Orientador: Éric FujiwaraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Nesse projeto, demonstrou-se um sistema de miografia óptica como uma alternativa promissora para monitorar as posturas da mão e os gestos do usuário. Essa técnica se fundamenta em acompanhar as atividades musculares responsáveis pelos movimentos da mão com uma câmera externa, relacionando a distorção visual verificada no antebraço com a contração e o relaxamento necessários para dada postura. Três configurações de sensores foram propostas, estudadas e avaliadas. A primeira propôs monitorar a atividade muscular analisando a variação da frequência espacial de uma textura de listras uniformes impressa sobre a pele, enquanto que a segunda se caracteriza pela contagem de pixels de pele visível dentro da região de interesse. Ambas as configurações se mostraram inviáveis pela baixa robustez e alta demanda por condições experimentais controladas. Por fim, a terceira recupera o estado da mão acompanhando o deslocamento de uma série de marcadores coloridos distribuídos ao longo do antebraço. Com um webcam de 24 fps e 640 × 480 pixels, essa última configuração foi validada para oito posturas distintas, explorando principalmente a flexão e extensão dos dedos e do polegar, além da adução e abdução do último. Os dados experimentais, adquiridos off-line, são submetidos a uma rotina de processamento de imagens para extrair a informação espacial e de cor dos marcadores em cada quadro, dados esses utilizados para rastrear os mesmos marcadores ao longo de todos os quadros. Para reduzir a influência das vibrações naturais e inerentes ao corpo humano, um sistema de referencial local é ainda adotado dentro da própria região de interesse. Finalmente, os dados quadro a quadro com o ground truth são alimentados a uma rede neural artificial sequencial, responsável pela calibração supervisionada do sensor e posterior classificação das posturas. O desempenho do sistema para a classificação das oito posturas foi avaliado com base na validação cruzada com 10-folds, com a câmera monitorando o antebraço pela superfície interna ou externa. O sensor apresentou uma precisão de ?92.4% e exatidão de ?97.9% para o primeiro caso, e uma precisão de ?75.1% e exatidão de ?92.5% para o segundo, sendo comparável a outras técnicas de miografia, demonstrando a viabilidade do projeto e abrindo perspectivas para aplicações em interfaces humano-robôAbstract: In this work, an optical myography system is demonstrated as a promising alternative to monitor hand posture and gestures of the user. This technique is based on accompanying muscular activities responsible for hand motion with an external camera, and relating the visual deformation observed on the forearm to the muscular contractions/relaxations for a given posture. Three sensor designs were proposed, studied and evaluated. The first one intended to monitor muscular activity by analyzing the spatial frequency variation of a uniformly distributed stripe pattern stamped on the skin, whereas the second one is characterized by reckoning visible skin pixels inside the region of interest. Both designs are impracticable due to their low robustness and high demand for controlled experimental conditions. At last, the third design retrieves hand configuration by tracking visually the displacements of a series of color markers distributed over the forearm. With a webcam of 24 fps and 640 × 480 pixels, this design was validated for eight different postures, exploring fingers and thumb flexion/extension, plus thumb adduction/abduction. The experimental data are acquired offline and, then, submitted to an image processing routine to extract color and spatial information of the markers in each frame; the extracted data is subsequently used to track the same markers along all frames. To reduce the influence of human body natural and inherent vibrations, a local reference frame is yet adopted in the region of interest. Finally, the frame by frame data, along with the ground truth posture, are fed into a sequential artificial neural network, responsible for sensor supervised calibration and subsequent posture classification. The system performance was evaluated in terms of eight postures classification via 10-fold cross-validation, with the camera monitoring either the underside or the back of the forearm. The sensor presented a ?92.4% precision and ?97.9% accuracy for the former, and a ?75.1% precision and ?92.5% accuracy for the latter, being thus comparable to other myographic techniques; it also demonstrated that the project is feasible and offers prospects for human-robot interaction applicationsMestradoEngenharia MecanicaMestre em Engenharia Mecânica33003017CAPE
