السيد العميد

كيان الصور

مجلس الكلية وقراراته

الهيكل التنظيمي للكلية

خارطة زوار موقع الكلية

بمناسبة الترقية العلمية

احصائيات

مواقع ذات صلة

آخر تحديث و أوقات أخرى

الوقت في مدينة بغداد

تابعوا كلية الهندسة الخوارزمي على YouTube

سجل الزوار

موقع الكلية

حساب سكايب

البريد الالكتروني

   

مناقشة رسالة ماجستير

تم قراءة الموضوع 42 مرة    تم تقيم الموضوع من قبل 3 قراء

الكاتب:وحدة العلاقات العامة والإعلام

11/9/2017 11:04 صباحا

Normal 0 false false false EN-US X-NONE AR-SA

مناقشة رسالة ماجستير

نوقشت رسالة الماجستير للطالب ياسر حسن جعفر/ قسم هندسة الميكاترونكس الموسومة

Control and Implementation of Prosthetic Hand with Intrinsic Design with the Use of Electromyography (EMG) for Transradial Amputees

بإشراف م.د. علي حسين علي/جامعة بغداد / كلية الهندسة الخوارزمي/ قسم هندسة الطب الحياتي

حيث حصلت الرسالة على درجة ( جيد جداً) وكانت اللجنة العلمية للمناقشة برئاسة أ.م.د. صادق جاسم ابو اللوخ/ جامعة بغداد / كلية الهندسة / قسم هندسة الكهرباء وعضوية أ.م.د أنس قصي هاشم / جامعة النهرين / قسم هندسة الطب الحياتي وعضوية م.د. وائل رشيد عبد المجيد /جامعة بغداد / كلية الهندسة الخوارزمي/ قسم هندسة الميكاترونكس

ملخص البحث

نتيجة وجود عدد كبير من مبتورين اليد نتيجة الحوادث اوالامراض او الحروب ومع وجود اطراف اصطناعية لا تلبي احتياجات المبتورين لقلة الحركات التي تقوم بها او لغلاء اسعارها  , تقترح هذه الدراسة بناء يد اصطناعية متحركة 7DOF  باستخدام DC & SERVO MOTORS و PID CONTROL  للسيطرة على موقع الاصابع والتحكم بحركات اليد الاصطناعية بشكل مباشر وفي الوقت الحقيقي عن طريق نظام التعرف على الانماط لتصنيف ست حركات اليد مع وضع الراحة باستخدام ثلاثة أجهزة استشعار كهربائية العضلة (sEMG) مع استخدام متحكم الاردوينو لجمع البيانات.

للحصول على افضل أداء لنظام تعرف الأنماط , تم مقارنة أداء Time Domain Auto Regression (TDAR) مع Time-Dependent Power Spectral Descriptors (TD-PSD) كمستخرجات انماط و k Nearest Neighbor (KNN) معLinear Discriminant Analysis (LDA) كمصنفات الخوارزميات. ايضاً بحثنا في تأثير موقع الأقطاب على الساعد وتأثير عدد القنوات المستخدمة على أداء نظام التعرف على الانماط. حيث توصلنا الى ان أداء TD-PSD وLDA هو أعلى من TDAR وKNN حيث تم تحقيق دقة تصنيف جيدة جداُ باستخدام ثلاث قنوات فقط من أجهزة استشعار (sEMG) التي تمثل أفضل ثلاثة مواقع على الساعد ممكن من خلالها التعرف على حركات اليد الستة والراحة. وقد تحقق معدل دقة تصنيف 89.5٪ بعد تجربة النظام على ست اشخاص طبيعين ومبتور واحد باستخدام ثلاث قنوات فقط sEMG .باستخدام مكونات منخفضة التكلفة مثل أجهزة الاستشعارMyoWare والمتحكم اردوينو التي تجعل من النظام المقترح قليل الكلفة.







 


   

المزيد من المواضيع





تعليقات القراء



البحث

خدمة RSS

لوحة شرف للطلاب الاوائل

وصف البرنامج الاكاديمي

التقويم الجامعي 2015 - 2016

فيلم وثائقي عن الكلية

معرض الصور

مجلة الخوارزمي الهندسية

العدد الاخير من مجلة الخوارزمي الهندسية

المجلات العراقية الاكاديمية

مجلة مشاريع التخرج

الخوارزمي ضمن التصنيف العالمي (webometrics)

مكتبة الكلية

تنبؤات الطقس

صوت وصورة


جميع الحقوق محفوظة © وحدة الإعلام والمعلوماتية - كلية الهندسة الخوارزمي