่ำและโอเพนซอร์ส เพื่อให้สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ผ่านการทำงานของกล้ามเนื้อด้วยไฟฟ้า
ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ที่ไม่มีวางจำหน่ายทั่วไปนั้นจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีนี้ ซึ่งอาจจำเป็นสำหรับผู้ทุพพลภาพในการเข้าถึงคอมพิวเตอร์ หรือเพียงเพื่อความสนุกสนาน!
สวิตช์ EMG ใช้ฮาร์ดแวร์ BITalino ร่วมกับเซ็นเซอร์ Myoware EMG ด้วยเซ็นเซอร์นี้ ผู้ใช้สามารถปรับความไวได้โดยใช้โพเทนชิออมิเตอร์
สำหรับการตั้งค่านี้ มีการนำขั้นตอนที่คล้ายกับที่ใช้ในเครื่องตรวจหัวใจ DIY นี้ไปใช้เพื่อประกอบส่วนประกอบของ BITalino และเซ็นเซอร์ Myoware
นอกจากวัสดุที่อธิบายไว้ในเครื่องตรวจหัวใจ DIY แล้ว ยังมีการใช้วัสดุต่อไปนี้:
- เซ็นเซอร์ Myoware EMG
- สกรู 4x3 มม. และน็อต 4x3 มม.
- OpenSignals
- The Grid 3 (เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ แต่ซอฟต์แวร์สื่อสารใด ๆ ก็ได้)
ขั้นตอนที่ 1: สร้างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ของสวิตช์ EMG
ในการเชื่อมต่อ Myoware กับ BITalino MCU จำเป็นต้องทำการเชื่อมต่อต่อไปนี้:
- (+) ถึง AVCC
- (-) ถึง AGND
- SIG เป็น A1
- RAW ถึง A2
คุณสามารถใช้พิน DVCC ได้เช่นกัน แม้ว่าสิ่งนี้จะทำให้เกิดสัญญาณรบกวนกับสัญญาณที่ได้รับ
ช่อง A1 จะให้สัญญาณหลังการประมวลผล ซึ่งคุณสามารถรับซองจดหมาย EMG และช่อง A2 จะให้สัญญาณดิบ
สายเคเบิล 3 ลีดเชื่อมต่อในลำดับใดก็ได้ แต่ต้องระบุ
ขั้นตอนที่ 2: เคสที่พิมพ์ 3 มิติ
ถึงเวลาประกอบอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในกล่องที่พิมพ์ 3 มิติแล้ว
ไฟล์.stl มีอยู่ในส่วนนี้
โครงด้านบนมีแถบสอดสำหรับสายรัดยางยืด เพื่อให้สามารถใช้กับแขน ขา หรือส่วนอื่นๆ ของร่างกายได้อย่างง่ายดาย
ตอนนี้ทุกอย่างพร้อมสำหรับการทดสอบแล้ว!
ขั้นตอนที่ 3: การสาธิตสวิตช์ EMG
เมื่อใช้ OpenSignals คุณสามารถเห็นภาพสัญญาณ EMG ที่ได้รับทั้งในช่อง A1 และ A2 นอกเหนือจากการแสดงภาพและบันทึกสัญญาณ EMG แล้ว คุณยังสามารถตั้งค่าการดำเนินการสำหรับสัญญาณที่ได้รับ สำหรับวิดีโอที่นำเสนอ การดำเนินการที่กำหนดค่าไว้คือการกดแป้น ซึ่งตรงกับการเปิดใช้งานสวิตช์ที่กำหนดค่าไว้ใน The Grid 3 หากต้องการเปิดใช้งานการกดแป้นนี้ ต้องมีการตั้งค่าเกณฑ์ที่มีระยะเวลาที่กำหนดใน OpenSignals - ในส่วน "การจำลองเหตุการณ์" ด้วยวิธีนี้ The Grid 3 จะตีความการหดตัวของกล้ามเนื้อเป็นการกดสวิตช์
วิดีโอนี้จัดทำขึ้นเพื่อการสาธิตโดยใช้การตั้งค่าที่คล้ายกัน เซ็นเซอร์ Myoware EMG เชื่อมต่อกับ BITalino Plugged kit ด้วยซอฟต์แวร์สื่อสาร The Grid 3
ด้วยการตั้งค่านี้ คุณยังสามารถสร้างสัญญาณ EMG เพื่อวิเคราะห์ระดับความล้าของกล้ามเนื้อและภาระงานได้อีกด้วย!
ส่งข้อความถึงฉันหากคุณต้องการทราบรายละเอียดเพิ่มเติม:)
โครงการเผยแพร่ที่นี่
แนะนำ:
EMG Biofeedback: 18 ขั้นตอน (พร้อมรูปภาพ)
EMG Biofeedback: การตั้งค่า biofeedback นี้ใช้เซ็นเซอร์ EMG เพื่อแสดงความตึงเครียดของกล้ามเนื้อเป็นชุดของเสียงบี๊บ และช่วยให้คุณฝึกร่างกายเพื่อปรับความตึงเครียดของกล้ามเนื้อได้ตามต้องการ กล่าวโดยสรุป ยิ่งคุณเครียดมากเท่าใด เสียงบี๊บจะดังขึ้นเร็วขึ้น และยิ่งผ่อนคลายมากขึ้น
DIY Emg Sensor มีและไม่มีไมโครคอนโทรลเลอร์: 6 ขั้นตอน
DIY Emg Sensor ทั้งแบบมีและไม่มีไมโครคอนโทรลเลอร์: ยินดีต้อนรับสู่แพลตฟอร์มการสอนการแบ่งปันความรู้ ในคำแนะนำนี้ ฉันจะพูดถึงวิธีสร้างวงจร emg พื้นฐานและเบื้องหลังการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง คุณสามารถใช้วงจรนี้เพื่อสังเกตการเปลี่ยนแปลงของพัลส์ของกล้ามเนื้อ ควบคุม s
ส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์: ใช้งานกริปเปอร์ (ผลิตโดย Kirigami) โดยการเคลื่อนไหวของข้อมือโดยใช้ EMG: 7 ขั้นตอน
อินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์:ใช้กริปเปอร์ (ผลิตโดย Kirigami) โดยการเคลื่อนไหวของข้อมือโดยใช้ EMG: นี่เป็นครั้งแรกที่ฉันลองใช้อินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ ฉันจับสัญญาณกระตุ้นกล้ามเนื้อของการเคลื่อนไหวของข้อมือโดยใช้เซ็นเซอร์ EMG ประมวลผล ผ่าน python และ arduino และสั่งงานกริปเปอร์ที่ใช้ origami
เซ็นเซอร์ EMG สองช่องสัญญาณ: 6 ขั้นตอน
เซ็นเซอร์ EMG สองช่องสัญญาณ: โมดูล EMG สองช่องสัญญาณประกอบด้วยวงจรรับอนาล็อกและกระบวนการกรองสัญญาณดิจิตอล วงจรการรับส่วนหน้าจะรวบรวมสัญญาณไฟฟ้าของกล้ามเนื้อของแขนหรือขามนุษย์ผ่าน CH1 และ CH2 หลังจากขยายสัญญาณ
IoT: ควบคุม HoloLens โดยใช้คิ้วของคุณ (EMG): 5 ขั้นตอน
IoT: ควบคุม HoloLens โดยใช้คิ้วของคุณ (EMG): โครงการนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NASA SUITS ของมหาวิทยาลัยโคโลราโด โบลเดอร์ ที่นำเสนอและทดสอบที่ NASA JSC ในเดือนเมษายน 2019 สำหรับโครงการในปีนั้น ฉันเป็นหัวหน้าโครงการด้านฮาร์ดแวร์ การพัฒนาและนี่คือหนึ่งในผลงานของฉัน