Міографічна система біонічної руки з оптичною ідентифікацією типу поверхні

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorВонсевич, Костянтин Петрович
dc.date.accessioned2020-08-20T13:23:29Z
dc.date.available2020-08-20T13:23:29Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThis work is devoted to creation of a myographic system of prosthetic hand with advanced movements and gestures capabilities with recognition of myoelectric signals by a neural network interface and optical identifier of the contact surface for fingers touch. The method of recognizing categories of physiological movements and gestures by analyzing electro- and force-myographic signals on the base of multilevel artificial neural networks have been improved, which allowed to increase the accuracy of classification of wrist gestures. The method of recognizing the contact surface by a finger prosthesis due to optical identification with instruments of concentration optical energy have been improved, which made possible to increase the reliability of identification of the structure of the objects of manipulation. The method of hand prosthesis movements coordination based on simultaneous registration and recognition of physiological signals and optical identification signal have been improved.uk
dc.description.abstractruДиссертационная работа посвящена созданию миографической системы протезной руки с расширенными возможностями движений и жестов с распознаванием миоэлектрических сигналов нейросетевым интерфейсом и оптическим идентификатором контактной поверхности для прикосновения пальцев. В работе усовершенствован метод распознавания категорий физиологических движений и жестов за счет анализа электро- и форс- миографических сигналов мультиуровневыми искусственными нейронными сетями, что позволило повысить точность классификации жестов кисти руки. Усовершенствован метод распознавания контактной поверхности пальцем протеза за счет оптической идентификации со средствами концентрации оптической энергии, что позволило повысить достоверность идентификации структуры объектов манипуляции. Усовершенствован метод координации движений протеза кисти руки на основе одновременной регистрации и распознавания физиологических сигналов и сигнала оптической идентификации, что позволило реализовать биоуправление движениями пальцев протеза с вариативными параметрами скорости и силы сжатия. Представлены результаты экспериментальной апробации созданных и усовершенствованных методов распознавания категорий физиологических движений, идентификации контактных поверхностей и координации движений протеза кисти, которые подтвердили возможность их практического применения. Основное содержание работы представлено в четырех разделах. В первом разделе проведен анализ методов и технических средств протезирования верхних конечностей человека. В частности, во время аналитического обзора и литературного поиска, раскрывающего проблематику возбуждаемых в диссертации задач, исследованы биофизические основы регистрации сигналов для интуитивного управления бионическим протезом руки, выяснены особенности измерения и анализа биопотенциалов мышц руки в задачах бионического протезирования, представлены технические основы конструирования и основные характеристики современных протезных систем. Разработано структурную схему бионической протезной системы верхней конечности, а также рассмотрены методы и сенсоры для обеспечения обратной связи и идентификации поверхностей в протезных устройствах. Определены основные задания, которые нужно реализовать с целью решения научно-практической задачи, рассматриваемой в диссертационной работе. Второй раздел посвящен совершенствованию миорегистрирующей системы протеза руки средствами оптической идентификации. В частности, разработана схема функционирования миографической системы биоуправляемого протеза руки с оптической идентификацией типа поверхности. Описаны алгоритм функционирования и формирования выходных сигналов движения пальцев бионической руки. Разработан алгоритм определения типа контактной поверхности с помощью оптической идентификации. Разработана математическая модель определения входных сигналов миографической системы с оптической идентификацией типа поверхности. В третьем разделе представлены разработки экспериментального образца протеза руки с миоэлектронным управлением. В частности, разработаны алгоритмы и изготовлены прототипы модулей измерения сигнала, которые позволили определить особенности и отдельные ограничения при измерении электромиографического и форс-миографического сигналов, а также создать программное обеспечение для миографической системы. Разработан алгоритм и структура модуля измерения сигнала оптической идентификации, определены начальные условия и ограничения при проведении исследований по определению типа контактной поверхности, создано программное обеспечение для измерения оптического сигнала. В четвертом разделе осуществлено практическую апробацию разработанной двухканальной миографической системы с оптической идентификацией типа поверхности. Избран типичный набор движений пальцев для апробации системы, описаны принципы систематизации групп пациентов и алгоритм процесса измерения входных сигналов, сформирован массив входных данных и проведена оценка измеренных миографических сигналов. Апробирована методика и показаны результаты распознавания типа поверхности модулем оптической идентификации. Приведены результаты экспериментальных исследований разработанной миографической системы.uk
dc.description.abstractukДисертаційна робота присвячена створенню міографічної системи протезної руки з розширеними можливостями рухів та жестів із розпізнаванням міоелектричних сигналів нейромережевим інтерфейсом та оптичним ідентифікатором контактної поверхні для дотику пальців. У роботі вдосконалено метод розпізнавання категорій фізіологічних рухів та жестів шляхом аналізу електро- та форс- міографічних сигналів мультирівневими штучними нейронними мережами, що дозволило підвищити точність класифікації жестів кисті руки. Вдосконалено метод розпізнавання контактної поверхні пальцем протезу шляхом оптичної ідентифікації із засобами концентрації оптичної енергії, що дало можливість підвищити достовірність ідентифікації структури об’єктів маніпуляції. Вдосконалено метод координації рухів протезу кисті руки на основі одночасної реєстрації і розпізнавання фізіологічних сигналів та сигналу оптичної ідентифікації.uk
dc.format.page32 с.uk
dc.identifier.citationВонсевич, К. П. Міографічна система біонічної руки з оптичною ідентифікацією типу поверхні : автореф. дис. … канд. техн. наук : 05.11.17 - біологічні та медичні прилади і системи / Вонсевич Костянтин Петрович. – Київ, 2020. – 32 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/35730
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectбіонічний протез рукиuk
dc.subjectкласифікація сигналівuk
dc.subjectматриця похибокuk
dc.subjectоптична ідентифікаціяuk
dc.subjectповерхнева електроміографіяuk
dc.subjectпротезуванняuk
dc.subjectрозпізнавання поверхоньuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectforce-міографіяuk
dc.subjectTDF- характеристикиuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectbionic hand prosthesisuk
dc.subjectconfusion matrixuk
dc.subjectforce myographyuk
dc.subjectoptical identificationuk
dc.subjectprostheticsuk
dc.subjectsignal classificationuk
dc.subjectsurface electromyographyuk
dc.subjectsurface recognitionuk
dc.subjecttime domain featuresuk
dc.subjectбионический протез рукиuk
dc.subjectискусственная нейронная сетьuk
dc.subjectклассификация сигналовuk
dc.subjectматрица ошибокuk
dc.subjectоптическая идентификацияuk
dc.subjectповерхностная электромиографияuk
dc.subjectпротезированиеuk
dc.subjectраспознавание поверхностейuk
dc.subjectforce-миографияuk
dc.subjectTDF-характеристикиuk
dc.subject.udc612.741.1 :617.577:681.525:616-77uk
dc.titleМіографічна система біонічної руки з оптичною ідентифікацією типу поверхніuk
dc.typeThesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vonsevich_aref..pdf
Розмір:
2.08 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Автореферати (КІТВП)
Автореферати (вільний доступ)