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上肢康复机器人实验平台肌电信号采集系统的设计

2012-03-15

电子世界 2012年11期
关键词:采集卡肌电电信号

1.引言

近年来随着电子技术的迅猛发展和微处理器的广泛应用,对肌肉电信号的检测手段逐渐丰富和完善,国内外学者对表面肌电信号的研究也逐渐深入。使得表面肌电信号在临床医学、运动医学[1]、康复医学[2]、及体育运动等领域被广泛应用。

本课题以211工程建设平台“康复工业过程运行于控制集成优化——流程工业过程建模、优化控制方法”的子课题“上肢康复机器人控制及评价系统研究”为背景,在上肢康复机器人系统基础上,完成肌电信号采集系统的设计。通过本课题工作的开展,可以完成对采集到的肌电信号进行处理与分析,使康复训练和康复评价过程形成一个闭环,可以根据患者康复程度调整训练方案,进一步达到较佳的康复训练水平[3],进一步为建立科学的康复评价体系提供依据。

2.肌电信号的特点

表面肌电信号是肌肉中许多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加,反映了神经、肌肉的功能状态。因不同个体、肌肉而存在差异,但仍具有以下共性,表面肌电信号一般有以下典型特征[4]:

(1)肌电信号是一种微弱的电信号。肌电信号的幅度范围一般在0-5mV,肌肉收缩时为60-300uV,松弛时约为20-30uV,而且一般不会超过噪音水平。对于健康人,肌电幅度的峰峰值可达1-3mV。对于残肢者,其肌电幅值一般小于350uV,有的甚至不足1uV,约比正常人减小数倍至几十倍;

(2)肌电信号是一种交流电压,存在着交变性,它在幅值上与肌肉产生的力大致成比例。肌肉松弛和紧张度与产生的表面肌电电压幅度之间存在着良好的线性关系;

(3)频域参数比时域参数更能反映肌电特征。因为当力大小稍有变化时,其时域波形变化较大,而频域特征变化不是很大;

(4)采用表面电极时,肌电信号能量主要集中在1000Hz以下,频谱分布在20-500Hz,主要集中在500Hz以下,300Hz以上显著减弱。其中,绝大部分频谱集中在50-150Hz之间。功率谱最大频率随肌肉而定,通常在30-300Hz之间;

(5)不同肌肉的肌电信号存在差异性[5]。在频域上,不同肌肉的肌电信号,其频率的幅值不仅存在数值范围上的差别,更重要的是在功率谱的分布各有特征;

(6)同一块肌肉在作不同动作时,其幅值谱频率特性曲线形状仍然相似,从而说明不同肌肉的肌电发放存在着一定的规律性[6]。

这些典型特征为肌电信号的应用及采集系统的设计提供了理论基础。

3.硬件设计

3.1 电极

表面肌电信号是一种非常微弱的电信号,而它的获取是由电极传感器实现的,所以说选择合适的电极在整个采集系统的设计中至关重要。表面电极也称皮肤电极,其特点是使用简便,一般只需粘贴于身体表面即可使用,并且不会对患者造成创伤。本文选用的就是表面电极,无纺布ECG理疗电极,长度4cm宽度4cm,厚2mm,电阻只有150-300欧姆。图3.1为无纺布ECG理疗电极的图片。

3.2 调理电路

由于表面肌电信号十分微弱,其幅度范围一般在0-5mV,所以要对其进行放大处理。本文中采用的主要是仪用放大器AD620。AD620是一款低成本、高精度仪表放大器,仅需要一个外部电阻来设置增益,增益范围为1至10,000。此外,AD620采用8引脚SOIC和DIP封装,尺寸小于分立式设计,并且功耗较低(最大电源电流仅1.3mA),并且具有高精度(最大非线性度40ppm)、低失调电压(最大50µ;V)和低失调漂移(最大0.6µ;V/°C)特性,传感器接口等精密数据采集系统的理想之选。它还具有低噪声、低输入偏置电流和低功耗特性,使之非常适合ECG等医疗应用。

AD620引脚图如图3.2。

图3.1 无纺布ECG理疗电极

图3.2 AD620引脚图

图3.3 NI-USB-6210数据采集卡

AD620增益公式为:

图3.4 肌电信号的采集过程

图3.5 美标直头一体五导心电导联线

图3.6 肌电信号采集系统的硬件实物图

本调理电路中实现放大100倍,实际中应用电阻取510欧姆,达到了良好的效果。

3.3 采集卡

信号处理器种类繁多,不同种类的信号处理器针对着不同的信号,而肌电信号因为其信号微弱的特点,本文采用美国国家仪器有限公司生产的专用DAQ数据采集卡USB-6210。图3.3为NI-USB-6210数据采集卡。

它是一种USB总线供电多功能DAQ,有以下突出优点:

*自动检测和配置的USB2.0接口,即插即用

*16路16位高精度模拟输入,单通道采样率250kS/s

*USB总线供电,无需外接电源,可方便携带

*4路数字输入,4路数字输出,32位计数器

*与LabVIEW、LabWindows/CVI和Me asurement studio for Visual Studio.NET兼容

3.4 上位机

上位机采用普通计算机即可,基本的运行要求为主频1.5GHz以上,硬盘剩余空间>3G,操作系统WindowsXP SP3以上,兼容Windows7,USB主机协议2.0。由于笔记本电脑移动灵活,使用方便,故本文中使用笔记本电脑作为上位机。

3.5 线路连接

表面肌电信号经过电极,调理电路,采集卡传输给上位机,在上位机中通过软件编程实现信号的数字处理。肌电信号的采集过程如图3.4所示。

本文中电极采用的是无纺布ECG理疗电极,也是一种纽扣式电极,市面上有专用的导线进行连接。本文采用的是美标直头一体五导心电导联线,以下简称五导连线。五导连线一般用于心电检测,对于微小信号采集效果较好,能够同时采集四通道的信号。图3.5为美标直头一体五导心电导联线。

NI-USB-6210数据采集卡采用螺丝端子接线方式,简单易用。本文中采用差分输入,能够有效解决共模干扰问题。而采集卡与上位机连接通过USB2.0接口,采用USB总线供电,即插即用,实现数据有效快速的传输。图3.6为系统的硬件实物图

4.软件设计

本文采用LabVIEW作为软件开发工具。LabVIEW是一种用图标代替文本行创建应用程序的图形化编程工具,自身提供了大量常用于自动化测试测量领域的图形控件,可以实现从仪器连接、数据采集到分析、显示和存储等功能。LabVIEW易用易学,具有以下几个主要的优势[7]:

(1)提供了丰富的图形控件,采用图形化的编程方法;

(2)采用数据流模型,实现了自动的多线程,从而充分利用处理器的处理能力;

(3)提供了大量的驱动与专用工具,几乎能与任何接口的硬件轻松连接;

(4)内建了600多个分析函数,用于数据分析和信号处理;

(5)通过DLL、ActiveX、.NET或MATLAB脚本节点等技术,可以轻松实现LabVIEW与其它编程语言的混合编程。

实际采集过程中,由于表面肌电信号十分微小,且频率分布在20-500Hz之间,其中包含了工频成分。所以在软件设计中,首先要解决的是滤波器的设计,将低于20Hz、高于500Hz频率部分滤掉,并且除去50Hz工频干扰。从功能角度,系统了实现实时显示采集到的电压波形以及频率、功率等参数,能够随时开始采集以及暂停与停止,并能够将采集到的信号保存成图形和文本等数据库形式,以便后期的进一步分析。软件设计的程序设计如图4.1所示。

图4.1 肌电信号采集系统程序设计

5.应用效果

肌电信号采集系统的前端面板如图5.1。

图5.1 肌电信号采集系统的前端面板

如图5.1所示,在采集系统与上位机成功连接后,系统自动识别并加载相应驱动程。用户首先要选择物理通道,本文中设置为通道ai5;其次要设置采样频率,由于肌电信号频率最高不超过500Hz,根据采样定理,设置采样频率为1000Hz即可;点击运行按钮即可进行采集,面板中三个示波器显示的分别为功率谱,频谱以及幅值,完成采集可点击停止按钮,采集数据将生成.tdms文件,形成数据库,供进一步分析使用。

6.结语

肌电信号采集系统是康复机器人实验平台的重要组成部分,对患者的康复训练评定有着不容忽视的作用。本文进行了表面肌电信号采集系统的设计,分为硬件设计与软件设计两部分:硬件设计主要是对电极、调理电路、采集卡、和上位机进行合适的选择并进行连接调试;软件设计主要针对肌电信号的特点实现了滤波处理与实时显示以及保存数据等功能。论文对于肌电信号采集系统的搭建与功能完善具有实际意义。

[1]Sbriccoli P.,Bazzucchi I.,Rosponi A.,et a1.Amplitude and spectral characteristics of biceps Brachii sEMG depend upon speed of isometric force generation[J].Journal of Electromyography and Kinesiology,2003,(13):139.147.

[2]Choi K.,Hirose H.,Iijima T.,et a1.Prediction of Four Degrees of Freedom Arm Movement Using EMG Signal[J].Proceedings of the 2005 IEEE.Engineering in Medicineand Biology 27thAnnual Conference,Shanghai,2005:1018.

[3]伊永峰.手臂康复机器人机械设计及控制系统研究[D].哈尔滨工程大学,2005.Paolo Dario,Eugenio Guglielmelli,et al.Robottic for Medical Applications.IEEE Robotics and Automation Magazine[C].September,1996:44-56.

[4]李立峰.智能假肢控制源—肌电信号采集分析系统的研究[D].武汉:华中科技大学,2005.

[5]胡天培.肌电特征发现与肌电康复研究[J].上海交通大学学报,1994,28(3):28-31.

[6]王浩.智能肌电假手控制系统研究[D].大连:大连理工大学,2004.

[7]陈锡辉,张银鸿.LabVIEW 8.20程序设计[J].北京:清华大学出版社,2007:132-141.

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