TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
Ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ Điện Tử

-o0o-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO GĂNG
TAY MỀM HỖ TRỢ CHO NGƯỜI TẬT BÀN TAY ỨNG
DỤNG EMG.

Giảng viên hướng dẫn: TS. BÙI HÀ ĐỨC
Sinh viên thực hiện:

PHẠM HOÀNG DUY LONG

MSSV: 15146067

HUỲNH NGUYÊN PHƯƠNG

MSSV: 15146087

TRẦN HẢI DANH

MSSV: 15146018

TP. HỒ CHÍ MINH – tháng 6 năm 2019

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
***

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 13 tháng 07 năm 2019

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên: TRẦN HẢI DANH
Ngành: Công nghệ kĩ thuật cơ điện tử
Họ và tên sinh viên: PHẠM HOÀNG DUY LONG
Ngành: Công nghệ kĩ thuật cơ điện tử
Họ và tên sinh viên: HUỲNH NGUYÊN PHƯƠNG
Ngành: Công nghệ kĩ thuật cơ điện tử
Giảng viên hướng dẫn: TS. BÙI HÀ ĐỨC
Ngày nhận đề tài: 2/2019

MSSV: 15146018
Lớp: 15146CL1
MSSV: 15146067
Lớp: 15146CL1
MSSV: 15146087
Lớp: 15146CL1
ĐT: 0966 955 459
Ngày nộp đề tài: 18/7/2019

1. Tên đề tài: NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO GĂNG TAY MỀM HỖ TRỢ
CHO NGƯỜI TẬT BÀN TAY ỨNG DỤNG EMG.
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu: KÍCH THƯỚC VẬT NẮM HÌNH TRỤ ĐƯỜNG KÍNH
5-10mm.
3. Nội dung thực hiện đề tài:
• Thu thập, xử lý, phân loại tín hiệu điện cơ bằng phần mềm MATLAB, VISUAL
STUDIO.
• Nghiên cứu, thi công bộ điều khiển cơ cấu chấp hành điều khiển và giám sát vị trí
động cơ DC servo
• Nghiên cứu, thi công bao tay, hộp số và cơ cấu kéo ngón tay.
4. Sản phẩm: BAO TAY MỀM HỖ TRỢ TĂNG LỰC BÓP CHO NGƯỜI

KHUYẾT TẬT ỨNG DỤNG EMG.
TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

i

LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên chúng em xin chân thành gửi lời cảm ơn tới Nhà trường, khoa Đào tạo chất
lượng cao, Bộ môn Cơ điện tử, các thầy cô đã tận tình giảng dạy, truyền đạt cho
chúng em những kiến thức cơ sở, chuyên môn trong suốt những năm học vừa qua.
Đặc biệt, xin chân thành cảm ơn thầy Bùi Hà Đức đã tận tình hướng dẫn. Thầy đã
cùng chúng em đi qua những ngày khó khăn trong quá trình nghiên cứu và chỉ dẫn.
Thầy là niềm động lực rất lớn đối với chúng em.
Nhóm cũng xin cảm ơn đến những người bạn đã chia sẻ về kinh nghiệm làm đề tài
cũng như hỗ trợ các công việc để giúp nhóm hoàn thành tốt được đồ án.
Chúng em xin chân thành cảm.

ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN
Con người chúng ta sử dụng các chi để có thể hoạt động trong đời sống thường
ngày. Tuy nhiên không phải ai cũng may mắn, có những người bị mất chi do
...

...
thiết bị ứng dụng tín hiệu điện cơ. Đặc biệt là
quá trình thu thập, xử lý và phân loại tín hiệu điện cơ có độ chính xác cao (trên
90%).
Với quy mô đề tài cũng như hạn chế về kiến thức của nhóm tác giả đề tài không thể
tránh khỏi nhiều hạn chế.
-

6.2.

Hệ thống không thể hoạt động xuyên suốt từ thu thập dữ liệu, xử lý, phân
loại và xuất tín hiệu điều khiển cơ cấu chấp hành mà vẫn phải phụ thuộc vào
máy tính.
Thiết kế bộ điều khiển còn cồng kềnh gay khó khăn khi mang theo.
Thiết kế bao tay và hộp số còn nhiều hạn chế về vật liệu, kích thước, cơ cấu
kéo và lực kéo.
HƯỚNG PHÁT TRIỂN:

Từ những hạn chế trên nhóm đã có những định hướng phát triển cho đề tài của mình
trong tương lai.
-

-

Hệ thống sẽ được tinh gọn từ thu thập dữ liệu, xử lý và ra lệnh cho cơ cấu
chấp hành không phụ thuộc vào máy tính. Hệ thống có thể đặt trực tiếp lên
người và hoạt động với độ trễ thấp.
Thiết kế tối ưu bộ điều khiển với kích thước thích hợp để dễ dàng dàng theo
bên người.
Thay đổi vật liệu, thiết kế bao tay và cơ cấu kéo để bàn tay có thể hoạt động
tinh vi, linh hoạt hơn, cầm nắm được vật có hình dáng đa dạng hơn.

96

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]
Brian Byunghyun Kang, Haemin Lee, Hyunki In, Useok Jeong, Jinwon
Chung, and Kyu-Jin Cho, member, (2016). “Development of a Polymer-Based
Tendon-Driven Wearable Robotic Hand”, pp. 3750-3755.
[2] Hyunki In, Haemin Lee, Useok Jeong, Brian Byunghyun Kang, Kyu-Jin Cho,
(2015). “Feasibility study of a slack enabling actuator for actuating tendon-driven
soft wearable robot without pretension”
[3] Vo Lam Chuong, “Practice Instruction MODEL 4: ONE AXIS SERVO
SYSTEMS USING DC SERVO MOTORS”.
[4]
Reaz, M.B.I., M.S. Hussain and F. Mohd-Yasin, 2006. Techniques of EMG
signal analysis: detection, processing, classification and applications. Biological
procedures online, 8(1): 11-35.
[5]
Jennifer Keating (2014), “RELATING FOREARM
ELECTRICAL ACTIVITY TO FINGER FORCES”, pp. 10-17.

MUSCLE

[6]
HESSAM JAHANI FARIMAN, SITI A. AHMAD, M. HAMIRUCE
MARHABAN, M. ALI JAN GHASAB, AND PAUL H. CHAPPELL (2015),
“SIMPLE
AND
COMPUTATIONALLY
EFFICIENT
MOVEMENT
CLASSIFICATION APPROACH FOR EMG-CONTROLLED PROSTHETIC
HAND: ANFIS VS. ARTIFICIAL NEURAL NETWORK”, pp. 563-564.
[7]
Mark Hudson Beable, Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, “Neural
Network Toolbox 7 User’s Guide”.
[8]
Moller, M. F., A scaled conjugate gradient algorithm for fast supervised
learning, Neural Networks, vol. 6, pp. 525-533, 1993.

97