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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:許穎尚
研究生(外文):Ying-Shang Hsu
論文名稱:多手指人工義手系統研發
論文名稱(外文):Development of a Multi-Fingered Prosthetic System
指導教授:蕭俊祥蕭俊祥引用關係
指導教授(外文):Jin-Siang Shaw
口試委員:盧士一李春穎
口試委員(外文):Shih-Yi LuChun-Ying Lee
口試日期:2012-07-27
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:機電整合研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:形狀記憶合金肌電訊號支持向量機
外文關鍵詞:SMA(Shape Memory Alloy)ElectromyographicSupport Vector
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本篇論文主要建構了一套以形狀記憶合金做為驅動器之電子手,並結合肌電訊號辨別系統,進而發展出一套以肌電訊號控制的人工義手系統。整體系統架構可包括形狀記憶合金電子手本體、以及由個人電腦與NI-CompactRIO 所組成的肌電訊號辨別系統兩大部分,第一部份介紹人工義手的架構,包含各關節之可動性與形狀記憶合金在義手中的驅動方式;第二部份則是簡單介紹人體手臂前肢的肌肉構造與電極貼片的黏貼處以及訊號擷取的處理過程,其中包含訊號的放大、濾波、整流等步驟,達到取得乾淨的肌電訊號的目的,過程以三組貼於手臂之電極貼片擷取肌電訊號,每組肌電訊號擷取六個特徵參數,並採用支持向量機做手勢之辨識。本篇研究不但證實形狀記憶合金其取代馬達的可能性,並驗證了即時手部動作辨識系統之可行性與有效性。

In this thesis we use shape memory alloys to drive a electronic hand, combined with the EMG signal to identify the command, and then develop an EMG controlled prosthetic hand system. There are two parts in the overall system architecture, including the shape memory alloy hand, and EMG signals to identify the commands using a PC and the NI-CompactRIO system. The first part describes the architecture
of the artificial prosthetic hand, including the joint mobility and the way how shape memory alloys drive the fingers; the second part considers the forelimb muscle
structure of a human arm with surface electrodes attached for EMG signal acquisitions, which is then processed by signal amplification, filtering, rectification,
and other steps. To extract features of EMG signals, six characteristic parameters are used, and support vector machine is employed for hand gesture classification. This
study not only confirmed the possibility of using shape memory alloys to replace the motor, but also verified the feasibility and effectiveness of the developed EMG driven
SMA prosthetic hand.

摘 要
ABSTRACT ii
致謝 iii
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 論文整體架構 4
第二章 研究背景 5
2.1 形狀記憶合金介紹 5
2.1.1 形狀記憶合金之相變態 6
2.1.2 形狀記憶合金之形狀記憶效應 6
2.2 肌電訊號簡介 7
2.2.1 手臂前肢肌肉結構 8
2.2.2 動作電位 9
2.2.3 表面肌電訊號的加總效應 9
2.3 形狀記憶合金電子手 11
2.3.1 形狀記憶合金彈簧製作 11
2.3.2 電子手設計 12
第三章系統硬體架構 17
3.1 控制器簡介 18
3.2 開關電路 21
第四章 肌電訊號辨識系統 24
4.1 系統架構 24
4.2 表面肌電訊號擷取 24
4.2.1 電極片黏貼位置 25
4.3 肌電訊號處理 28
4.4 特徵值轉換 32
4.4.1 直流校正 32
4.4.2 軟體內部雜訊處理 32
4.4.3 動作區間偵測 33
4.4.4 特徵化 34
4.5 分類策略 35
4.5.1 支持向量機(Support Vector Machines ,SVM) 35
4.5.2 Libsvm 39
第五章 實驗結果與討論 41
v
5.1 肌電訊號辨識系統離線階段測試 41
5.2 肌電訊號辨識系統上線階段測試 42
5.3 肌電訊號辨識系統結合電子義手實測 52
5.4 討論 53
5.4.1 肌電訊號擷取系統 53
5.4.2 辨識率 53
第六章 結論與未來展望 54
6.1 結論 54
6.2 未來展望 54
參考文獻 56

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[21] http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

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