一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置及方法，包括机械手套、表面肌电信号采集系统以及驱动控制系统，表面肌电信号采集系统包括两个肌电信号采集仪，每个肌电信号采集仪通过蓝牙模块将肌电信号传输到驱动控制系统中；驱动控制系统包括FPGA芯片、第一可充电锂电池和蓝牙模块、数字滤波器，FPGA芯片在接收到肌电信号采集仪的肌电信号后对肌电信号进行二次滤波处理；利用标准差阈值检测法获取活动段信号，再提取信号的时域特征，将时域特征参数输入到经优化后的BP神经网络中，通过BP神经网络识别各种手指的手势动作，FPGA芯片对不同种手势动作添加标签，将表面肌电信号转换成控制信号，再通过蓝牙模块将控制信号发送至机械手套从而驱动手指运动。

【技术实现步骤摘要】
一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置及方法
本专利技术涉及康复训练设备领域，特别是一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置及方法。
技术介绍
大部分中风患者在术后都会留下后遗症，具体表现为：行走不便、手部肢体僵硬等，而人手在日常生活中扮演着不可或缺的角色，因此，中风患者在术后的康复工作也显得尤为重要。目前主要的术后康复治疗方式多为：依靠理疗师人工对患者进行肢体按摩，进行被动的运动刺激，但此种方法需要耗费大量的人力，需要理疗师拥有大量的经验，由于术后治疗周期漫长，给患者及其家庭生活也带来极大的不便。因此基于机械手套的术后康复设备，逐渐被人们所接受。但传统的康复机械手套大多采用简单的机械结构，通过滑块、连杆等装置，设置固定的动作，辅助患者进行康复运动，虽有一定的效果，但患者只是被动的接受治疗，并没有自主的参与到康复运动中，不利于患者的术后康复。中国专利公开号公开的一种基于健侧生物电控的智能外骨骼康复机械手及其方法，利用驱动机构设置于掌背平台上，单独驱动外骨骼机械手本体的每个机械单元的运动，控制系统接收驱动机构反馈出来的位置信号，控制其运动和/或停止；表面肌电系统的表面肌电传感器设置在患者的健侧上肢的手、前臂相关肌肉的肌腹处，采集相应肌肉的表面肌电信号，进行特征提取，信号识别模块接收表面肌电特征参数，将特征参数发送到训练好的分类器中识别出不同的动作类型，生物电评估系统接收表面肌电特征参数，对患者个体特征和实时状态进行评估，得出评估结果，再把识别结果和评估结果发给控制系统控制驱动机构的运动，从而带动患侧手的运动。然后，其存在以下不足之处：利用指套将患者手指与机械手联系在一起，根据观察配图，A中机械手指套为半圆弧型，不能很好的将手指与指套紧密的连接在一起，增加了使用的不便性；选择将肌电传感器分散的放在手臂以及手掌的各个部位，每次使用时需要准确的找到这些肌肉所在位置，且未说明如何将信号传递至信号识别模块；选择提取时域特征、频域特征、时频域特征以及非线性分析等多个特征，系统在处理特征部分的复杂度增加，系统处理时长变长，同时增加了特征之间的冗余性，反而对动作的识别增加了负担；深度神经网络需要大量数据进行训练，数据需从患者处获取，对患者产生较大的痛苦，降低了患者的使用兴趣，且在实际应用时耗时较长。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术中存在的不足，提供一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置及方法。为达到上述目的，本专利技术是按照以下技术方案实施的：一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置，包括穿戴在手上的用于驱动手指运动的机械手套，还包括表面肌电信号采集系统以及与用于控制机械手套和表面肌电信号采集系统的驱动控制系统；所述表面肌电信号采集系统包括两个用于穿戴在手臂上任意位置的肌电信号采集仪，每个肌电信号采集仪通过蓝牙模块将肌电信号传输到驱动控制系统中；所述驱动控制系统包括FPGA芯片、第一可充电锂电池和蓝牙模块，第一可充电锂电池为FPGA芯片和蓝牙模块供电，所述FPGA芯片上连接有数字滤波器，所述FPGA芯片的信号输入端通过蓝牙模块与肌电信号采集仪的信号输出端连接，FPGA芯片在接收到肌电信号采集仪的肌电信号后对肌电信号进行二次滤波处理，截取20-500Hz频率范围内的肌电信号；FPGA芯片内利用标准差阈值检测法获取活动段信号，再提取信号的时域特征，将时域特征参数输入到经优化后的BP神经网络中，通过BP神经网络识别各种手指的手势动作，FPGA芯片对不同种手势动作添加标签，将表面肌电信号转换成控制信号，再通过蓝牙模块将控制信号发送至机械手套从而驱动手指运动。进一步，所述肌电信号采集仪包括一个环形弹性带、四组表面肌电传感器、第二可充电锂电池和蓝牙模块，第二可充电锂电池为肌电传感器何蓝牙模块供电，每组表面肌电传感器包括两块肌电传感器且每组的两块肌电传感器对称分布，八块肌电传感器等间距固定在环形弹性带的内表面的圆周上，每块肌电传感器包括呈一字焊接在电路板上的三块电极，其中间处电极作为参考电极，两侧的电极以差分结构对肌电信号进行采集，所述电路板上还焊接有用于对肌电信号进行信号放大和滤波的信号放大电路与滤波电路。进一步，所述机械手套包括手掌支撑板、大拇指组件、食指组件、中指组件、无名指组件、小指组件、盒套、蓝牙模块、第三可充电锂电池、尼龙搭扣；大拇指组件、食指组件、中指组件、无名指组件、小指组件分别对应人手的五根手指，其中大拇指组件安装在手掌支撑板侧面，食指组件、中指组件、无名指组件和小指组件安装在支撑板前端，所述手掌支撑板一端面上固定有有盒套，所述盒套中固定有第三可充电锂电池、用于接收驱动控制系统发出的控制信号的蓝牙模块，盒套内的对各舵机以及蓝牙模块进行供电，所述盒套上设有用于将机械手套固定在手掌上的尼龙搭扣；所述大拇指组件包括第一舵机、第一传动杆以及第一连杆带动第一支撑杆、第二支撑杆，第一支撑杆后端通过组件与手掌支撑板的上端面进行连接；第一支撑杆的前端与第二支撑杆的后端通过销轴转动连接，再通过第一连杆连接手掌支撑板与第二支撑杆，第一舵机与第一支撑杆之间由第一传动杆连接，第一舵机固定在手掌支撑板另一端面上，进而通过第一舵机控制大拇指组件整体的动作，所述第一支撑杆上设有用于将大拇指固定的第一指环；所述食指组件包括第二舵机、第二传动杆以及第二连杆、第三连杆带动第三支撑杆、第四支撑杆、第五支撑杆，第三支撑杆通过组件与手掌支撑板的上端面进行连接，第四支撑杆通过第二连杆以及销轴与第三支撑杆连接，第五支撑杆通过第三连杆、销轴与第三支撑杆、第四支撑杆连接，第二舵机与第三支撑杆之间通过第二传动杆连接，第二舵机固定在支撑板上，通过第二舵机控制食指组件的动作，第三支撑杆中部设有第二指环，第四支撑杆中部设有第三指环。另外，本专利技术还提供了一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练方法，包括以下步骤：S1、将两个肌电信号采集仪以错位的方式佩戴在手臂上，将靠近手掌处的肌电信号采集仪称为近端采集仪，远离手掌的肌电信号采集仪称为远端采集仪。在近端采集仪佩戴好后，远端采集仪以错位的方式佩戴在手臂上；通过肌电传感器采集动作产生的表面肌电信号，再通过信号放大电路与滤波电路对肌电信号进行预处理，信号放大电路对表面肌电信号进行放大，再通过滤波电路滤除50Hz的工频干扰，之后通过蓝牙模块将信号传输到驱动控制系统的FPGA芯片中；S2、将机械手套穿戴在手上；S3、FPGA芯片在接收到已完成预处理的肌电信号后，通过数字滤波器对肌电信号进行二次滤波处理，截取20-500Hz频率范围内的肌电信号，FPGA芯片内利用标准差阈值检测法获取活动段信号，再提取信号的时域特征，将时域特征参数作为BP神经网络的分类器的输入参数输入到经优化后的BP神经网络中，通过BP神经网络识别各种手指的手势动作，FPGA芯片对不同种手势动作添加标签，将表面肌电信号转换成控制信号，再通过蓝牙模块将控制信号发送至机械手套从而驱动手指运动；S4、机械手套中的蓝牙模块在接受到驱动控制系统的控制信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置，包括穿戴在手上的用于驱动手指运动的机械手套，其特征在于，还包括表面肌电信号采集系统以及与用于控制机械手套和表面肌电信号采集系统的驱动控制系统；/n所述表面肌电信号采集系统包括两个用于穿戴在手臂上任意位置的肌电信号采集仪，每个肌电信号采集仪通过蓝牙模块将肌电信号传输到驱动控制系统中；/n所述驱动控制系统包括FPGA芯片、第一可充电锂电池和蓝牙模块，第一可充电锂电池为FPGA芯片和蓝牙模块供电，所述FPGA芯片上连接有数字滤波器，所述FPGA芯片的信号输入端通过蓝牙模块与肌电信号采集仪的信号输出端连接，FPGA芯片在接收到肌电信号采集仪的肌电信号后对肌电信号进行二次滤波处理，截取20-500Hz频率范围内的肌电信号；FPGA芯片内利用标准差阈值检测法获取活动段信号，再提取信号的时域特征，将时域特征参数输入到经优化后的BP神经网络中，通过BP神经网络识别各种手指的手势动作，FPGA芯片对不同种手势动作添加标签，将表面肌电信号转换成控制信号，再通过蓝牙模块将控制信号发送至机械手套从而驱动手指运动。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置，包括穿戴在手上的用于驱动手指运动的机械手套，其特征在于，还包括表面肌电信号采集系统以及与用于控制机械手套和表面肌电信号采集系统的驱动控制系统；
所述表面肌电信号采集系统包括两个用于穿戴在手臂上任意位置的肌电信号采集仪，每个肌电信号采集仪通过蓝牙模块将肌电信号传输到驱动控制系统中；
所述驱动控制系统包括FPGA芯片、第一可充电锂电池和蓝牙模块，第一可充电锂电池为FPGA芯片和蓝牙模块供电，所述FPGA芯片上连接有数字滤波器，所述FPGA芯片的信号输入端通过蓝牙模块与肌电信号采集仪的信号输出端连接，FPGA芯片在接收到肌电信号采集仪的肌电信号后对肌电信号进行二次滤波处理，截取20-500Hz频率范围内的肌电信号；FPGA芯片内利用标准差阈值检测法获取活动段信号，再提取信号的时域特征，将时域特征参数输入到经优化后的BP神经网络中，通过BP神经网络识别各种手指的手势动作，FPGA芯片对不同种手势动作添加标签，将表面肌电信号转换成控制信号，再通过蓝牙模块将控制信号发送至机械手套从而驱动手指运动。


2.根据权利要求1所述的基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置，其特征在于：所述肌电信号采集仪包括一个环形弹性带、四组表面肌电传感器、第二可充电锂电池和蓝牙模块，第二可充电锂电池为肌电传感器何蓝牙模块供电，每组表面肌电传感器包括两块肌电传感器且每组的两块肌电传感器对称分布，八块肌电传感器等间距固定在环形弹性带的内表面的圆周上，每块肌电传感器包括呈一字焊接在电路板上的三块电极，其中间处电极作为参考电极，两侧的电极以差分结构对肌电信号进行采集，所述电路板上还焊接有用于对肌电信号进行信号放大和滤波的信号放大电路与滤波电路。


3.根据权利要求1所述的基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练装置，其特征在于：所述机械手套包括手掌支撑板、大拇指组件、食指组件、中指组件、无名指组件、小指组件、盒套、蓝牙模块、第三可充电锂电池、尼龙搭扣；大拇指组件、食指组件、中指组件、无名指组件、小指组件分别对应人手的五根手指，其中大拇指组件安装在手掌支撑板侧面，食指组件、中指组件、无名指组件和小指组件安装在支撑板前端，所述手掌支撑板一端面上固定有有盒套，所述盒套中固定有第三可充电锂电池、用于接收驱动控制系统发出的控制信号的蓝牙模块，盒套内的对各舵机以及蓝牙模块进行供电，所述盒套上设有用于将机械手套固定在手掌上的尼龙搭扣；
所述大拇指组件包括第一舵机、第一传动杆以及第一连杆带动第一支撑杆、第二支撑杆，第一支撑杆后端通过组件与手掌支撑板的上端面进行连接；第一支撑杆的前端与第二支撑杆的后端通过销轴转动连接，再通过第一连杆连接手掌支撑板与第二支撑杆，第一舵机与第一支撑杆之间由第一传动杆连接，第一舵机固定在手掌支撑板另一端面上，进而通过第一舵机控制大拇指组件整体的动作，所述第一支撑杆上设有用于将大拇指固定的第一指环；
所述食指组件包括第二舵机、第二传动杆以及第二连杆、第三连杆带动第三支撑杆、第四支撑杆、第五支撑杆，第三支撑杆通过组件与手掌支撑板的上端面进行连接，第四支撑杆通过第二连杆以及销轴与第三支撑杆连接，第五支撑杆通过第三连杆、销轴与第三支撑杆、第四支撑杆连接，第二舵机与第三支撑杆之间通过第二传动杆连接，第二舵机固定在支撑板上，通过第二舵机控制食指组件的动作，第三支撑杆中部设有第二指环，第四支撑杆中部设有第三指环。


4.一种基于表面肌电信号的手部外骨骼康复训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、将两个肌电信号采集仪以错位的方式佩戴在手臂上，将靠近手掌处的肌电信号采集仪称为近端采集仪，远离手掌的肌电信号采集仪称为远端采集仪；在近端采集仪佩戴好后，远端采集仪以错位的方式佩戴在手臂上；通过肌电传感器采集动作产生的表面肌电信号，再通过信号放大电路与滤波电路对肌电信号进行预处理，信号放大电路对表面肌电信号进行放大，再通过滤波电路滤除50Hz的工频干扰，之后通过蓝牙模块将信号传输到驱动控制系统的FPGA芯片中；
S2、将机械手套穿戴在手上；
S3、FPGA芯片在接收到已完成预处理的肌电信号后，通过数字滤波器对肌电信号进行二次滤波处理，截取20-500Hz频率范围内的肌电信号，FPGA芯片内利用标...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫玉琳，胡命嘉，陈晓娟，田浪博，赵耀，邱月，王惠，熊莺，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22