´a quinabaseadaemEletroculografia Implementa ¸c˜a odeumaInterfaceHomem-M

Implementa¸c˜ ao de uma Interface Homem-M´ aquina

baseada em Eletroculografia

M´ ario Jo˜ ao Alves da Costa

Tese de Mestrado

Tese submetida ao Instituto Superior de Engenharia do Porto para a obten¸c˜ ao do grau de

Mestre em Engenharia de Computa¸c˜ ao e Instrumenta¸c˜ ao M´ edica

Orientador no ISEP

Prof. Doutor Carlos Vinhais Departamento de F´ısica

Instituto Superior de Engenharia do Porto

Porto, 27 de Outubro de 2014

Se o problema tem solu¸ c˜ ao, n˜ ao vale a pena preocupar-se, se n˜ ao tem, tamb´ em n˜ ao vale a pena a preocupa¸ c˜ ao.

Dalai Lama

Agradecimentos

Em primeiro lugar quero agradecer a minha fam´ılia, em especial ao meu pai, Benja- mim Costa, cuja mem´ oria me far´ a sempre avan¸car, independentemente das dificul- dades e dos obst´ aculos venturos; ` a minha m˜ ae, Isabel Costa, pela paciˆ encia e com- preens˜ ao dada durante este longo per´ıodo, e por fim, mas n˜ ao menos importante, ` a minha irm˜ a, Joana Costa pela companhia, ajuda, compreens˜ ao e cumplicidade nesta jornada acad´ emica.

A minha segunda fam´ılia, a fam´ılia escolhida, agrade¸co a todos, o companhei- ` rismo e aos bons momentos criados. Em especial, agrade¸co a Rui Teixeira e a Magda Ver´ıssimo pela ajuda e transmiss˜ ao de confian¸ca no in´ıcio deste projeto; ao Rafael Oliveira agrade¸co a pronta e inesperada ajuda na transmiss˜ ao de conhecimentos. A boa disposi¸c˜ ao e confian¸ca transmitidas na conclus˜ ao desta tese ficaram a cargo de Diogo Brito, Ricardo Noronha e a Rebeca Nunes Marini. A Mariana N´ evoa agrade¸co o apoio dado em algumas das fases de quebra que um projeto destes acarreta.

Agrade¸co tamb´ em ao meu orientador, Doutor Carlos Vinhais, pela proposta do projeto, por todos os conhecimentos transmitidos e pelo voto de confian¸ca no decor- rer do projeto.

Por fim, agrade¸co ao Instituto Superior de Engenharia do Porto, a minha segunda

casa durante toda a vida acad´ emica e em particular ao Departamento de F´ısica, pelos

conhecimentos adquiridos, sendo eles fulcrais para o desenvolvimento e t´ ermino deste

projeto.

Resumo

A constante evolu¸c˜ ao da tecnologia permitiu ao ser humano a utiliza¸c˜ ao de dis- positivos eletr´ onicos nas suas rotinas di´ arias. Estas podem ser afetadas quando os utilizadores sofrem de deficiˆ encias ou doen¸cas que afetam as suas capacidades motoras. Com o intuito de minimizar este obst´ aculo surgiram as Interfaces Homem- Computador (HCI). ´ E neste panorama que os sistemas HCI baseados em Eletrocu- lografia (EOG) assumem um papel preponderante na melhoria da qualidade de vida destes indiv´ıduos.

A Eletroculografia ´ e o resultado da aquisi¸c˜ ao do movimento ocular, que pode ser adquirido atrav´ es de diversos m´ etodos. Os m´ etodos mais convencionais utilizam el´ etrodos de superf´ıcie para aquisi¸c˜ ao dos sinais el´ etricos, ou ent˜ ao, utilizam sistemas de grava¸c˜ ao de v´ıdeo, que gravam o movimento ocular.

O objetivo desta tese ´ e desenvolver um sistema HCI baseado em Eletroculografia, que adquire o sinal el´ etrico do movimento ocular atrav´ es de el´ etrodos de superf´ıcie.

Para tal desenvolveu-se um circuito eletr´ onico para a aquisi¸c˜ ao do sinal de EOG, bem como um algoritmo em Python para an´ alise do mesmo. O circuito foi desenvolvido recorrendo a seis m´ odulos diferentes, cada um deles com uma fun¸c˜ ao espec´ıfica. Para cada m´ odulo foi necess´ ario desenhar e implementar placas de circuito impresso, que quando conectadas entre si permitem filtrar, amplificar e digitalizar os sinais el´ etricos, adquiridos atrav´ es de el´ etrodos de superf´ıcie, originados pelo movimento ocular.

O algoritmo criado em Python permite analisar os dados provenientes do circuito

e converte-os para coordenadas. Atrav´ es destas foi poss´ıvel determinar o sentido e

a amplitude do movimento ocular.

Abstract

The evolution of technology has made possible for humans to use different electronic devices in their daily routines. However, for individuals with severe disabilities or diseases that hinder motor skills, some routines may be unattainable.

In order to reduce this problem, Human-Computer Interfaces (HCI) have emer- ged with the purpose of improving the quality of life of those persons, specifically HCI systems based on Electroculography. Electroculography is the result of the signal provided by the movement of the eyes, which can be acquired by different methods. The most usual of them require the use of surface electrodes to read the electric signal, or video-recording devices to record the eye movement.

The goal of this thesis is to develop an HCI system based on Electroculography, which acquires the bio-signal from the eye movement through the use of surface electrodes. For such purpose, a modular electronic circuit was created to capture the EOG signal as well as a Python-based algorithm for its analysis. The circuit was built using six different modules, each of them with an unique function. Each module required the design and implementation of printed circuit boards, which when put together allowed the filtering, magnification and scan of the electric signals originated by the ocular movement.

The Python-based algorithm allows the analysis of the data from the circuit

and transforms it into coordinates. Through these, it’s possible to determine the

direction and amplitude of the eye movement.

Conte´ udo

Agradecimentos . . . . vi

Resumo . . . . viii

Abstract . . . . x

Conte´ udo . . . . xi

Lista de Figuras . . . . xv

Lista de Tabelas . . . . xvii

Abrevia¸ c˜ oes . . . . xx

1. Introdu¸ c˜ ao . . . . 1

1.1 Interfaces Homem-Computador - HCI . . . . 2

1.2 Motiva¸c˜ ao e Contribui¸c˜ ao . . . . 4

1.3 Organiza¸c˜ ao da Tese . . . . 5

2. Biosinais e Biopotenciais . . . . 7

2.1 Sinais Bioel´ etricos . . . . 7

2.1.1 Caracter´ısticas dos Sinais Biol´ ogicos . . . . 8

2.1.2 Eletrocardiografia - ECG . . . . 9

2.1.3 Eletroencefalografia - EEG . . . . 10

2.1.4 Eletromiografia - EMG . . . . 12

2.2 Eletroculografia - EOG . . . . 12

2.3 Aplica¸c˜ oes da Eletroculografia . . . . 15

2.3.1 Seguimento do Olhar - Eye tracking . . . . 15

2.3.2 V´ıdeo Oculografia e Oculografia por Infravermelho . . . . 16

2.3.3 Head Movement Tracking System . . . . 16

xii Conte´ udo

3. Desenho do Sistema HCI . . . . 17

3.1 Introdu¸c˜ ao . . . . 17

3.2 Descri¸c˜ ao do Circuito Eletr´ onico . . . . 18

3.2.1 El´ etrodos . . . . 19

3.2.2 M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸c˜ ao . . . . 20

3.2.3 M´ odulo 2 - Driven Right Leg (DRL) . . . . 21

3.2.4 M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao (INA) . . . . 22

3.2.5 M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda . . . . 24

3.2.6 M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-banda . . . . 27

3.2.7 M´ odulo 6 - Level Shifter . . . . 28

4. Implementa¸ c˜ ao e Teste dos M´ odulos . . . . 31

4.1 Placas de Circuito Impresso . . . . 31

4.1.1 Desenho das Placas . . . . 31

4.1.2 Esquema Eletr´ onico . . . . 32

4.1.3 Routing das Pistas . . . . 34

4.1.4 Impress˜ ao das Placas . . . . 34

4.2 Componentes El´ etricos . . . . 37

4.2.1 Lista de Material . . . . 37

4.2.2 Lista dos Componentes . . . . 38

4.2.3 Assemblagem . . . . 40

4.3 Testes de Funcionalidade . . . . 40

4.3.1 M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸c˜ ao . . . . 43

4.3.2 M´ odulo 2 - Driven Right Leg . . . . 44

4.3.3 M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao . . . . 45

4.3.4 M´ odulo 4 - Filtro Passa-Banda . . . . 45

4.3.5 M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-Banda . . . . 47

4.3.6 M´ odulo 6 - Level-Shifter . . . . 49

4.3.7 Conex˜ oes . . . . 51

5. Aquisi¸ c˜ ao de Dados e Testes do Sistema . . . . 53

5.1 Aquisi¸c˜ ao dos Dados - Arduino . . . . 54

5.2 Visualiza¸c˜ ao dos Dados . . . . 55

5.2.1 Processing . . . . 55

5.2.2 Python . . . . 56

5.3 Teste de Funcionalidades do Sistema HCI . . . . 58

5.3.1 Teste 1 - Movimentos Oculares . . . . 58

5.3.2 Teste 2 - Movimentos da cabe¸ca . . . . 60

5.3.3 Teste 3 - P´ alpebras fechadas . . . . 61

5.3.4 Teste 4 - Fechar os olhos . . . . 61

5.3.5 Teste 5 - El´ etrodos . . . . 63

5.3.6 Considera¸c˜ oes Finais . . . . 63

6. Conclus˜ ao . . . . 67

Conte´ udo xiii

Bibliografia . . . . 75

A. Orcad e PCB . . . . 77

B. Or¸ camento dos m´ odulos . . . . 81

Lista de Figuras

1.1 Aplica¸c˜ ao EOG - Cadeira de rodas . . . . 4

1.2 Aplica¸c˜ ao EOG - Bra¸co mecˆ anico . . . . 5

2.1 Est´ımulo nervoso . . . . 8

2.2 Anatomia do cora¸c˜ ao e onda PQRST . . . . 9

2.3 ECG de 12 deriva¸c˜ oes . . . . 10

2.4 Ondas cerebrais e EEG moderno . . . . 11

2.5 Anatomia do olho humano . . . . 13

2.6 Dipolo do olho humano . . . . 13

2.7 Posi¸c˜ ao dos el´ etrodos na aquisi¸c˜ ao do EOG . . . . 14

2.8 Posi¸c˜ ao angular do olho . . . . 14

3.1 Diagrama de blocos do circuito eletr´ onico . . . . 18

3.2 El´ etrodos de superf´ıcie . . . . 20

3.3 Esquema eletr´ onico do M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸c˜ ao . . . . 21

3.4 Esquema eletr´ onico do M´ odulo 2 - Driven Right Leg . . . . 22

3.5 Esquema eletr´ onico do M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao . 23 3.6 Curvas de resposta das aproxima¸c˜ oes . . . . 25

3.7 Esquema eletr´ onico do M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda. . . . . 26

3.8 Esquema eletr´ onico do M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-banda . . . . 28

3.9 Esquema eletr´ onico do M´ odulo 6 - Level Shifter . . . . 29

4.1 Ambiente gr´ afico do Orcad . . . . 33

4.2 Representa¸c˜ ao do routing dos m´ odulos. . . . . 35

4.3 Representa¸c˜ ao da placa impressa dos m´ odulos. . . . . 36

4.4 Material utilizado na solda dos componentes . . . . 38

4.5 Componentes dos m´ odulos. . . . . 41

4.6 Representa¸c˜ ao dos pontos de solda dos m´ odulos. . . . . 42

4.7 Resultados do M´ odulo 1 . . . . 43

4.8 Apresenta¸c˜ ao dos resultados do M´ odulo 1 . . . . 45

4.9 Resultados do M´ odulo 4 . . . . 46

4.10 Apresenta¸c˜ ao dos resultados do M´ odulo 4 . . . . 47

4.11 Resultados do M´ odulo 5 . . . . 48

xvi Lista de Figuras

4.12 Apresenta¸c˜ ao dos resultados do M´ odulo 5 . . . . 49

4.13 Resultados do M´ odulo 6 . . . . 50

4.14 Cabos conex˜ ao . . . . 51

5.1 Sistema HCI . . . . 53

5.2 Arduino Duemilanove . . . . 54

5.3 Ambiente gr´ afico do Arduino e Processing. . . . . 55

5.4 Resultados obtidos com o Processing . . . . 57

5.5 Resultados visualizados com o Python . . . . 59

5.6 Resultados visualizados com o Processing . . . . 60

5.7 Resultados de um movimento ocular m´ aximo . . . . 60

5.8 Resultados do movimento da cabe¸ca . . . . 61

5.9 Resultados do movimento aleat´ orio da cabe¸ca . . . . 62

5.10 Resultados do movimento aleat´ orio da cabe¸ca e dos olhos . . . . 62

5.11 Resultados visualizados com as p´ alpebras fechadas . . . . 63

5.12 Resultados do piscar dos olhos . . . . 64

5.13 Resultados obtidos com el´ etrodos usados . . . . 64

A.1 Exemplos do Orcad . . . . 78

A.2 Op¸c˜ oes do Orcad . . . . 79

A.3 Funcionamento do PCB . . . . 80

Lista de Tabelas

1.1 Carater´ısticas de diferentes HCI’s. . . . . 2

2.1 Diferen¸cas de potencial e gamas de frequˆ encia . . . . 13

4.1 Componentes eletr´ onicos do M´ odulo 1 . . . . 39

4.2 Componentes eletr´ onicos do M´ odulo 2 . . . . 39

4.3 Componentes eletr´ onicos do M´ odulo 3 . . . . 39

4.4 Componentes eletr´ onicos do M´ odulo 4 . . . . 40

4.5 Componentes eletr´ onicos do M´ odulo 5 . . . . 40

4.6 Componentes eletr´ onicos do M´ odulo 6 . . . . 43

4.7 Resultados do M´ odulo 1 . . . . 44

4.8 Resultados do M´ odulo 4 . . . . 46

4.9 Resultados do M´ odulo 4 . . . . 46

4.10 Resultados do M´ odulo 5 . . . . 48

4.11 Resultados do M´ odulo 5 . . . . 48

B.1 Or¸camento do M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸c˜ ao . . . . 81

B.2 Or¸camento do M´ odulo 2 - Driven Right Leg . . . . 82

B.3 Or¸camento do M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao . . . . 82

B.4 Or¸camento do M´ odulo 4 - Filtro Passa-Banda . . . . 82

B.5 Or¸camento do M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-Banda . . . . 83

B.6 Or¸camento do M´ odulo 6 - Level-Shifter . . . . 83

B.7 Or¸camento Sistema HCI . . . . 83

Abrevia¸c˜ oes

HCI Human-Computer Interface (Interface Computador-Humano) HMI Human-Machine Interface (Interface M´ aquina-Humano)

BCI Brain-Computer Interface (Interface C´ erebro-Computador) EEG Eletroencefalograma

ECG Eletrocardiograma EMG Eletromiograma

EOG Eletroculograma IV Infravermelhos VOG V´ıdeo Oculografia

IROG Oculografia por Infravermelho

CMRR Common Mode Rejection Ratio (Modo de rejei¸c˜ ao comum) INA Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao

DRL Driven Right Leg

OPA Amplificador Operacional

Cap´ıtulo 1

Introdu¸c˜ ao

Na Uni˜ ao Europeia, estima-se que 10-15% do total da popula¸c˜ ao ´ e considerada inv´ alida e a popula¸c˜ ao com 60, ou mais, anos ´ e de 10%, ou seja, na UE existem cerca de 80 milh˜ oes de pessoas idosas ou com deficiˆ encia [1, 2]. Existe uma forte rela¸c˜ ao entre a idade da pessoa e as incapacidades sofridas. Visto que a esperan¸ca m´ edia de vida da popula¸c˜ ao mundial tem tendˆ encia a aumentar (nos pa´ıses da OCDE espera-se que a propor¸c˜ ao de idosos com 60 anos ou mais, ter´ a atingido um r´ acio de 1 pessoa em cada 3, at´ e 2030), uma grande parte da popula¸c˜ ao ter´ a problemas funcionais.

Pessoas com S´ındrome de Parkinson, Esclerose Lateral Amiotr´ ofica (ALS), graves deficiˆ encias como tetraplagia ou amputa¸c˜ ao de membros, tanto superiores como inferiores, ou habilidades motoras deficientes, conseguem controlar certos tipos de movimentos, tais como oculares, vocais, musculares (faciais entre outros) que podem ser usados para comunicar com outras pessoas ou controlar alguns instrumentos.

Daqui surge a possibilidade da utiliza¸c˜ ao de uma Interface Homem-Computador (HCI) [3, 4, 5]. Esta interface, baseada em biopotenciais, permite a utiliza¸c˜ ao de computadores ou outros dispositivos [6, 7].

Com o objetivo de aumentar a qualidade de vida dos idosos e/ou pessoas in-

capacitadas, de modo a permitir-lhes uma vida mais aut´ onoma e independente e

com maiores oportunidades de integra¸c˜ ao social, o desenvolvimento de interfaces

Homem-Computador tem sofrido um aumento significativo.

2 Cap´ ıtulo 1. Introdu¸ c˜ ao

1.1 Interfaces Homem-Computador - HCI

Os sistemas HCI permitem que pessoas incapacitadas assumam o controlo de dife- rentes dispositivos eletr´ onicos. Quando o controlo ´ e feito atrav´ es de um computador, o sistema denomina-se Interface Homem-Computador. Um canal alternativo e efi- ciente para a comunica¸c˜ ao privada da fala e de certos movimentos, ´ e importante para melhorar a qualidade de vida dos pacientes que sofrem de paralisia [8]. Nesse sentido, a ´ area de estudo da Intera¸c˜ ao Homem-M´ aquina (HMI) e Interface C´ erebro- Computador (BCI) ´ e muito importante na melhoria, a m´ edio prazo, da qualidade de vida destes pacientes.

Estes sistemas podem basear-se em biopotenciais criados pelo funcionamento de alguns ´ org˜ aos, tais como o cora¸c˜ ao, o c´ erebro, m´ usculos ou olhos [9]. Algumas das solu¸c˜ oes HCI mais conhecidas s˜ ao o Eletrocardiograma (ECG), Eletroencefalograma (EEG), Eletromiograma (EMG) e o Eletroculograma (EOG). Cada um destes siste- mas tem carater´ısticas pr´ oprias apresentadas na tabela 1.1.

Tab. 1.1: Exposi¸ c˜ ao de quatro sistemas HCI, com apresenta¸ c˜ ao de algumas descri¸c˜ oes e caracter´ısticas dos mesmos.

HCI Descri¸c˜ ao Carater´ısticas

Representa os batimentos card´ıacos;

ECG Atividade el´ etrica do cora¸c˜ ao. T´ ecnica desenvolvida;

V´ arios canais de aquisi¸c˜ ao;

Aquisi¸c˜ ao cont´ınua de dados.

Representa atividade cerebral;

EEG Interface Computador-C´ erebro. Velocidades de entrada baixas;

Ergon´ omicos;

T´ ecnica desenvolvida.

EMG Potenciais eletromiogr´ aficos Representa atividade muscular;

dos m´ usculos volunt´ arios. V´ arios canais de aquisi¸c˜ ao;

Entrada bin´ aria.

Representa o movimento ocular;

Velocidades de entrada r´ apidas;

Registo do movimento ocular Ergon´ omico;

EOG atrav´ es do campo el´ etrico Apenas dois canais necess´ arios;

criado entre a retina e a Independente da posi¸c˜ ao da cabe¸ca, c´ ornea. mas n˜ ao do seu movimento;

Aquisi¸c˜ ao cont´ınua de dados.

Depois de escolhido o sistema HCI desejado e qual o seu fim, ´ e necess´ ario con-

siderar alguns aspetos de forma a otimizar a sua interface [10, 11]. Alguns aspetos

1.1. Interfaces Homem-Computador - HCI 3

ou carater´ısticas a considerar s˜ ao:

• Taxa de transmiss˜ ao: Taxa de transmiss˜ ao dos dados a adquirir;

• Repetibilidade: Facilidade de repeti¸c˜ ao de um valor de entrada;

• Resolu¸ c˜ ao: O sistema HCI adequa-se apenas para comandos bin´ arios ou para aquisi¸c˜ oes continuas de valores;

• Dificuldade de implementa¸ c˜ ao: Se a tecnologia de base do sistema HCI ainda est´ a em fase de investiga¸c˜ ao ou se j´ a existe produtos comercializados;

• Ergonomia: A solu¸c˜ ao final deve ser ergon´ omica/confort´ avel;

• Facilidade de uso: O sistema HCI deve ser de f´ acil aprendizagem e dom´ınio;

Atrav´ es de sistemas HCI baseados em Eletroculografia ´ e poss´ıvel criar diversos tipos de aplica¸c˜ oes para o uso di´ ario de indiv´ıduos incapacitados. Permitem, por exemplo, o uso de uma cadeira de rodas atrav´ es do movimento ocular sem necessi- dade do uso dos membros superiores na locomo¸c˜ ao da cadeira [12]. O sinal originado pelo movimento ocular ´ e adquirido e processado por um computador, que envia as indica¸c˜ oes para um processador acoplado ` a cadeira que indica ao motor qual o tipo de movimento, linear ou curvil´ıneo, e a velocidade [2].

Al´ em do uso de uma cadeira de rodas, podem ser criados membros mecˆ anicos controlados pelo olhar [13]. O funcionamento de um bra¸co mecˆ anico ´ e em tudo similar ao funcionamento de uma cadeira de rodas. O sistema EOG adquire o sinal do utilizador, traduz o sinal e indica ao bra¸co os movimentos a realizar.

No sistema da figura 1.2 a interface EOG comunica com o bra¸co mecˆ anico atrav´ es de um sistema de identifica¸c˜ ao de Radiofrequˆ encia, que converte os sinais proveni- entes da interface EOG e faz movimentar o bra¸co para qualquer uma das trˆ es zonas.

Neste exemplo, as principais desvantagens s˜ ao o tamanho e a reduzida precis˜ ao do bra¸co mecˆ anico.

O movimento ocular pode ainda ser traduzido para coordenadas, o que possibilita estudar a posi¸c˜ ao do olhar de um individuo e qual o movimento dos olhos. Com isto

´ e poss´ıvel controlar um rato de computador ou outros dispositivos tais como teclados virtuais, comandos de televis˜ ao [5], entre outros e estudar focos de aten¸c˜ ao de uma pessoa. Este tipo de aplica¸c˜ oes s˜ ao usadas em diversas ´ areas fora da medicina.

Podem ser utilizadas em publicidade para perceber o que chama a aten¸c˜ ao dos

4 Cap´ ıtulo 1. Introdu¸ c˜ ao

Fig. 1.1: Esquema representativo da aplica¸ c˜ ao do EOG para a locomo¸ c˜ ao de uma cadeira de rodas. O utilizador da cadeira origina o EOG com o movimento ocular, que

´ e processado e indica a cadeira para onde se mover e a velocidade [2].

indiv´ıduos. Podem servir ainda como uma ferramenta de avalia¸c˜ ao, por exemplo para avaliar se um radiologista seguiu os protocolos exigidos na leitura de uma radiografia.

Na industria dos videojogos, associam-se os comandos com sistemas de v´ıdeo na dete¸c˜ ao de movimentos corporais para controlar determinadas personagens. Com a aplica¸c˜ ao de uma interface EOG, poderia associar-se tamb´ em o movimento ocular, ou ent˜ ao substituir os movimentos corporais pelos oculares [5].

1.2 Motiva¸ c˜ ao e Contribui¸ c˜ ao

O desenvolvimento de um sistema HCI baseado num Eletroculografia foi o objetivo deste projeto. As etapas para tal, passaram por uma an´ alise e estudo de diversos EOG j´ a desenvolvidos, desenho, desenvolvimento e implementa¸c˜ ao de um circuito eletr´ onico, utilizando para tal 6 m´ odulos e um software desenvolvido em Python para an´ alise dos sinais obtidos.

Este projeto vai de encontro ` a minha ´ area de forma¸c˜ ao do autor (Engenharia de

Computa¸c˜ ao e Instrumenta¸c˜ ao M´ edica), permitindo a aplica¸c˜ ao de conhecimentos

adquiridos ao longo da vida acad´ emica, associado ao gosto e vontade pela pesquisa

e desenvolvimento nas ´ areas da eletr´ onica e programa¸c˜ ao. Teve a contribui¸c˜ ao do

1.3. Organiza¸ c˜ ao da Tese 5

Fig. 1.2: Representa¸ c˜ ao de um bra¸ co mecˆ anico acoplado a um sistema EOG [13].

Doutor Carlos Vinhais, que para al´ em de propor o tema do projeto, contribuiu com transmiss˜ ao de conhecimentos e orienta¸c˜ ao do mesmo e do Departamento de F´ısica do Instituto Superior de Engenharia do Porto, pela contribui¸c˜ ao do espa¸co para o decorrer deste projeto.

1.3 Organiza¸ c˜ ao da Tese

Esta tese est´ a organizada em 6 cap´ıtulos. No cap´ıtulo 2 s˜ ao apresentados conceitos te´ oricos do EOG, bem como alguns dos sistemas HCI existentes. No cap´ıtulo 3 explicam-se os passos necess´ arios para o desenvolvimento dos m´ odulos do circuito eletr´ onico. No cap´ıtulo 4 demonstram-se as placas de circuito impresso obtidas, bem como os resultados dos testes realizados ` as mesmas. No cap´ıtulo 5 ´ e explicado o software desenvolvido neste projeto e os testes feitos com todo o sistema em funcionamento. No cap´ıtulo 6 s˜ ao apresentadas as conclus˜ oes obtidas.

O cap´ıtulo 2 tem o prop´ osito de explicar o que s˜ ao os biosinais e os biopotenciais, tendo em conta que o funcionamento da maioria dos sistemas HCI se baseiam nestes sinais. Este cap´ıtulo divide-se em trˆ es sec¸c˜ oes. A sec¸c˜ ao 2.1 explica o que s˜ ao os sinais bioel´ etricos, e alguns sistemas HCI para diferentes tipos de biosinais. A sec¸c˜ ao 2.2 explica, de maneira aprofundada, o funcionamento do EOG e na sec¸c˜ ao 2.3 apresentam-se algumas das alternativas existentes para a aquisi¸c˜ ao do movimento ocular.

O cap´ıtulo 3 explica como foram desenhados os seis m´ odulos do circuito ele-

6 Cap´ ıtulo 1. Introdu¸ c˜ ao

tr´ onico e est´ a dividido em duas sec¸c˜ oes. A primeira sec¸c˜ ao explica algumas das carater´ısticas que um bom sistema HCI deve possuir. A segunda sec¸c˜ ao est´ a divi- dida em sete subsec¸c˜ oes. A primeira subsec¸c˜ ao explica a importˆ ancia da escolha dos el´ etrodos utilizados para a aquisi¸c˜ ao do EOG, e as restantes explicam cada um dos m´ odulos desenhados para este projeto.

O cap´ıtulo 4 est´ a dividido em trˆ es sec¸c˜ oes. As primeira e segunda sec¸c˜ oes explicam todas as fases no desenvolvimento de uma placa de circuito impresso, para um m´ odulo do circuito eletr´ onico, do sistema HCI proposto neste projeto. A terceira sec¸c˜ ao explica, como e quais os testes realizados ` as diferentes placas de cada m´ odulo e apresenta os resultados obtidos.

No cap´ıtulo 5 s˜ ao explicados todos os passos da aquisi¸c˜ ao e visualiza¸c˜ ao dos dados adquiridos pelo circuito eletr´ onico. Est´ a dividido em trˆ es sec¸c˜ oes, em que as duas primeiras explicam as diferentes fases de aquisi¸c˜ ao e visualiza¸c˜ ao dos dados. A terceira sec¸c˜ ao apresenta os resultados obtidos e a sua discuss˜ ao.

No cap´ıtulo 6 s˜ ao apresentadas as conclus˜ oes retiradas ao longo deste projeto,

bem com o poss´ıvel trabalho futuro.

Cap´ıtulo 2

Biosinais e Biopotenciais

A comunica¸c˜ ao ´ e algo essencial para o bem-estar da popula¸c˜ ao, em particular para indiv´ıduos incapacitados. Para alcan¸car esta comunica¸c˜ ao, muitas vezes ´ e necess´ ario adquirir e processar sinais originados pelo funcionamento do corpo humano, os biosi- nais, atrav´ es de sistemas HCI [14]. Neste cap´ıtulo ser˜ ao explicados alguns biosinais, a sua origem, diferentes m´ etodos de aquisi¸c˜ ao e a sua utilidade nos sistemas HCI.

2.1 Sinais Bioel´ etricos

Os biosinais podem resultar de diferentes observa¸c˜ oes de processos eletrofisiol´ ogicos, biomecˆ anicos ou qu´ımicos de um organismo vivo. Estes podem ser obtidos por pe- quenas altera¸c˜ oes qu´ımicas a n´ıvel das sequˆ encias de prote´ınas e genes, por varia¸c˜ oes neuronais ou musculares e at´ e ` a atividade de tecidos e ´ org˜ aos [15].

Os sinais bioel´ etricos resultam de diferen¸cas de potencial el´ etrico criadas por altera¸c˜ oes qu´ımicas a n´ıvel celular [15, 16, 17]. No estado de repouso, a diferen¸ca de potencial ´ e nula, devido ao equil´ıbrio de cargas positivas e negativas. Quando uma c´ elula nervosa ou muscular sofre um est´ımulo forte o suficiente para ultrapassar o estado de equil´ıbrio, a c´ elula cria um potencial de a¸c˜ ao. Este potencial de a¸c˜ ao representa a passagem de i˜ oes (positivos e negativos) atrav´ es da membrana celular, e pode ser medido atrav´ es de el´ etrodos intra ou extracelular.

O potencial de a¸c˜ ao pode ser transmitido ` as c´ elulas vizinhas atrav´ es dos ax´ onios

(representados na figura 2.1), excitando assim novas c´ elulas. Quando v´ arias c´ elulas

ficam no estado excitado, cria-se um campo el´ etrico, que ´ e propagado atrav´ es dos

tecidos biol´ ogicos e pode ser medido atrav´ es de el´ etrodos de superf´ıcie.

8 Cap´ ıtulo 2. Biosinais e Biopotenciais

Fig. 2.1: C´ elula nervosa e propaga¸ c˜ ao do est´ımulo nervoso. Constitui¸ c˜ ao de uma c´ elula nervosa comum, com representa¸ c˜ ao do corpo celular, em particular de um ax´ o- nio, das respetivas termina¸ c˜ oes nervosas e a propaga¸ c˜ ao do est´ımulo nervoso pelos ax´ onios [Fonte: Internet].

2.1.1 Caracter´ısticas dos Sinais Biol´ ogicos

Os sinais bioel´ etricos s˜ ao apenas um exemplo dos diversos sinais criados pelo corpo humano, outros exemplos s˜ ao: sinais biomagn´ eticos, bioqu´ımicos, biomecˆ anicos, bi- oac´ usticos e bio´ opticos [16]. Todos estes sinais s˜ ao denominados como sinais biol´ o- gicos.

Estes podem ser classificados de acordo com diversas caracter´ısticas, tais como a forma de onda, propriedades temporais e podem ser divididos em sinais cont´ınuos ou discretos, determin´ısticos ou aleat´ orios.

Os sinais cont´ınuos podem ser definidos atrav´ es de fun¸c˜ oes de vari´ avel cont´ınua, em fun¸c˜ ao do tempo ou do espa¸co, enquanto os sinais discretos s˜ ao definidos apenas para um subconjunto de pontos, regularmente espa¸cados no tempo e/ou espa¸co.

Os sinais biol´ ogicos podem ainda ser classificados dependendo do modo de aqui-

si¸c˜ ao, estoc´ asticos estacion´ arios e n˜ ao estacion´ arios. Esta classifica¸c˜ ao deve-se ao

facto destes sinais estarem sujeitos a interferˆ encias internas (movimentos de m´ uscu-

los que n˜ ao s˜ ao de interesse), interferˆ encias externas (interferˆ encias eletromagn´ eticas

de outros aparelhos, equipamentos hospitalares e interferˆ encia da rede el´ etrica) ou

a altera¸c˜ oes nos parˆ ametros, logo n˜ ao podem ser classificados como inteiramente

determin´ısticos.

2.1. Sinais Bioel´ etricos 9

Existem t´ ecnicas de medi¸c˜ ao destes sinais, que permitem obter informa¸c˜ oes im- portantes acerca do funcionamento dos respetivos ´ org˜ aos, tais como o Eletrocardio- grama, Eletroencefalograma, Eletromiograma e o Eletroculograma.

2.1.2 Eletrocardiografia - ECG

O Eletrocardiograma regista os fen´ omenos el´ etricos originados durante a atividade card´ıaca [18]. Entender como o sangue flui atrav´ es do cora¸c˜ ao ´ e fundamental para a compreens˜ ao da atividade el´ etrica criada pelo mesmo. O sangue menos oxigenado (sangue venoso) retorna ao cora¸c˜ ao, atrav´ es das veias cavas inferior e superior, para a aur´ıcula direita. De seguida o sangue flui atrav´ es da v´ alvula tric´ uspide para o ventr´ıculo direito.

O ventr´ıculo direito bombeia o sangue para os pulm˜ oes atrav´ es da v´ alvula pul- monar circulando pelas art´ erias pulmonares. Nos pulm˜ oes o sangue flui pelas veias pulmonares at´ e atingir a aur´ıcula esquerda, completando assim a circula¸c˜ ao pulmo- nar.

A circula¸c˜ ao sist´ emica inicia-se quando a v´ alvula mitral relaxa e o sangue flui para o ventr´ıculo esquerdo. Este contrai e bombeia o sangue para o resto do corpo, atrav´ es da v´ alvula a´ ortica e da art´ eria aorta.

Fig. 2.2: Representa¸c˜ ao da anatomia do cora¸ c˜ ao, com explica¸ c˜ ao da origem de cada pulso el´ etrico representado pela onda PQRST, de um cora¸ c˜ ao em funcionamento sem anomalias. Apresenta¸ c˜ ao dos valores de tens˜ ao criados pela atividade card´ıaca e a banda de frequˆ encias [15].

A onda P representa a despolariza¸c˜ ao auricular e o complexo QRS representa a

despolariza¸c˜ ao dos ventr´ıculos [11]. De seguida d´ a-se a contra¸c˜ ao dos mesmos, que

10 Cap´ ıtulo 2. Biosinais e Biopotenciais

retira o sangue dos ventr´ıculos e bombeia atrav´ es das art´ erias, criando um pulso.

Por fim, a onda T representa a recupera¸c˜ ao/repolariza¸c˜ ao ventricular.

O ECG de 12 deriva¸c˜ oes ´ e um teste de diagn´ ostico que ajuda a identificar condi-

¸c˜ oes patol´ ogicas. Oferece uma vis˜ ao mais completa da atividade el´ etrica do cora¸c˜ ao e pode ser usado para avaliar a fun¸c˜ ao ventricular esquerda. Regista a atividade el´ etrica do cora¸c˜ ao atrav´ es de uma s´ erie de el´ etrodos colocados nas extremidades do paciente e da parede tor´ acica. Os 12 canais incluem trˆ es bipolares dos membros, trˆ es cabos unipolares dos membros, e seis precordiais unipolares (V1, V2, V3, V4, V5 E V6) no peito, representado na figura 2.3. Estas liga¸c˜ oes fornecem 12 pontos de vista diferentes da atividade el´ etrica do cora¸c˜ ao.

Fig. 2.3: Posi¸c˜ ao anat´ omica dos seis el´ etrodos precordiais unipolares (V1, V2, V3, V4, V5 E V6) no m´ etodo de 12 deriva¸ c˜ oes [15].

2.1.3 Eletroencefalografia - EEG

A atividade neuronal do c´ erebro gera potenciais el´ etricos, que podem ser adquiridos atrav´ es do couro cabeludo. O sinal medido ´ e denominado Eletroencefalograma, que representa a fun¸c˜ ao cerebral global [9, 19].

A aquisi¸c˜ ao do EEG para fins cl´ınicos tem uma dura¸c˜ ao de aproximadamente 15 a 20 minutos, com o paciente sentado num estado de relaxamento numa cadeira confort´ avel e mantendo os olhos fechados. Desta forma, obt´ em-se o EEG de fundo.

Ser´ a posteriormente comparado com o EEG obtido, quando o paciente ´ e estimulado, obtendo assim o sinal pretendido para cada est´ımulo. O EEG pode ser utilizado para o estudo do relaxamento, atividade mental e f´ısica, monitoriza¸c˜ ao da fun¸c˜ ao cerebral em unidades de terapia e est´ agios do sono, entre outras aplica¸c˜ oes.

A aquisi¸c˜ ao dos dados do EEG, dependendo das aplica¸c˜ oes, pode variar de algu-

mas horas a alguns dias. Para certos grupos espec´ıficos de pacientes, o sinal el´ etrico

do c´ erebro pode ser adquirido de forma invasiva, a partir da superf´ıcie do c´ ortex ou

2.1. Sinais Bioel´ etricos 11

do interior do c´ erebro. Para casos rotineiros de aquisi¸c˜ ao do EEG utiliza-se a norma 10 − 20 [20]. A norma 10 − 20 foi desenvolvida com o intuito de criar um m´ etodo padr˜ ao para a aquisi¸c˜ ao do EEG. Proporciona um melhor entendimento entre testes e permite a compara¸c˜ ao de diferentes resultados e at´ e de EEG de diferentes pes- soas. Nesta norma s˜ ao utilizados 19 el´ etrodos no couro cabeludo e 2 nas orelhas, no entanto, existem outros m´ etodos de aquisi¸c˜ ao.

O EEG moderno utiliza 21 sinais diferentes, denominados de canais. Para apli- ca¸c˜ oes mais complexas podem ser usados sistemas com um n´ umero de canais que variam de 32 a 512. Os sinais el´ etricos adquiridos normalmente tˆ em uma amplitude de 50 µV pico a pico, podendo atingir os 200 µV, dependendo do est´ımulo. Al´ em do ru´ıdo inerente a uma aquisi¸c˜ ao de sinais bioel´ etricos, o EEG apresenta componentes de frequˆ encia sistem´ atica conhecidas como ondas Delta (<4 Hz), Teta (4 a 8 Hz), Alfa (8 a 13 Hz) e Beta (>13 Hz), representadas na figura 2.4 (a).

(a) (b)

Fig. 2.4: Em (a) apresentam-se as diferentes ondas cerebrais e os intervalos de frequˆ encias de cada onda. Em (b) apresenta-se a disposi¸ c˜ ao dos el´ etrodos atrav´ es da norma [Fonte:Internet].

Na figura 2.4 (b) est˜ ao representadas as posi¸c˜ oes dos 21 el´ etrodos utilizados na

aquisi¸c˜ ao do EEG moderno.

12 Cap´ ıtulo 2. Biosinais e Biopotenciais

2.1.4 Eletromiografia - EMG

Os sinais adquiridos pelo EMG correspondem ` a atividade el´ etrica das fibras mus- culares constituintes dos m´ usculos durante a contra¸c˜ ao/relaxamento dos mesmos, representando a atividade neuromuscular [21, 22]. Verifica-se que o sinal de EMG

´

e um sinal complexo que ´ e controlado pelo sistema nervoso e depende anat´ omica e fisiologicamente das propriedades dos m´ usculos.

N˜ ao tem nenhum tipo de onda caracter´ıstica, pois possibilita o estudo de contra-

¸c˜ oes e relaxamentos musculares. Permite tamb´ em realizar testes de for¸ca e medi¸c˜ ao dos potenciais de movimentos volunt´ arios ou involunt´ arios. Normalmente esta me- di¸c˜ ao ´ e feita em fun¸c˜ ao do tempo [19].

Uma das grandes dificuldades na utiliza¸c˜ ao dos sinais de EMG ´ e o fato de este sinal ter bastante ru´ıdo, visto que o sinal atravessa diferentes tecidos musculares at´ e chegar ` a pele, zona de aquisi¸c˜ ao do sinal, e da intera¸c˜ ao indesejada dos sinais de diferentes fun¸c˜ oes motoras. Aliado a esta dificuldade, os sinais de interesse tem uma gama de valores muito baixa, varia de 1 a 10 mV, e de modo a diminuir estas interferˆ encias os sinais precisam de ser filtrados, amplificados e quando necess´ ario digitalizados [9].

2.2 Eletroculografia - EOG

A Eletroculografia (EOG) ´ e a t´ ecnica utilizada para medir o movimento ocular, atrav´ es da an´ alise do potencial de a¸c˜ ao gerado por um dipolo el´ etrico formado entre a c´ ornea e a retina, atrav´ es de repolariza¸c˜ oes e despolariza¸c˜ oes (trocas i´ onicas na membrana celular) das c´ elulas da retina e da c´ ornea [8, 23, 24, 25]. O sinal resultante denomina-se EOG, e regista a diferen¸ca do potencial el´ etrico entre a retina e a c´ ornea em fun¸c˜ ao do tempo.

Na figura 2.5 ´ e representada a anatomia do olho humano, bem como os m´ usculos oculomotores, que s˜ ao os respons´ aveis, tanto por manter os olhos alinhados como pelos movimentos oculares [27]. Estes permitem que os olhos possam observar dife- rentes objetos em diversas posi¸c˜ oes, sem a necessidade de movimentar a cabe¸ca. A a¸c˜ ao destes m´ usculos ´ e que torna poss´ıvel a obten¸c˜ ao do sinal de EOG.

Devido ` a maior taxa metab´ olica da retina em compara¸c˜ ao com a c´ ornea, o olho

mant´ em uma tens˜ ao de 0,40 a 1,0 mV em rela¸c˜ ao ` a retina [28, 29, 30]. Na literatura

estudada foram encontradas diversas gamas de valores da diferen¸ca de potencial e de

gamas de frequˆ encia associadas ao dipolo el´ etrico formado pelo olho. Estes valores

2.2. Eletroculografia - EOG 13

(a) (b)

Fig. 2.5: Representa¸ c˜ ao da anatomia do olho humano [26] em a) e m´ usculos oculomotores respons´ aveis pelo movimento ocular em b) [27].

s˜ ao apresentados na tabela 2.1, com a respetiva referˆ encia.

Tab. 2.1: Valores da diferen¸ ca de potencial e das gamas de frequˆ encia associadas ao dipolo el´ etrico formado pelo olho.

Diferen¸ca de potencial Gama de Frequˆ encia Referˆ encia 50 a 3500 µV DC a 100 Hz [2, 5, 25, 13]

15 a 200 µV [6, 26, 30]

10 a 100 mV DC a 38 Hz [31]

10 a 100 µV DC a 100 Hz [24]

Fig. 2.6: Posi¸c˜ ao do dipolo criado entre a retina e a c´ ornea quando se olha em frente, para cima e para baixo [3].

Na figura 2.6 representa-se a posi¸c˜ ao do dipolo criado entre a retina e a c´ ornea em trˆ es posi¸c˜ oes oculares diferentes. Para adquirir os sinais desta diferen¸ca de potencial

´ e necess´ ario o uso de el´ etrodos de superf´ıcie colocados na proximidade dos olhos [32]. Na aquisi¸c˜ ao destes sinais ´ e apenas necess´ ario utilizar cinco el´ etrodos, dois para adquirir o movimento horizontal, dois para o movimento vertical e um de referˆ encia.

A posi¸c˜ ao dos el´ etrodos, em rela¸c˜ ao aos olhos, para adquirir o sinal vertical deve

ser 2 cm acima do olho e 1 cm abaixo. Para o movimento horizontal, os el´ etrodos

14 Cap´ ıtulo 2. Biosinais e Biopotenciais

devem ser colocados nas tˆ emporas, 2 cm para a esquerda e para a direita dos olhos.

Esta disposi¸c˜ ao permite retirar o movimento dos dois olhos, visto que estes n˜ ao conseguem ter movimentos independentes [24, 26, 29].

Fig. 2.7: Posi¸ c˜ ao dos el´ etrodos para a aquisi¸ c˜ ao do EOG. representa¸ c˜ ao dos canais hori- zontal e vertical e do canal de referˆ encia [26].

Al´ em dos movimentos realizados pelo olho, na aquisi¸c˜ ao do EOG ´ e poss´ıvel reti- rar informa¸c˜ ao sobre o movimento das p´ alpebras. Atrav´ es desta informa¸c˜ ao ´ e ainda poss´ıvel diferenciar o movimento volunt´ ario ou involunt´ ario das p´ alpebras. O movi- mento involunt´ ario, ou o piscar do olho, pode ser definido como o fecho e a abertura peri´ odica da p´ alpebra [33], enquanto que o movimento volunt´ ario denomina-se por fechar do olho. A dura¸c˜ ao do fecho da p´ alpebra ´ e usado como crit´ erio para descrimi- nar um piscar de olhos de um fechar de olhos, visto que a dura¸c˜ ao do piscar de olhos varia de entre os 200 a 300 ms. Existem diversas atividades que fazem com que a dura¸c˜ ao do piscar de olhos varie. Esta variedade originou a necessidade da cria¸c˜ ao de algoritmos, para dete¸c˜ ao de piscar de olhos, fortes contra o ru´ıdo, artefactos e independentes das varia¸c˜ oes notadas de sujeito para sujeito.

A partir da informa¸c˜ ao retirada do sinal do EOG ´ e poss´ıvel determinar a posi¸c˜ ao angular do olho atrav´ es da diferen¸ca de potencial registada pelo EOG [3, 23, 25, 34].

Na figura 2.8 demonstra-se um exemplo para a determina¸c˜ ao da posi¸c˜ ao angular do olho.

(a) (b)

Fig. 2.8: Em (a) percebe-se que quando os olhos giram 30

para a direita, este movimento

provoca uma diferen¸ ca de potencial de 100 µV e em (b) o movimento de 15

para a esquerda provoca uma diferen¸ ca de potencial de -100 µV [23].

2.3. Aplica¸ c˜ oes da Eletroculografia 15

Na figura 2.8 pode-se verificar que enquanto os olhos se mantˆ em na posi¸c˜ ao de repouso, ou seja 0

, o dipolo el´ etrico ´ e pr´ oximo de zero, ao rodar o olhar 30

para a direita obt´ em-se uma diferen¸ca de potencial na ordem de +100 µV e ao rodar o olhar 15

para a esquerda obt´ em-se uma diferen¸ca de potencial de -100 µV.

Al´ em da utiliza¸c˜ ao de el´ etrodos para a aquisi¸c˜ ao do movimento ocular, o EOG pode ser adquirido com recurso a outros m´ etodos, que diferem entre as diversas aplica¸c˜ oes.

2.3 Aplica¸ c˜ oes da Eletroculografia

A aquisi¸c˜ ao do movimento ocular, al´ em do uso de el´ etrodos, pode ser realizada atrav´ es da utiliza¸c˜ ao de cˆ amaras que gravam o movimento ocular. Existem diversas t´ ecnicas que recorrem ao uso de cˆ amaras para detetar o movimento ocular atrav´ es da reflex˜ ao de um determinado comprimento de onda pr´ e-definido.

2.3.1 Seguimento do Olhar - Eye tracking

O seguimento do olhar, denominado por eye tracking, ´ e uma tecnologia em que uma cˆ amara ou um sistema de imagem acompanha visualmente algumas caracter´ısticas do olho, para de seguida um computador definir qual a posi¸c˜ ao do olhar [4, 26]. Esta tecnologia pode ser dividida em duas ´ areas. Um dispositivo remoto onde uma cˆ amara de Infravermelhos (IV) ´ e acoplada ao monitor de um computador, ou ent˜ ao um dispositivo colocado na cabe¸ca do utilizador onde a cˆ amara de IV recolhe os dados com maior precis˜ ao. A desvantagem deste m´ etodo ´ e o elevado pre¸co do equipamento.

Contudo, esta t´ ecnica est´ a a ficar cada vez mais acess´ıvel, devido ao crescimento da sua utiliza¸c˜ ao em ´ areas de desporto, psicologia, neuro-fisiologistas entre outras [35].

Existem quatro classe de medidas de eye-tracking:

• Medidas de movimento: variedade de movimentos oculares atrav´ es do es- pa¸co;

• Medidas de posi¸ c˜ ao: saber para onde o utilizador olhou ou n˜ ao;

• Medidas de repeti¸ c˜ ao: dizem respeito ao n´ umero, propor¸c˜ ao ou taxa de qualquer movimento ocular de interesse;

• Medidas de latˆ encia: expressam a dura¸c˜ ao desde o in´ıcio de um evento at´ e

o aparecimento de um segundo evento.

16 Cap´ ıtulo 2. Biosinais e Biopotenciais

2.3.2 V´ıdeo Oculografia e Oculografia por Infravermelho

A V´ıdeo Oculografia (VOG) e a Oculografia por Infravermelho (IROG), baseiam-se na dete¸c˜ ao da posi¸c˜ ao do olho atrav´ es da c´ ornea ou da ´ıris [23, 36]. O facto de ser uma tecnologia n˜ ao-invasiva e de obter a posi¸c˜ ao ocular independentemente de movimentos corporais com uma precis˜ ao aceit´ avel, s˜ ao as suas vantagens [37].

O projeto ERICA, um dos diversos exemplos existentes, foi desenvolvido por professores e alunos da School of Engineering and Applied Science na Universidade da Virg´ınia, em 1984 e junta tanto a VOG como a IROG [38]. O hardware consiste de um computador, um monitor, uma fonte de luz infravermelha, uma cˆ amara de vigilˆ ancia com um filtro que permite a passagem de infravermelhos. Em suma, a fonte de luz infravermelha envia a luz para a cara do utilizador e uma fra¸c˜ ao da luz penetra a pupila e ´ e refletida pela retina. A cˆ amara deteta a luz refletida e atrav´ es do algoritmo determina a posi¸c˜ ao ocular.

2.3.3 Head Movement Tracking System

Um dispositivo transmite um sinal da parte superior do monitor do computador e acompanha um ponto refletor colocado na testa do utilizador ou nos ´ oculos. Usando apenas o movimento da cabe¸ca do utilizador, o movimento do cursor pode ser con- trolado, permitindo usar um rato de computador comum [26]. O problema com esta t´ ecnica ´ e que algumas pessoas com deficiˆ encia n˜ ao podem mover a cabe¸ca conforta- velmente tornando o sistema pouco preciso.

Em suma, o desenvolvimento de um sistema HCI baseado num EOG pode ser

feito utilizando diversos m´ etodos de aquisi¸c˜ ao do movimento ocular. Neste projeto,

a aquisi¸c˜ ao do movimento ocular ´ e feito atrav´ es do uso de el´ etrodos, colocados na

face do utilizador, ligados a um circuito eletr´ onico que filtra e envia o sinal para um

computador, onde este ´ e traduzido para coordenadas.

Cap´ıtulo 3

Desenho do Sistema HCI

Para o desenvolvimento do sistema HCI baseado em Eletroculografia proposto neste projeto, foram desenhados e desenvolvidos seis m´ odulos, que quando conectados entre si formam o circuito eletr´ onico. O movimento ocular ´ e adquirido atrav´ es de cinco el´ etrodos que enviam o sinal biol´ ogico para o circuito eletr´ onico. Neste, o sinal

´ e tratado e enviado para um micro controlador. O micro controlador converte o sinal anal´ ogico para digital e envia-o para o computador, para posterior processamento.

3.1 Introdu¸ c˜ ao

A aquisi¸c˜ ao dos sinais bioel´ etricos podem atingir frequˆ encias de amostragem bas- tante elevadas, da ordem dos kHz, utilizar m´ ultiplos canais de aquisi¸c˜ ao e pode, se necess´ ario, utilizar toda a largura de banda do sinal adquirido [39]. O avan¸co tecnol´ ogico sentido nas ´ areas da eletr´ onica e processamento e an´ alise de sinais em tempo real, possibilita aos sistemas HCI aumentar as velocidades de aquisi¸c˜ ao de dados e de tratamento dos mesmos.

Al´ em da rapidez de aquisi¸c˜ ao e tratamento dos dados, os sistemas HCI devem

ter alta sensibilidade e imunidade ao ru´ıdo na aquisi¸c˜ ao do sinal. As aquisi¸c˜ oes de

dados podem ser conseguidas atrav´ es do uso de dispositivos sem fios, ou utilizando

configura¸c˜ oes de obten¸c˜ ao de dados com um elevado diferencial e altas impedˆ ancias

de entrada em modo comum. O ru´ıdo pode ser amenizado com o uso de filtros de

frequˆ encia ativos ou passivos (passa-alto, passa-baixo, passa e rejeita-banda). Outras

mais valias de equipamentos sem fios, para al´ em de amenizar o ru´ıdo, permitem

tamb´ em mobilidade, seguran¸ca dos utilizadores e torna desnecess´ ario o isolamento.

18 Cap´ ıtulo 3. Desenho do Sistema HCI

3.2 Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico

Para adquirir os sinais originados pelo movimento ocular, foram utilizados cinco el´ etrodos de superf´ıcie, agrupados em trˆ es canais. O Canal Horizontal ´ e constitu´ıdo por dois el´ etrodos denominados H+ e H-, o Canal Vertical ´ e formado pelos el´ etrodos V+ e V- e o Canal de Referˆ encia apenas possui um el´ etrodo, denominado REF, refe- rˆ encia. A figura 3.1 mostrano diagrama de blocos do circuito eletr´ onico desenvolvido neste projeto.

Fig. 3.1: Esquema do diagrama de blocos do circuito eletr´ onico. Representa¸ c˜ ao dos ca- nais de aquisi¸ c˜ ao de dados, dos m´ odulos desenvolvidos e comunica¸ c˜ ao com o computador [24].

Os 6 m´ odulos constituintes do circuito eletr´ onico, apresentados na figura 3.1, s˜ ao:

• M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸c˜ ao (Power Suplly )

• M´ odulo 2 - Driven Right Leg (DRL)

• M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao (INA)

• M´ odulo 4 - Filtro Passa-Banda

• M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-Banda

• M´ odulo 6 - Level Shifter

Os seis m´ odulos desenvolvidos, quando conectados, permitem a aquisi¸c˜ ao e fil-

tragem do ru´ıdo do sinal de apenas um canal. Para a aquisi¸c˜ ao e tratamento dos

sinais dos canais Horizontal e Vertical ´ e necess´ ario utilizar os m´ odulos 3, 4, 5 e 6 em

duplicado.

3.2. Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico 19

O amplificador de instrumenta¸c˜ ao (INA128p) utilizado no M´ odulo 3 necessita ser alimentado com tens˜ oes de +5 V e -5 V; o mesmo acontece com os amplificadores operacionais (OPA2277) utilizados nos m´ odulos 2, 4, 5 e 6. A fonte de alimenta¸c˜ ao utilizada neste projeto foi o computador, que debita +5 V para o Arduino Duemi- lanove. Como este s´ o deposita a tens˜ ao de 5 V, surgiu a necessidade de criar um m´ odulo que convertesse a tens˜ ao de +5 V para -5 V. O M´ odulo 1 - Fonte de alimen- ta¸c˜ ao permite ultrapassar este obst´ aculo, convertendo a tens˜ ao de 5 V, proveniente do Arduino, para -5 V.

O M´ odulo 2 - DRL permite aumentar o modo de rejei¸c˜ ao comum, CMRR, di- minuindo o ru´ıdo comum ` as aquisi¸c˜ oes dos sinais dos el´ etrodos H+ e H-, V+ e V-, enviando-o para o eletrodo de referˆ encia REF.

O M´ odulo 3 - INA recebe os sinais dos canais Horizontal e Vertical, amplifica a diferen¸ca dos sinais dos el´ etrodos constituintes dos canais e envia o sinal resultante para o M´ odulo 4. Permite tamb´ em definir o ru´ıdo comum e envia-o para o M´ odulo 2.

Os M´ odulos 4 e 5 s˜ ao filtros ativos. O M´ odulo 4 - Passa-Banda permite delimitar a banda total de frequˆ encia do sinal adquirido para o intervalo DC a 43 Hz, e envia o sinal para o M´ odulo 5 - Rejeita-Banda que retira a frequˆ encia de 50 Hz da rede el´ etrica.

O sinal resultante do circuito eletr´ onico ´ e enviado para o Arduino, que apenas lˆ e sinais positivos. Visto que o sinal de sa´ıda do M´ odulo 5 contˆ em valores negativos

´ e necess´ ario amplificar todo o sinal para que este possua apenas valores positivos.

Desta necessidade surgiu o M´ odulo 6 - Level Shifter, que amplifica o sinal para valores positivos e envia-o para o Arduino. Este digitaliza o sinal e envia-o para o computador.

3.2.1 El´ etrodos

Os el´ etrodos utilizados neste projeto foram el´ etrodos de superf´ıcie auto-adesivos de Ag/AgCl. Este tipo de el´ etrodos possuem uma superf´ıcie adesiva e uma camada de gel condutor para otimizar a condu¸c˜ ao el´ etrica.

Os el´ etrodos utilizados nos testes do sistema HCI desenvolvido, representados na

figura 3.2, s˜ ao suficientes para os testes realizados. No entanto, para o uso di´ ario

deste sistema HCI, estes el´ etrodos n˜ ao s˜ ao os mais indicados [34]. As desvantagens

que os tornam inapropriados para o uso di´ ario s˜ ao a sua m´ıngua utiliza¸c˜ ao, s´ o podem

ser utilizados 3 ou 4 vezes. N˜ ao s˜ ao f´ aceis de colocar ou retirar, o gel ´ e desconfort´ avel

20 Cap´ ıtulo 3. Desenho do Sistema HCI

Fig. 3.2: El´ etrodos de superf´ıcie utilizados para a aquisi¸ c˜ ao dos sinias originados pelo movimento ocular.

e os cabos de liga¸c˜ ao ao circuito eletr´ onico podem tornar-se incomodativos.

Existem algumas alternativas mais c´ omodas ao uso de el´ etrodos Ag/AgCl co- locados diretamente na face do utilizador. Uma delas ´ e apresentada em [39], que apresenta uma touca com el´ etrodos bordados na mesma, reutiliz´ aveis e f´ aceis de utilizar. Em [40] utilizou-se uma arma¸c˜ ao de ´ oculos com el´ etrodos integrados para a aquisi¸c˜ ao do sinal de EOG. Esta abordagem foi tamb´ em utilizada noutro traba- lho [41] onde o biosinal ´ e enviado por Bluetooth para um computador, para posterior an´ alise.

3.2.2 M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸ c˜ ao

O M´ odulo 1 ´ e utilizado como a fonte de alimenta¸c˜ ao dos restantes m´ odulos. Recebe a tens˜ ao de +5 V do Arduino e converte-a para -5 V. Para este fim, foi utilizado um Switched-Capacitor Voltage Converter (daqui em diante mencionado como ICL).

Neste projeto, o ICL escolhido ´ e o ICL7660 devido as seguintes caracter´ısticas: o intervalo da tens˜ ao de alimenta¸c˜ ao varia entre 1.5 V e 10 V e a eficiˆ encia t´ıpica de convers˜ ao ´ e de 98 %. Permite tamb´ em dividir ou multiplicar a tens˜ ao de entrada, no entanto essas caracter´ısticas n˜ ao s˜ ao necess´ arias neste projeto. A carater´ıstica utilizada, neste caso, ´ e a invers˜ ao da tens˜ ao de entrada de +5V para -5V, necess´ aria para alimentar os amplificadores operacionais e de instrumenta¸c˜ ao utilizados nos outros m´ odulos.

Na figura 3.3 est´ a representado o esquema eletr´ onico do M´ odulo 1. O valor

dos condensadores C1, C2 e C3 foram escolhidos atrav´ es das defini¸c˜ oes dadas pela

datasheet do mesmo. Os leds D1 e D2 servem para monitoriza¸c˜ ao das tens˜ oes de

entrada e sa´ıda. O conetor J3 recebe a alimenta¸c˜ ao do Arduino. Os conetores J1,

3.2. Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico 21

Fig. 3.3: Esquem´ atico eletr´ onico do M´ odulo 1. Representa¸ c˜ ao do ICL7660 com a dis- posi¸c˜ ao dos componentes necess´ arios para o funcionamento deste m´ odulo.

J2 e J4 alimentam o M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸c˜ ao e o M´ odulo 2 - Driven Right Leg com as tens˜ oes de +5 V, -5 V e terra (GND).

3.2.3 M´ odulo 2 - Driven Right Leg (DRL)

Este m´ odulo ´ e utilizado para aumentar a redu¸c˜ ao de interferˆ encia de modo comum (CMRR). O CMRR de um amplificador de instrumenta¸c˜ ao (INA) mede o que ´ e comum aos sinais provenientes dos el´ etrodos e elimina essa componente do sinal.

Para tal ´ e necess´ ario um canal de referˆ encia. Este canal n˜ ao lˆ e sinais el´ etricos provocados pelo movimento do olho, pelo contr´ ario, injeta um sinal el´ etrico numa superf´ıcie pr´ oxima do olho, de modo a eliminar o ru´ıdo comum aos canais de entrada [26]. O sistema HCI desenvolvido lˆ e sinais bio-el´ etricos, consequentemente os sinais adquiridos tˆ em valores de tens˜ ao muito baixos, facilmente corrompidos com ru´ıdo, o que pode originar perda de informa¸c˜ ao relevante do sinal. O CMRR do INA128p

´ e de 120 dB/min, e de forma a aumentar este valor ´ e utilizado o DRL que permite diminuir a interferˆ encia de modo comum, transferindo um sinal, do mesmo valor do ru´ıdo comum, dos sinais de entrada, atrav´ es do el´ etrodo de referˆ encia para o corpo humano [42].

O M´ odulo 2 recebe os sinais do ru´ıdo comum, provenientes do M´ odulo 3 - Am-

plificador de Instrumenta¸c˜ ao, atrav´ es dos conetores J1 e J3. De seguida estes sinais

22 Cap´ ıtulo 3. Desenho do Sistema HCI

Fig. 3.4: Esquem´ atico eletr´ onico do M´ odulo 2 - Driven Right Leg. Representa¸ c˜ ao do amplificador operacional utilizado neste m´ odulo e quais os componentes utili- zados para o seu funcionamento.

s˜ ao enviados para o amplificador operacional OPA2277. As principais carater´ısticas para a escolha do OPA2277 s˜ ao a sua gama de valores de leitura que varia de ± 2 V a ± 18 V, baixos valores de drift, offset, corrente de polariza¸c˜ ao e de repouso. As resistˆ encias R1 e R3 definem o ganho, G, aplicado ao sinal de sa´ıda do OPA2277, atrav´ es da equa¸c˜ ao:

G = R1

R3 , (3.1)

que neste caso ´ e unit´ ario, visto n˜ ao ser necess´ ario aumentar ou diminuir a amplitude do sinal, pois o objetivo deste m´ odulo ´ e eliminar o ru´ıdo comum.

A realimenta¸c˜ ao negativa permite a otimiza¸c˜ ao de algumas carater´ısticas dos amplificadores operacionais [43]. De entre elas as mais importantes s˜ ao o controlo do ganho de tens˜ ao em malha fechada, alta impedˆ ancia no sinal de entrada, reduzida impedˆ ancia no sinal de sa´ıda e diminui¸c˜ ao da possibilidade de existir corrup¸c˜ ao do sinal com ru´ıdos nas entradas e sa´ıdas dos amplificadores operacionais. Por todos estes motivos, neste m´ odulo, o sinal de entrada sofre dupla invers˜ ao antes de ser enviado para o el´ etrodo REF.

3.2.4 M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸ c˜ ao (INA)

O M´ odulo 3 recebe os sinais provenientes dos el´ etrodos dos canais Horizontal ou

Vertical, amplifica a diferen¸ca dos sinais H+ e H- ou V+ e V-, e envia o sinal de

sa´ıda para o M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda [44].

3.2. Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico 23

Os requisitos necess´ arios, de um amplificador de instrumenta¸c˜ ao, para o EOG s˜ ao ganho em tens˜ ao elevado com boa resposta em baixas frequˆ encias e DC, alto CMRR, e alta impedˆ ancia de entrada [44, 45]. Tendo em conta estes requisitos, o amplificador de instrumenta¸c˜ ao utilizado foi o INA128p, devido ao alto CMRR, 120 dB/min, baixa tens˜ ao de offset, 50 µV, e larga amplitude de leitura: ±2.25 V a ±18 V.

Fig. 3.5: Esquem´ atico eletr´ onico do M´ odulo 3 - Amplificador de Instrumenta¸ c˜ ao (INA).

Representa¸c˜ ao do amplificador de instrumenta¸c˜ ao utilizado neste m´ odulo e quais os componentes utilizados para o seu funcionamento.

Os sinais H+ ou H-, V+ ou V- obtido atrav´ es dos el´ etrodos s˜ ao enviados para este m´ odulo atrav´ es do conector J2, como demonstrado na figura 3.5. Os componentes R1, R3, C1, C2 e C3 s˜ ao um exemplo de um filtro passivo passa-baixo. A f

deste filtro ´ e calculada atrav´ es da seguinte equa¸c˜ ao:

f

= 1

(2π(R1 + R3)(C1 + C2 + C3)) , (3.2) em que os componentes foram escolhidos para que a f

tivesse um valor de 47.4 Hz.

O ganho, G, que o INA128p aplica no sinal de sa´ıda ´ e calculado por:

G = 1 + 50kΩ

R

, (3.3)

onde o valor de R

obt´ em-se a partir de:

R

= R5 × R6

R5 + R6 + R4. (3.4)

24 Cap´ ıtulo 3. Desenho do Sistema HCI

Os condensadores C4 e C5 servem para manter os valores de tens˜ ao constante, independente das flutua¸c˜ oes de tens˜ ao provenientes do M´ odulo 1 - Fonte de alimen- ta¸c˜ ao. O valor destes condensadores e da resistˆ encia R2 foram retirados da datasheet do INA128p.

A Interferˆ encia de R´ adio-Frequˆ encia (RFI) ´ e uma fonte de ru´ıdo cada vez mais presente nos aparelhos eletr´ onicos [46]. ´ E sentida em aplica¸c˜ oes que adquirem sinais de fraca intensidade e usam longas linhas de transmiss˜ ao de sinal. O RFI ´ e uma fonte de ru´ıdo comum com frequˆ encias superiores a 10 kHz e o filtro passa-baixo utilizado neste m´ odulo serve para eliminar a RFI proveniente dos el´ etrodos. Al´ em da RFI, este filtro permite proteger o circuito eletr´ onico de Descargas Eletrost´ aticas (ESD). A ESD resulta da a¸c˜ ao de uma fonte externa ao circuito, que debita grandes quantidades de tens˜ oes transit´ orias, num pequeno per´ıodo de tempo [47]. Estas tens˜ oes podem danificar os circuitos integrados (INA128p) do M´ odulo 3, do circuito eletr´ onico desenvolvido. O conetor J3, que recebe os sinais originados pelo M´ odulo 1 - Fonte de alimenta¸c˜ ao, alimenta o INA128p, o conetor J1 recebe o sinal de sa´ıda do INA128p e envia-o, juntamente com as tens˜ oes +5 V e -5 V e GND para o M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda. O conetor J4 envia o sinal do CMRR para o M´ odulo 2 - Driven Right Leg.

3.2.5 M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda

Os circuitos eletr´ onicos denominados por filtros, processam sinais dependentes da frequˆ encia [43, 45, 48, 49]. Um filtro el´ etrico atenua determinadas gamas de frequˆ en- cia do espectro do sinal de entrada e permite a passagem das demais. A frequˆ encia a partir da qual o filtro atenua as restantes frequˆ encias denomina-se frequˆ encia de corte, f

.

Os filtros podem ser classificados em fun¸c˜ ao do seu comportamento:

• Filtro passa-baixo: Permite a passagem das frequˆ encias abaixo da f

;

• Filtro passa-alto: Permite a passagem das frequˆ encias acima da f

;

• Filtro passa-banda: ´ E constitu´ıdo por um filtro passa-alto seguido de um filtro passa-baixo, permitindo assim a passagem das frequˆ encias acima da f

do passa-alto e abaixo da f

do passa-baixo, criando uma banda de frequˆ encia;

Al´ em do seu comportamento, os filtros podem ainda ser classificados no que diz

respeito ` a sua fun¸c˜ ao-resposta ou aproxima¸c˜ ao utilizada na sua elabora¸c˜ ao [43, 48,

50]. As aproxima¸c˜ oes mais comuns s˜ ao:

3.2. Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico 25

• Butterworth

• Chebyshev

• Bessel

• Cauer

Cada aproxima¸c˜ ao tem a sua fun¸c˜ ao matem´ atica espec´ıfica, a partir da qual se obt´ em uma curva de resposta aproximada para cada tipo de filtro. Na figura 3.6, demonstram-se as curvas de resposta das diferentes aproxima¸c˜ oes na banda de passagem, frequˆ encia de corte e na banda de atenua¸c˜ ao.

Fig. 3.6: Curvas de resposta das aproxima¸ c˜ oes. Representa¸ c˜ ao gr´ afica das curvas de respostas das diferentes aproxima¸ c˜ oes e suas diferen¸ cas [50].

As curvas de resposta dependem ainda da ordem do filtro. De forma simples, a ordem do filtro pode ser definida pelo n´ umero de amplificadores operacionais uti- lizados para obter o sinal de sa´ıda. Quanto maior for a ordem do filtro, mais a sua resposta se aproxima da resposta ideal, no entanto mais complexo se torna a implementa¸c˜ ao dos filtros.

Comparando as aproxima¸c˜ oes, apresentadas na figura 3.6, as principais diferen-

¸cas entre si est˜ ao nas curvas de resposta. Em ordens baixas, a aproxima¸c˜ ao com

melhor curva de resposta, ´ e a aproxima¸c˜ ao Bessel, tamb´ em conhecida como Bessel-

Thomson. Contudo esta aproxima¸c˜ ao apresenta um atraso de tempo constante na

banda de passagem. A aproxima¸c˜ ao Butterworth, na banda de passagem tem uma

atenua¸c˜ ao mais uniforme, no entanto em frequˆ encias pr´ oximas ` a frequˆ encia de corte,

26 Cap´ ıtulo 3. Desenho do Sistema HCI

a atenua¸c˜ ao n˜ ao ´ e t˜ ao eficaz quanto o pretendido. A aproxima¸c˜ ao Butterworth, em- bora tenha uma transi¸c˜ ao mais aguda, apresenta ondula¸c˜ oes na banda de passagem.

A aproxima¸c˜ ao Cauer ou el´ıptica, apresenta uma alta oscila¸c˜ ao tanto na banda de passagem como na banda de atenua¸c˜ ao.

Neste m´ odulo foi utilizado um filtro passa-banda do tipo Bessel de 2

ordem, com dupla realimenta¸c˜ ao negativa, apresentado na figura 3.7.

Fig. 3.7: Esquem´ atico eletr´ onico do M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda e disposi¸ c˜ ao dos seus componentes.

O conetor J1 alimenta o m´ odulo e injeta o sinal de entrada no filtro, o conetor J2 permite enviar o sinal de sa´ıda, j´ a filtrado para o M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-Banda.

O ganho em tens˜ ao deste m´ odulo ´ e nulo, e pelas raz˜ oes apresentadas na sec¸c˜ ao 3.2.3, o sinal sofre dupla realimenta¸c˜ ao negativa. O filtro deste m´ odulo foi projetado para permitir a passagem de frequˆ encias compreendidas na gama DC a 43 Hz.

Este filtro ´ e constitu´ıdo por um filtro passa-alto seguido de um filtro passa-baixo e neste caso o ganho em tens˜ ao ´ e unit´ ario. A frequˆ encia de corte inferior, f

, do filtro passa-alto calcula-se por:

f

= K

× f

, (3.5)

onde f

, frequˆ encia de polo, ´ e dada por:

f

= 1

2πC √

R1R4 . (3.6)

A frequˆ encia de corte superior, f

, do filtro passa-baixo calcula-se por:

f

= K

× f

, (3.7)

3.2. Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico 27

onde f

, calcula-se atrav´ es de:

f

= 1

2πR √

C3 × C4 . (3.8)

Tanto no calculo da frequˆ encia f

como da frequˆ encia f

, a constante K

´ e necess´ aria e varia de acordo com as diferentes aproxima¸c˜ oes e da ordem do filtro utilizada [48].

3.2.6 M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-banda

O objetivo do M´ odulo 5 - Filtro Rejeita-banda, ´ e retirar do sinal a componente de frequˆ encia da rede el´ etrica. Tal como para os filtros passa-banda, existem diferentes tipos de filtros desenvolvidos para rejeitar uma pequena banda de frequˆ encia em redor da frequˆ encia de corte. A escolha do tipo de filtro utilizado neste m´ odulo utiliza alguns dos crit´ erios j´ a explicados na sec¸c˜ ao, 3.2.5. Um filtro rejeita-banda

´ e constitu´ıdo por um filtro passa-baixo seguido de um filtro passa-alto, permitindo assim a passagem das frequˆ encias abaixo da f

do passa-baixo e acima da f

do passa- alto, criando um intervalo na banda de frequˆ encia. O filtro rejeita-banda desenhado para este projeto ´ e do tipo Active Twin T - Notch Filter de 2

ordem. Este tipo de filtro ´ e utilizado quando se pretende atenuar intensamente uma estreita banda de frequˆ encia em torno da frequˆ encia de corte desejada, neste caso a frequˆ encia de 50 Hz adicionada pela rede el´ etrica [48, 50]. Visto que este tipo de filtro utiliza um circuito em ponte, a atenua¸c˜ ao aplicada pode atingir 40 dB. O filtro desenhado para este m´ odulo est´ a representado na figura 3.8.

A frequˆ encia de corte, f

, tamb´ em conhecida como frequˆ encia notch, calcula-se atrav´ es da equa¸c˜ ao:

f

= 1

2πR × C , (3.9)

onde R = R1 = R2, C = C1 = C2, R3 =

e C3 = 2C. O componente R4 ´ e utilizado para ajustar a banda de frequˆ encia em torno da frequˆ encia de corte do filtro.

O sinal do M´ odulo 4 - Filtro Passa-banda, ´ e introduzido neste m´ odulo pelo conetor J1, que tamb´ em permite alimentar o OPA2277 utilizado. O sinal de entrada

´ e ent˜ ao filtrado, e enviado para o conetor J2. Este conetor permite enviar o sinal de

sa´ıda do filtro rejeita-banda para o m´ odulo seguinte, o M´ odulo 6 - Level Shifter.

28 Cap´ ıtulo 3. Desenho do Sistema HCI

Fig. 3.8: Representa¸c˜ ao do esquem´ atico eletr´ onico do M´ odulo 5 - Rejeita Passa-banda e disposi¸c˜ ao dos componentes utilizados.

3.2.7 M´ odulo 6 - Level Shifter

O sinal de sa´ıda do M´ odulo 6 - Level Shifter ´ e enviado para o Arduino, para pos- teriormente ser enviado para o computador. Contudo, o Arduino n˜ ao aceita valores de entrada negativos e ´ e necess´ ario mapear o sinal de -5 V a 5 V para a gama de valores de 0 V a 5 V. De modo a cumprir este requisito, o m´ odulo desenvolvido aplica um ganho de 0.5 ao sinal de entrada e de seguida soma 2,5 V. Na figura 3.9

´

e apresentado o esquema eletr´ onico deste m´ odulo.

O conetor J1 introduz o sinal de entrada no OPA2277 e as tens˜ oes de -5 V e +5 V para o alimentar. O sinal sofre dupla invers˜ ao de sentido, novamente pelos motivos apresentados na sec¸c˜ ao 3.2.3. O potenci´ ometro R4 serve para ajustar o ganho de 0.5 ao sinal de modo a que a amplitude deste passe para -2,5 V a 2,5 V, e o potenci´ ometro R5, que faz parte de um divisor de tens˜ ao, soma 2,5 V ao sinal, de modo a que a amplitude deste varie entre 0 V a 5 V. De seguida, o sinal de sa´ıda, ´ e enviado para o Arduino pelo conetor J2. O Arduino digitaliza o sinal e envia-o para o computador, onde ser´ a analisado e convertido para coordenadas.

Todos os m´ odulos desenhados tˆ em uma fun¸c˜ ao espec´ıfica e essencial ao funci-

onamento do sistema HCI proposto neste projeto. De todos eles o m´ odulo mais

exigente de desenvolver foi o M´ odulo 3 - INA devido ao elevado n´ umero de compo-

nentes quando comparado aos restantes m´ odulos, assim como pelas especifica¸c˜ oes

3.2. Descri¸ c˜ ao do Circuito Eletr´ onico 29

Fig. 3.9: Esquem´ atico eletr´ onico do M´ odulo 6 - Level Shifter e disposi¸ c˜ ao dos compo- nentes.

dadas pela datasheet no ajuste da resistˆ encia R

. Em contrapartida, o mais f´ acil de desenhar foi o M´ odulo 2.

Depois de desenhados os esquemas eletr´ onicos dos diferentes m´ odulos, o passo

seguinte foi obter as placas de circuito impresso. Para tal foi preciso adquirir todos os

componentes necess´ arios, desenhar as placas de circuito impresso, imprimi-las e, por

fim, soldar os componentes eletr´ onicos. Todos os passos necess´ arios na elabora¸c˜ ao

das placas ser˜ ao explicados no pr´ oximo cap´ıtulo.