上肢康復機器人實驗平臺肌電信號采集系統的設計

1.引言

近年來隨著電子技術的迅猛發展和微處理器的廣泛應用，對肌肉電信號的檢測手段逐漸豐富和完善，國內外學者對表面肌電信號的研究也逐漸深入。使得表面肌電信號在臨床醫學、運動醫學[1]、康復醫學[2]、及體育運動等領域被廣泛應用。

本課題以211工程建設平臺“康復工業過程運行于控制集成優化——流程工業過程建模、優化控制方法”的子課題“上肢康復機器人控制及評價系統研究”為背景，在上肢康復機器人系統基礎上，完成肌電信號采集系統的設計。通過本課題工作的開展，可以完成對采集到的肌電信號進行處理與分析，使康復訓練和康復評價過程形成一個閉環，可以根據患者康復程度調整訓練方案，進一步達到較佳的康復訓練水平[3]，進一步為建立科學的康復評價體系提供依據。

2.肌電信號的特點

表面肌電信號是肌肉中許多運動單元動作電位在時間和空間上的疊加，反映了神經、肌肉的功能狀態。因不同個體、肌肉而存在差異，但仍具有以下共性，表面肌電信號一般有以下典型特征[4]：

(1)肌電信號是一種微弱的電信號。肌電信號的幅度范圍一般在0-5mV，肌肉收縮時為60-300uV，松弛時約為20-30uV，而且一般不會超過噪音水平。對于健康人，肌電幅度的峰峰值可達1-3mV。對于殘肢者，其肌電幅值一般小于350uV，有的甚至不足1uV，約比正常人減小數倍至幾十倍；

(2)肌電信號是一種交流電壓，存在著交變性，它在幅值上與肌肉產生的力大致成比例。肌肉松弛和緊張度與產生的表面肌電電壓幅度之間存在著良好的線性關系；

(3)頻域參數比時域參數更能反映肌電特征。因為當力大小稍有變化時，其時域波形變化較大，而頻域特征變化不是很大；

(4)采用表面電極時，肌電信號能量主要集中在1000Hz以下，頻譜分布在20-500Hz，主要集中在500Hz以下，300Hz以上顯著減弱。其中，絕大部分頻譜集中在50-150Hz之間。功率譜最大頻率隨肌肉而定，通常在30-300Hz之間；

(5)不同肌肉的肌電信號存在差異性[5]。在頻域上，不同肌肉的肌電信號，其頻率的幅值不僅存在數值范圍上的差別，更重要的是在功率譜的分布各有特征；

（6）同一塊肌肉在作不同動作時，其幅值譜頻率特性曲線形狀仍然相似，從而說明不同肌肉的肌電發放存在著一定的規律性[6]。

這些典型特征為肌電信號的應用及采集系統的設計提供了理論基礎。

3.硬件設計

3.1 電極

表面肌電信號是一種非常微弱的電信號，而它的獲取是由電極傳感器實現的，所以說選擇合適的電極在整個采集系統的設計中至關重要。表面電極也稱皮膚電極，其特點是使用簡便，一般只需粘貼于身體表面即可使用，并且不會對患者造成創傷。本文選用的就是表面電極，無紡布ECG理療電極，長度4cm寬度4cm，厚2mm，電阻只有150-300歐姆。圖3.1為無紡布ECG理療電極的圖片。

3.2 調理電路

由于表面肌電信號十分微弱，其幅度范圍一般在0-5mV，所以要對其進行放大處理。本文中采用的主要是儀用放大器AD620。AD620是一款低成本、高精度儀表放大器，僅需要一個外部電阻來設置增益，增益范圍為1至10，000。此外，AD620采用8引腳SOIC和DIP封裝，尺寸小于分立式設計，并且功耗較低(最大電源電流僅1.3mA)，并且具有高精度(最大非線性度40ppm)、低失調電壓(最大50µ；V)和低失調漂移(最大0.6µ；V/°C)特性，傳感器接口等精密數據采集系統的理想之選。它還具有低噪聲、低輸入偏置電流和低功耗特性，使之非常適合ECG等醫療應用。

AD620引腳圖如圖3.2。

圖3.1 無紡布ECG理療電極

圖3.2 AD620引腳圖

圖3.3 NI-USB-6210數據采集卡

AD620增益公式為：

圖3.4 肌電信號的采集過程

圖3.5 美標直頭一體五導心電導聯線

圖3.6 肌電信號采集系統的硬件實物圖

本調理電路中實現放大100倍，實際中應用電阻取510歐姆，達到了良好的效果。

3.3 采集卡

信號處理器種類繁多，不同種類的信號處理器針對著不同的信號，而肌電信號因為其信號微弱的特點，本文采用美國國家儀器有限公司生產的專用DAQ數據采集卡USB-6210。圖3.3為NI-USB-6210數據采集卡。

它是一種USB總線供電多功能DAQ，有以下突出優點：

＊自動檢測和配置的USB2.0接口，即插即用

＊16路16位高精度模擬輸入，單通道采樣率250kS/s

＊USB總線供電，無需外接電源，可方便攜帶

＊4路數字輸入，4路數字輸出，32位計數器

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

3.4 上位機

上位機采用普通計算機即可，基本的運行要求為主頻1.5GHz以上，硬盤剩余空間>3G，操作系統WindowsXP SP3以上，兼容Windows7，USB主機協議2.0。由于筆記本電腦移動靈活，使用方便，故本文中使用筆記本電腦作為上位機。

3.5 線路連接

表面肌電信號經過電極，調理電路，采集卡傳輸給上位機，在上位機中通過軟件編程實現信號的數字處理。肌電信號的采集過程如圖3.4所示。

本文中電極采用的是無紡布ECG理療電極，也是一種紐扣式電極，市面上有專用的導線進行連接。本文采用的是美標直頭一體五導心電導聯線，以下簡稱五導連線。五導連線一般用于心電檢測，對于微小信號采集效果較好，能夠同時采集四通道的信號。圖3.5為美標直頭一體五導心電導聯線。

NI-USB-6210數據采集卡采用螺絲端子接線方式，簡單易用。本文中采用差分輸入，能夠有效解決共模干擾問題。而采集卡與上位機連接通過USB2.0接口，采用USB總線供電，即插即用，實現數據有效快速的傳輸。圖3.6為系統的硬件實物圖

4.軟件設計

本文采用LabVIEW作為軟件開發工具。LabVIEW是一種用圖標代替文本行創建應用程序的圖形化編程工具，自身提供了大量常用于自動化測試測量領域的圖形控件，可以實現從儀器連接、數據采集到分析、顯示和存儲等功能。LabVIEW易用易學，具有以下幾個主要的優勢[7]：

(1)提供了豐富的圖形控件，采用圖形化的編程方法；

(2)采用數據流模型，實現了自動的多線程，從而充分利用處理器的處理能力；

(3)提供了大量的驅動與專用工具，幾乎能與任何接口的硬件輕松連接；

(4)內建了600多個分析函數，用于數據分析和信號處理；

(5)通過DLL、ActiveX、.NET或MATLAB腳本節點等技術，可以輕松實現LabVIEW與其它編程語言的混合編程。

實際采集過程中，由于表面肌電信號十分微小，且頻率分布在20-500Hz之間，其中包含了工頻成分。所以在軟件設計中，首先要解決的是濾波器的設計，將低于20Hz、高于500Hz頻率部分濾掉，并且除去50Hz工頻干擾。從功能角度，系統了實現實時顯示采集到的電壓波形以及頻率、功率等參數，能夠隨時開始采集以及暫停與停止，并能夠將采集到的信號保存成圖形和文本等數據庫形式，以便后期的進一步分析。軟件設計的程序設計如圖4.1所示。

圖4.1 肌電信號采集系統程序設計

5.應用效果

肌電信號采集系統的前端面板如圖5.1。

圖5.1 肌電信號采集系統的前端面板

如圖5.1所示，在采集系統與上位機成功連接后，系統自動識別并加載相應驅動程。用戶首先要選擇物理通道，本文中設置為通道ai5；其次要設置采樣頻率，由于肌電信號頻率最高不超過500Hz，根據采樣定理，設置采樣頻率為1000Hz即可；點擊運行按鈕即可進行采集，面板中三個示波器顯示的分別為功率譜，頻譜以及幅值，完成采集可點擊停止按鈕，采集數據將生成.tdms文件，形成數據庫，供進一步分析使用。

6.結語

肌電信號采集系統是康復機器人實驗平臺的重要組成部分，對患者的康復訓練評定有著不容忽視的作用。本文進行了表面肌電信號采集系統的設計，分為硬件設計與軟件設計兩部分：硬件設計主要是對電極、調理電路、采集卡、和上位機進行合適的選擇并進行連接調試；軟件設計主要針對肌電信號的特點實現了濾波處理與實時顯示以及保存數據等功能。論文對于肌電信號采集系統的搭建與功能完善具有實際意義。

[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.手臂康復機器人機械設計及控制系統研究[D].哈爾濱工程大學,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—肌電信號采集分析系統的研究[D].武漢:華中科技大學,2005.

[5]胡天培.肌電特征發現與肌電康復研究[J].上海交通大學學報,1994,28(3):28-31.

[6]王浩.智能肌電假手控制系統研究[D].大連:大連理工大學,2004.

[7]陳錫輝,張銀鴻.LabVIEW 8.20程序設計[J].北京:清華大學出版社,2007:132-141.