Evoluția tehnologiei cât și dorința omului de a depune un efort minim in activitatea zilnică a dus la apariția controlului prin gestică. Această… [307694]

Introducere

Evoluția tehnologiei cât și dorința omului de a depune un efort minim in activitatea zilnică a dus la apariția controlului prin gestică. [anonimizat]. Gestica se referă la mișcarea părților corpului uman pentru transmiterea unui mesaj către receptor.

[anonimizat], a capului, a brațelor sau întregului corp.

Gestica este o metodă non verbală de interacțiune între oameni. Gesturile variază de la simple mișcări până la cele mai complexe care ne ajută la comunicare și transmiterea stărilor/sentimentelor. Gestica are rădăcini adânci în comunicarea umană. Abilitatea remarcabilă a omului este recunoașterea gesturilor. [anonimizat]. S-au depus eforturi considerabile pentru dezvoltarea de interfețe inteligente și naturale între utilizatori și sistemele de calcul .

O [anonimizat](IOM) a [anonimizat] o perioadă îndelungată. S-a [anonimizat]. [anonimizat] a avut loc un interes crescut în a [anonimizat]. Acestea includeau o [anonimizat]. Primele încercări de a rezolva această problemă au rezultat în crearea de dispozitive mecanice care măsoară direct unghiurile de îmbinare a mâinii și/ sau a brațului și poziționarea în spațiu. Aceste grup este cel mai bine reprezentat de așa zisele ”mănuși pe bază de dispozitive”. Al doilea tip include ”Gestica Mâinii non invazive ” care nu conține alte dispozitive în mână. Procesarea imaginii este utilizată pentru acest tip de abordare.

CAPITOLUL 1. Istoria recunoașterii artificiale a gesturilor

Istoria recunoașterii gesturilor mâinii pentru controlul computerelor a început cu invenția interfețelor de control pe bază de mănuși. Cercetătorii au descoperit că gesturile bazate pe limbajul semnelor pot fi utilizate pentru a oferi comenzi simple pentru o interfață de computer. Conceptul a [anonimizat] (goniometre optice). Câteva dintre aceste descoperiri în domeniul sistemelor pe bază de mănuși au oferit eventual calculatoarelor abilitatea de a realiza recunoașterea vizuală fără ajutorul unor senzori atașați de mănuși. Acestea sunt mănușile colorate sau mănuși care oferă culori unice pentru abilitatea de urmărire a degetului care va fi discutată în recunoașterea vizuală a computerelor. În decursul ultimilor 25 [anonimizat] a dezvoltat multe produse de succes care oferă conexiune wireless totală cu o rezistență minimă din partea purtătorului .[2]

1.1 Istoria mănușii de date

Mănușa de date este în esență o [anonimizat]. [anonimizat], stransă sau deschisă, și dacă anumite articulații ale degetelor sunt îndoite sau relaxate. Aceste rezultate au fost cartografiate ca gesturi unice și interpretate de un computer. Avantajul unui dispozitiv atât de simplu a fost că nu cerea nici un fel de post procesare. Cu o putere de procesare a computerelor limitată în anii 90, aceste sisteme promiteau în ciuda manevrabilității datorate legăturilor care conectau mănușa la calculator.

Figura 1 arată o reprezentare artistică a unei mănuși de date sau mănușă senzor care plasează strategic o varietate de senzori pentru a monitoriza mișcarea degetelor pentru a reprezenta diferite gesturi.

Fig.1 Impresie artistică a unui senzor de tip manușă[2]

În zilele noastre, există mănuși conectate wireless și sunt confortabile de purtat față de cele pe care le întâlneam acum 20 de ani.

Analizând istoria mănușilor de date, existau două categorii distincte care s-au afirmat de-a lungul anilor:

Mănușa de date activă – conținea puțini senzori sau o varietate a acestora pe mănușă pentru a măsura flexiunea articulațiilor sau accelerația și aveau o cale de comunicare la dispozitivul gazdă folosind fire sau tehnologie fără fir. Aceste mănuși sunt cunoscute pentru limitarea abilităților artistice ale utilizatorului.

Mănușa de date pasivă – construită numai din marcaje sau culori pentru detectarea degetului de către un dispozitiv extern cum ar fi o cameră . Mănușa nu conținea nici un senzor.

Primele prototipuri de mănuși care și-au făcut apariția includeau Mănușa Sayre, mănușa LED a Institutului de Tehnologie din Massachusetts și mănușa cu date de intrare digitale. Mănușa Sayre care a fost produsă în 1977 folosea tuburi flexibile cu o ursă de lumină la un capăt și o fotocelulă la celălalt, care erau montate pe fiecare deget al mănușii. Îndoirea degetelor au rezultat la scăderea cantității de lumină trecută prin LED și fotodiodă. Sistemul astfel detecta unghiul de îndoire al degetelor folosind tensiunea măsurată de fotodiodă.

Fig.2 Mănușa Z TM brevetată de Zimmerman[4]

Prima mănușă care a utilizat senzori multipli a fost a fost ”Mănușa cu date digitale de intrare”, care a fost inventată de Gary Grimes în 1983. Folosea diferiți senzori montați pe o bucată de material . Avea în componență senzori tactili și de proximitate pentru a determina dacă degetul utilizatorului atingea altă zonă a mâinii sau degete și 4 ”senzori de încleștare a pumnului” pentru a măsura îndoirea articulațiilor în degetul mare , arătător și degetul mic . De asemenea avea 2 senzori de înclinare pentru a măsura înclinarea mâinii pe plan orizontal și doi senzori de inerție pentru a măsura gradul de răsucire al antebrațului și al încheieturii mâinii. Această mănușă a fost creată pentru a crea ”caractere alfanumerice ” cu ajutorul pozițiilor mâinii. Gesturile au fost recunoscute folosind circuite cu o multitudine de cabluri, care cartografiau 80 de combinații unice ale înregistrărilor senzorilor dintr-un set de 96 caractere ASCII imprimabile.

Aceste mănuși aveau o precizie limitată și erau conectate la calculatoare folosind cabluri greoaie. Erau destinate pentru utilizări foarte specifice și ca dovezi ale conceptului. Nu au primit nici o atenție în afară de utilizarea ca unelte experimentale și nu au fost niciodată comercializare.

În anii 1980, tehnologia senzorilor a evoluat rapid datorită Razboiului Rece și a răspândirii naturale a industriei în țările Europene. Aceste tehnologii ale senzorilor au format fundația pentru evoluția rapidă în tehnologia calculatoarelor și a perifericelor. Multe echipe de cercetare din toată lumea au creat noi periferice pentru calculatoare cu orientare spre piață, utilizând cunoștințele tehnice dezvoltate recent. Prima ”Mănușă de Date” disponibilă pentru comercializare a apărut în 1987. Aceasta a fost o variantă modernizată a primei Mănuși de Date dezvoltată de Zimmerman în 1982 care este reprezentată în figura 2.[4]. Tehnologia era asemănătoare cu cea folosită în Mănușa Sayer în 1977. În orice caz , versiunea din 1987 conținea fibre optice în loc de tuburi luminoase și era echipată cu 5-15 senzori, crescându-i abilitatea de a distinge diferite gesturi. Multitudinea de senzori disponibili pe Mănușa de Date a făcut-o celebră printre cercetători ai diferitelor domenii și au fost create multe dispozitive similare. Mănușa de Date a inspirat crearea Mănușii de Putere, care a fost comercializată de Mattel Intellivision ca un dispozitiv de control pentru consola de jocuri video Nintendo în 1989. Mănușa de Putere folosea cerneală rezistivă pentru a măsura îndoirea articulațiilor degetelor. Au urmat alte invenții precum Super Mănușa creată de Nissho Electronics în 1995, având în structură 10-16 senzori și folosea cerneală rezistivă printată pe plăci cusute pe materialul mănușii. O versiune actualizată a Mănușii de Putere, Mănușa P5, a fost comercializată de Essential Reality, LLC, în 2002.

Fig.3 Accelomanușa MIT cu multiplii senzori.[2]

1.2 Stadiul actual.

Următoarea secțiune detaliază starea mănușilor de date la momentul actual. O parte dintre acestea sunt disponibile pe piață pentru diferite tipuri de interacțiune a omului cu calculatoarele(HCI). Aceste mănuși de date au ca scop principal al cercetătorilor de a inventa sisteme sofisticate pentru a face HCI o realitate.

1.2.1 Mănușa de date MIT

De la descoperirea sa în anii 80, Mănușa de Date MIT a evoluat drastic, oferind diferite capacități prin diferite modele. La momentul actual dezvoltată de AnthroTronix, companie componentă a MIT, AcceleMănușa reprezentată în figura 2.3 , este o mănușă programabilă de utilizator care înregistrează mișcările mâinii și ale degetelor . Celelalte modele puse la dispoziție de aceștia includ Mănușa de Date 5DT pentru realitate virtuală care costă între 1000 și 5000 de dolari. Compania a dezvoltat inițial Mănuși de Date pentru Ministerul Apărării al Statelor Unite pentru controlul roboților. AcceleMănușa acestora este de asemenea folosită în jocuri video, antrenamente sportive, sau reabilitări fizice.

Fig.4 CyberMănușa III folosită pentru captura imaginilor.[2]

Conform figurii 4, un accelerometru se află sub fiecare vârf al degetului și pe spatele mâinii. Accelerometrele pot detecta orientarea tridimensională a degetelor și palmei cu referire la gravitație la momentul executării unui gest sau mișcare. Precizia acestor măsurări este de câteva grade, ceea ce permite programelor să distingă schimbări ușoare în poziția mâinii. Mănușa are deschideri pentru vârfurile degetelor ce permit utilizatorului să tasteze sau să scrie în timp ce poartă mănușa.

1.2.3 CyberMănușa III

CyberMănușa III(Mănușa MoCap) dezvoltată de CyberGlove Systems este un dispozitiv care are ca scop înregistrarea gesturilor cu precizie pentru înregistrarea mișcărilor în industria filmelor și a animațiilor grafice , cum este reprezentat în figura 5. Proiectele industriale optimizate pe care le-au dezvoltat au permis mobilitatea fizică riguroasă în captarea mișcării mâinilor pentru industria filmelor și a animațiilor grafice în ziua de astăzi. Dispozitivul conține de asemenea Wi-Fi pentru transmiterea datelor cu o rază de acoperire de 30 de metri . Unitatea conține 22 de senzori și poate funcționa 2-3 ore cu bateria reîncărcabilă. Cardul de memorie SD oferă înregistrări ale mâinii pentru captarea mișcărilor de animație , dar dispozitivul nu are ca dispozitiv de control computerul sau alte periferice.

1.2.4 CyberMănușa II

CyberMănușa a fost dezvoltată pentru a oferi mai multe intrări de date datorită diferitelor mișcări ale articulațiilor din alte zone ale mâinii. Aceasta mănușă cu 18 senzori dispune de 2 senzori de îndoire pe fiecare deget, 4 senzori de orientare, și senzoi care măsoară circumferința degetului mare, deschiderea palmei, răsucirea încheieturii și orientarea încheieturii. O altă versiune a acestei mănuși care conține 22 de senzori are 3 senzori de îndoire pe fiecare deget, 4 senzori de orientare, un senzor de deschidere a palmei, și senzori pentru îndoirea și răsucirea încheieturii. Fiecare senzor este foarte subțire și flexibil, făcându-le prezența aproape nedetectabilă în mănușa ușoară de elastic. La fel ca în figura 5 , o versiune a mănușii oferă libertate vârfurilor degetelor care permit utilizatorului să tasteze , scrie și mute obiecte cu ușurință. Sistemul de captură a mișcării al CyberMănușii a fost utilizat în multiple aplicații incluzând evaluarea prototipului digital, biomecanicile realității virtuale , și animația.

Fig.5 CyberMănușa II[2]

Fig.6 Mănușa 5DT Captură de imagini și Mănușa Ultra Senzor[2]

1.2.5 Mănușa Senzor pentru 5 Dimensiuni(5DT)

Mănușa de date 5DT este o altă mănușă bazată pe un dispozitiv de recunoaștere prin gestică cu o rezoluție înaltă de precizie. Cu ajutorul senzorilor de suprafață, ea prevede rezoluția flexorului ce are ca scop captarea naturală a mișcării pentru industria filmelor. Mănușa Senzor Ultra este cunoscută pentru distribuirea de date de calitate înaltă cu o slabă corelare încrucișată între diferiți senzori de măsurare pentru animații în timp real utilizând transferul de date Bluetooth. Figura 6 reprezintă prima și actuala versiune a Mănușii Senzor a celei de-a 5-a Dimensiuni(5D).

1.2.7 Mănușa de Date X-IST

Mănușa de Date X-IST a Inition, furnizează o soluție de captură a mișcării cu senzori de atingere pentru vârfurile degetelor care pot fi utilizați pentru aplicații muzicale. De la momentul conectării mănușii la o interfață USB, utilizatorul nu este complet relaxat. Fiecare îndoie a articulației degetelui este măsurată cu înclinarea mâinii. Un cablu conectează utilizatorul la perifericele calculatorului ca în figura 7.

Fig.7. Mănușa   X-IST[2]

Fig.8 Mănușa P5 (o alternativă mai ieftină)[2]

1.2.8 Mănușa P5

Mănușa P5 a fost dezvoltată de MindFlux ca o modalitate de a furniza o alternativă mai ieftină pentru multe mănuși conectate prin cablu disponibile pe piață care pot fi utilizate pentru gaming. P5 , reprezentat în figura 8, încorporează un senzor de îndoire și tehnologii de urmărie la distanță , care furnizează interacțiunea intuitivă a utilizatorului cu mediile 3D și virtuale, cum ar fi jocurile , site-uri web și programe educaționale. Aceasta este una din puținele tehnologii curente care permit utilizatorului sa controleze mașini, folosind alte periferice decât mouse-ul, joystickul sau tastatura.

În zilele noastre aceste mănuși nu mai sunt limitate la utilizare în interacțiunile computer-om cum a fost reprezentat mai sus . Unele dintre ele au ca scop într-adevar interacțiunea cu un computer pentru jocuri și alte aplicații naturale. Totuși altele sunt pentru filme de animație 3d, iar altele sunt pentru aplicații de îngrijire a sănătății cum ar fi monitorizarea semnelor vitale până la fizioterapie a răniților sau vindecarea mâinilor și degetelor.[2]

1.3 Recunoașterea vizuală a gesturilor

Folosirea camerelor pentru recunoașterea gesturilor mâinii a început odată cu dezvoltarea primelor mănuși de date purtabile. Existau foarte multe obstacole la acel moment în interpretarea gesturilor cu ajutorul camerelor. Asociată cu o putere slabă de procesare disponibilă numai pe calculatoarele principale, camerele ofereau o foarte mică rezoluție cu incoerența culorilor. Dezvoltările teoretice care au dus la indentificarea segmentării pielii erau la început și nu erau recunoscute pe scară largă pentru performanța oferită în zilele noastre. În ciuda acestor obstacole, primul computer cu sistem de recunoaștere vizuală a gesturilor a fost raportat în anii 80. Figura 9 evidențiază diagrama unei strategii simple de recunoaștere a gesturilor.[2]

1.3.1 Recunoașterea Gesturilor Mâinii folosind Mănuși Colorate

Mănușa MIT-LED a fost dezvoltată la MIT Media Laboratory la începutul anilor 80 ca parte a unui sistem LED bazat pe o cameră pentru a urmări poziția corpului și a membrilor pentru animații grafice ale calculatoarelor în timp real. O cameră situată în fața utilizatorului putea captura un număr de LED-uri ce împânzeau mănușa. Asta a rezultat la diferite modele de iluminare pentru diferite gesturi care pot fi interpretate de computer. Totuși, performanța era slabă datorită ocluziilor și variația oricărui gest executat de diferiți utilizatori.[3]

Fig.10 Urmărirea gesturilor utilizând vârfurile degetelor colorate pe mănușă.[3]

Una dintre primele încercări de recunoaștere a gesturilor folosind o mănușă cu amprentele degetelor a fost raportată de Davies și ceilalți. Ei au folosit marcatori colorați pe vârfurile degetelor cum este reprezentat în figura 10 , și o cameră alb-negru pentru a urmări mișcarea vârfurilor degetelor și organizarea lor relativă pentru a determina gesturile mâinii. Ei au reușit să realizeze sistemul propriu pe viteza de eșantionare a imaginiii de numai 4Hz pe un calculator SPARC-1 fără nici un echipament specializat. Datorită tehnologiei de captură a imaginilor și puterii de procesare a calculatoarelor în 1994, sistemul a demonstrat capabilitatea vizuală a calculatorului ca un concurent viabil împotriva tehnicii cablate a mănușilor pentru recunoașterea gesturilor.

În 1996 Iwai și ceilalți au propus o tehnică cu o mănușă colorată în care 10 regiuni ale degetului erau identificate. Ei au folosit culori multiple pentru a realiza diferite părți ale degetului și secțiuni ale palmei astfel încât să evite problema ocluziilor pe care multe sisteme de recunoaștere vizuală ale calculatoarelor le sufereau. În problema ocluziilor, anumite părți ale mâinii sau degetelor erau acoperite de ocluzii și camera nu era capabilă să interpreteze gestul cu precizie. Atunci când diferite regiuni de culoare denotau diferite secțiuni ale mâinii( degete, palmă), sistemul se putea baza pe culoare și limite pentru a face decizii informate. Ei au folosit metoda arborilor de decizie pentru a recunoaște automat un număr limitat de gesturi.

Fig.11 O simpla mănușă colorată inventată de Lamberti si asociații[3]

Fig.12 Un sistem format impreună cu o mănușă colorată folosit pentru aplicații reale[3]

În ultimii ani, mai multe cercetări s-au concentrat pe recunoașterea vizuală a gesturilor mâinii. În comparație cu recunoașterea ce nu e bazată pe imagini( Mănușa de date sau undele electromagnetice etc.) , recunoașterea vizuală este mult mai naturală și confortabilă, deoarece nu restrânge flexibilitatea mișcărilor mâinii. Pe baza mănușii de date și undele electromagnetice, o mănușă colorată a fost realizată de Lamberti și ceilalți, ce este ușor de utilizat fără a incomoda utilizatorul. Reprezentată în figura 11, mănușa colorată conține diferite culori pentru a urmări palma, iar degetele sunt marcate cu culori diferite. Scopul acestei adaptări a fost de a realiza o alternativă ieftină pentru mănușa de date cu mult mai multă flexibilitate și foarte puține cerințe de calcul astfel încât utilizatorii cu dizabilități pot utiliza tehnologia într-o clasă.

Sistemele articulate de urmărire a mâinii au fost utilizate pe scară largă în realitatea virtuală, dar sunt rar folosite în aplicațiile consumatorilor datorită complexității și prețului. Cercetătorii MIT, R.Wang și J. Popovic au dezvoltat recent un prototip simplu și ieftin pentru articulație 3D folosind mâinile. Adaptarea lor folosește o singură cameră pentru a urmări o mână, purtând o mănușă de pânză obișnuită care este imprimată cu un model personalizat. Acest model este destinat pentru simplificarea problemei de estimare a poziției, permițându-le să lanseze o abordare apropiată pentru a urmări mâinile într-o manieră interactivă.[3]

1.4 Evoluția istorică a amplificatoarelor audio

Primul dispozitiv practic care a putut amplifica a fost tubul de vid trioda, inventat în 1906 de Lee De Forest, care a dus la apariția primelor amplificatoare în jurul anului 1912. Tuburile de vid au fost folosite în aproape toate amplificatoarele până în anii 1960-1970, când tranzistorul, inventat în 1947 , le-a înlocuit. Astăzi majoritatea amplificatoarelor folosesc tranzistori, dar tuburile cu vid( lămpi) continuă să fie utilizate în unele aplicații.

Tubul cu vid a revoluționat tehnologia electrică, creand un nou domeniu al electronicii, tehnologia dispozitivelor electrice active. Ea a făcut posibilă transmisia prin linii telefonice pe distanțe lungi, sisteme de adresă publică, radiodifuziune, imagini de mișcare, înregistrare audio practică, radar, televiziune și primele computere. Timp de 50 de ani, practic toate dispozitivele electronice de consum au utilizat tuburi vidate. Amplificatoarele cu tuburi precoce au avut de multe ori un feedback pozitiv (regenerare), care ar putea crește câștigul, dar și să facă amplificatorul instabil și predispus la oscilație. O mare parte din teoria matematică a amplificatoarelor a fost dezvoltată la Bell Telephone Laboratories în anii 1920-1940. Nivelurile de distorsiune ale amplificatoarelor timpurii au fost ridicate, de obicei în jurul valorii de 5%, până în 1934, când Harold Black a obținut feedback negativ; acest lucru a permis reducerea semnificativă a nivelurilor de denaturare, la prețul câștigului mai mic. Alte progrese în teoria amplificării au fost făcute de Harry Nyquist și Hendrik Wade Bode.

Repetorul mecanic Shreeve și tubul cu vid au fost singurele dispozitive de amplificare, altele decât dispozitivele de putere specializate, cum ar fi amplificatorul magnetic și amplidina, timp de 40 de ani. Circuitele de control al puterii au folosit amplificatoarele magnetice până în a doua jumătate a secolului al XX-lea, când dispozitivele semiconductoare de putere au devenit mai economice, cu viteze mai mari de operare. Amplificatoarele Shreeve au fost folosite ca amplificatoare reglabile de abonați telefonici pentru cei cu deficiențe de auz până când tranzistorul a furnizat amplificatoare de calitate mai mici și mai înalte în anii 1950. Înlocuirea tuburilor electronice voluminoase cu tranzistoare în anii 1960 și 1970 a creat o altă revoluție în electronică, făcând posibilă o clasă mare de dispozitive electronice portabile, cum ar fi radio tranzistorul dezvoltat în 1954. Astăzi, utilizarea tuburilor vidate este limitată pentru o putere mare aplicații, cum ar fi emițătoare radio.

Începând cu anii 1970, tot mai multe tranzistoare au fost conectate pe un singur cip, creând astfel scale de integrare mai mari (pe scară mică, pe scară medie, pe scară largă etc.) în circuite integrate. Multe amplificatoare disponibile astăzi pe piață se bazează pe circuite integrate.

Pentru scopuri speciale, au fost folosite alte elemente active. De exemplu, în primele zile ale comunicării prin satelit s-au utilizat amplificatoare parametrice. Circuitul de bază a fost o diodă a cărei capacitate a fost modificată de un semnal RF (radio frecvență) creat local. În anumite condiții, acest semnal RF a furnizat energie care a fost modulată de către semnalul satelit extrem de slab primit de la stația aflată la sol.

Avansurile în electronica digitală de la sfârșitul secolului al XX-lea au oferit noi alternative la amplificatoarele tradiționale cu câștig liniar prin utilizarea comutării digitale pentru a modifica forma pulsului semnalelor de amplitudine fixă, rezultând astfel dispozitive precum amplificatorul Clasă-D.

Proprietățile amplificatorului sunt date de parametrii care includ:

Gain= raportul dintre magnitudinea semnalelor de ieșire și cele de intrare

Lățimea de bandă= lățimea intervalului util de frecvență

Eficiența= raportul dintre puterea furnizată la ieșire și consumul total de energie

Linearitatea= măsura în care proporția dintre amplitudinea de intrare și ieșire este aceeași pentru o amplitudinea înaltă și o intrarea cu amplitudine mică

Zgomotul, o interpretare a zgomotului nedorit amestecat în semnalul de ieșire

Intervalul dinamic de ieșire= raportul dintre cele mai mari și cele mai mici niveluri utile de ieșire

Slew rate= rata maximă de modificare a ieșirii

Stabilitatea= abilitatea de a evita auto-oscilația

CAPITOLUL 2. Controlul unui dispozitiv prin gestică

Gestica se referă la mișcarea părților corpului uman pentru transmiterea unui mesaj către receptor.

Recunoașterea gesturilor se referă la înțelegerea mișcării părților corpului uman, ceea ce implică mișcarea mâinilor, a capului, a brațelor sau întregului corp.

Gestica este o metodă non verbală de interacțiune între oameni. Gesturile variază de la simple mișcări până la cele mai complexe care ne ajută la comunicare și transmiterea stărilor/sentimentelor. Gestica are rădăcini adânci în comunicarea umană. Abilitatea remarcabilă a omului este recunoașterea gesturilor. Pe de altă parte, calculatoarele au jucat un rol crucial în dezvoltarea ființei umane. S-au depus eforturi considerabile pentru dezvoltarea de interfețe inteligente și naturale între utilizatori și sistemele de calcul .

O încercare pe termen lung în Interacțiunea Om-Computer(IOM) a fost făcută prin recunoașterea vorbirii, fiind un domeniu de cercetare pentru o perioadă îndelungată. S-a făcut un salt imens în recunoașterea vorbirii, și au fost implementate mai multe interfețe de vorbire cu succes comercial. În orice caz, recent a avut loc un interes crescut în a introduce și alte moduri de comunicare individ-individ în IOM. Acestea includeau o clasă de tehnici bazate pe mișcarea brațului și mâinii, sau gestica mâinii. Primele încercări de a rezolva această problemă au rezultat în crearea de dispozitive mecanice care măsoară direct unghiurile de îmbinare a mâinii și/ sau a brațului și poziționarea în spațiu. Aceste grup este cel mai bine reprezentat de așa zisele ”mănuși pe bază de dispozitive”. Al doilea tip include ”Gestica Mâinii non invazive ” care nu conține alte dispozitive în mână. Procesarea imaginii este utilizată pentru acest tip de abordare.

Efortul uman este să dezvoltăm un sistem care să comunice cu computerul, fiind folosit pentru a controla un alt sistem .[1]

Introducere

Sistemul proiectat în prima lui fază, acesta este : Studiul de recunoaștere. Apoi, procesează pe imaginea capturată și se compară cu imaginile bazei de date. Fiecare bază de date este setată modulului de interfață de comandă. Dacă o imagine particulară este identificată , o comandă este trimisă la microcontroller. În al doilea stadiu, microcontrollerul identifică comanda și trimite semnalul la portul de referință pentru operațiuni.

Fig 13. Diagrama bloc a sistemului de interacțiune Om-Mașinărie[1]

Recunoașterea imaginii poate fi făcută cu ajutorul unei camere digitale și a unui software . Microsoft Visual Basic 2008, Matlab, C#, Java etc. Abordarea este implementată de utilizarea MATLAB. Problema cu MATLAB este aceea că este un instrument încet, dar algoritmul nostru elimină problema timpului lung de procesare. Principala cerință a hardware-ului este camera care acționează ca o intrare a computerului.

Organigramele pentru ”Interacțiunea Om-Mașină” folosind gestica mâinii bazată pe comenzi” se poate observa în figura 13, de funcționare a sistemului.

Inițial, după cum se poate vedea în figura 14, toate dispozitivele sunt stabilite modului interfață de comandă.

Dispozitivele de comandă la microcontroller pot fi ON/OFF. Odată ce interfața de comandă este activată, computerul este gata pentru comunicarea cu toate dispozitivele interconectate cu ajutorul microcontrollerului.

Fig.14[1]

În următorul pas, camera capturează imaginea și începe procesarea imaginii capturate. Imaginea capturată este comparată cu imaginea bazei de date pentru potrivirea cea mai bună! Dacă potrivirea imaginilor este detectată, atunci computerul transmite semnalul la microcontroller. Microcontrollerul convertește această imagine în echivalentul valorii ASCII și îi comandă dispozitivului să își schimbe starea. Dacă nici o potrivire nu este găsită în timpul procesării, nu va avea loc nici o schimbare de stare în starea dispozitivului, vor rămâne așa cum sunt(starea anterioară ON/OFF). După ce a lucrat la un singur gest, procesul capturării imaginii ar trebui să fie oprit astfel încât imaginile să fie capturate continuu, iar procesul să continue până când operațiunea EXIT este aplicată de sistem .

2.1 Componentele sistemului

Operațiunile sistemului nostru sunt în mare parte împărțite în două secțiuni. În primul stadiu, camera digitală capturează imaginea și acționează ca o ieșire pentru computer. Imaginea capturată este apoi procesată pentru potrivirea imaginilor din baza de date . Pentru aceasta folosim algoritmul SIFT. Odată ce potrivirea este găsită, în stadiul doi computerul generează declanșarea semnalului microcontrollerului prin portul serial.

Sistemul bazat pe microcontroller poate fi un robot, un controller într-un proces de sistem control, alt computer sau orice alt sistem de comunicare. În implementarea noastră am utilizat un sistem de comutare pentru electrocasnice care își schimbă starea în ON/OFF după ce primesc semnalul de la gestica mâinii.

2.1.2 Recunoașterea gesticii mâinii utilizând SIFT.

Este una dintre cele mai importante operațiuni ale sistemului. Acuratețea sistemului depinde în totalitate de această operațiune.

Abordarea transformă caracteristici pe o scală invariabilă(SIFT) pentru detectarea caracteristicilor luate în implementarea noastră este similară cu cea luată de Lowe[4,5], care este folosit pentru recunoașterea obiectelor.

Conform muncii lui, caracteristicile extrase din imagine pot fi folosite pentru a efectua potriviri sigure între diferitele viziuni ale unui obiect sau scenă. Caracteristicile s-au dovedit a fi invariabile pentru rotația imaginii și a dimensiunii.

Selecția de vârf scală-spațiu.

Primul stadiu al detectării punctului cheie este să identifice locații și scale care pot fi alocate în mod repetat sub diferite unghiuri ale aceluiași obiect.

Detectând locații care sunt invariante schimbării scalei imaginii pot fi realizate prin căutarea unor trăsături stabile în toate scalele posibile, folosind o funcție continuă cunoscută sub denumirea de scală spațiu. În plus, a fost demonstrat pe baza unor presupuneri rezonabile, că trebuie să se bazeze pe funcția Gaussiană.

Spațiul-scală este definit de funcția :

L(x,y, σ) = G(x,y, σ) *I(x,y)

Unde * este operatorul de convoluție, G(x,y, σ) este o variabilă de scală Gaussiană, iar I(x,y) este imaginea de ieșire.

O serie de tehnici pot fi folosite pentru a detecta locații stabile ale punctului cheie în spațiul scalei. Metoda Gaussiană este o astfel de tehnică, localizând extrema spațiului scalei, D(x,y, σ) calculând diferența dintre cele două imagini, una înmulțită cu cealaltă cu o scală de k-ori.

D(x,y, σ) este dată de :

D(x,y, σ) = L(x, y, kσ) – L(x, y, σ)

Pentru a detecta maxima și minima locală a lui D(x,y, σ), fiecare punct este comparat cu cel de-al 8-lea vecin al său la aceeași scală, și al 9-lea vecin mai sus sau mai jos cu o scală, cum este prezentat în figura 15.

Fig.15.[1]

O extremă este definită ca având orice valoare din cadrul Diferenței Gaussiene mai mare decât orice vecin aflat în spațiul-scală.

Dacă această valoare este minimul sau maximul tuturor acestor puncte, atunci acest punct este o extermă. Căutarea extremei exclude prima și ultima imagine în fiecare octavă, deoarece nu au o scală deasupra, respectiv o scală dedesubt. Pentru a crește numărul caracteristicilor extrase, imaginea de intrare este dublată înainte de a fi tratată de algoritmul SIFT, care rezultă în creșterea timpului de calcul.

Localizarea punctului cheie

La fiecare locație a candidatului, un model detaliat este asociat pentru determinarea locației și scalei. Extrema locală cu contrast scăzut, dar care corespunde mărginilor sunt înlăturate deoarece sunt sensibile la zgomot.

Funcția cuadrică este procesată folosind o expansiune de ordin doi având originea în punctul de lucru.

Asignarea orientării

Una sau mai multe orientări sunt asignate pentru fiecare locație a punctului cheie bazat pe direcția gradientului imaginii locale.

Toate caracteristicile operațiunilor sunt efectuate pe datele de imagine care au fost transformate în raport cu orientarea atribuită, scala și locația pentru fiecare caracteristică, asigurând astfel invariația acestor transformări. Pentru fiecare probă de imagine L(x,y), la această scală, magnitudinea gradientului, m(x,y), și orientarea O(x,y), este precalculată folosind diferențe de nivel:

Magnitudinea gradientului este data de o fereastră Gaussiană a cărei mărime depinde de octava ce va urma. Pentru a detecta minima sau maxima locală al lui D(x,y,σ) fiecare punct este comparat cu cei 8 vecini ai săi la aceeși scală și cu 9 vecini în sus si jos cu o scală. Dacă aceasta valoare este minimă sau maximă în toate punctele atunci acest punct este considerat a fi extreamă.

Descriptorul punctului cheie

Acesta este masurat de o fereastră Gaussiană indicată de cercul din figura de mai jos. Figura 4 reprezintă un descriptor matrice 2×2 compus din 8×8 seturi de mostre. Un descriptor al punctului cheie este creeat calculând m(x,y) și θ(x, y) în fiecare punct al imaginii într-o regiune alăturată locației punctului cheie după cum se poate vedea in partea stângă . Aceste mostre sunt acumulate în histograme de orientare totalizând 4×4 de subregiuni, după cum se poate vedea in partea dreapta a figurii de mai jos, cu o lungime a fiecarui vector coresponzând cu suma magnitudinii gradientului apropiat de aceea direcție de lângă regiune.[1]

Fig.16.[1]

1.2 Moduri de comandă

Comanda interfeței este divizată in doua moduri.

2.2.1 Modul de pregătire: Un set de imagini de testare, fiecare este setat pentru o singură comandă. Numeroși utilizatori își pot stoca propriile gesturi, fiecare din ele pentru un dispozitiv. Deîndata ce aceste imagini au fost stocate, ele pot fi folosite prin asignarea căii bazei de date.

2.2.2 Modul de testare: In modul de testare, modulul de comandă este setat iar camera începe sa capteze imagini in modul rafală. În momentul in care orice din imagini este capturată, este procesată folosind algoritmul SIFT și este comparată cu cele stocate în baza de date.

2.2.3 Hardware pentru interfață

Deîndată ce computer-ul este conectat prin port serial cu sistemul format din microcontroler, MAX 232 este folosit pentru comunicarea dintre dispozitive. Portul serial este inexistent pe majoritatea laptop-urilor, prin urmare se va folosii un port USB cu extensie serială. În sistemul de față s-a folosit ATmega 16 microcontroller. [1]

2.3 Rezultate

În această implementare, fundalul este strict negru pentru că umbrele nu introduc zgomot în imagine în condiții adecvate de lumină. Am ales ca modul de salvare a imaginilor sa fie pe tonuri de gri pentru a economisii timpul de conversie. Rezultatul implementarii este afișat in figura 5. Este compus din patru ilustrații care vor schimba starea dispozitivului în functie de gestul stocat in baza de date.

Fig.17[1]

Concluzii

Cu ajutorul acestui algoritm se pot decoda gesturile cu succes și se pot controla dispozitivele ce există într-o locuință obisnuită.

2.5 Modelul ascuns Markov (HMM)[5]

În această lucrare, se introduce un sistem de recunoaștere a gesticii pentru recunoașterea mișcării continue a mâinii umane având in spate un fundal staționar. Sistemul este compus din patru module: o urmărire a mâinii în timp real si de extragere, extras de caracteristici, modelul ascuns Markov (HMM) (hidden Markov model) si recunoașterea gesturilor. Mai întâi, aplicăm un algoritm de urmărire și extragere a mâinii în timp real pentru a urmări mâna în mișcare și pentru a extrage zona de mână ,dupa folosim descriptorul Fourier (FD) pentru a caracteriza caracteristicile spațiale și analiza mișcării pentru a caracteriza trăsăturile temporale.
Combinăm trăsăturile spațiale și temporale ale secvenței de imagine de intrare ca fiind un vector de caracteristici. După extragerea vectorilor caracteristici, aplicăm HMM-uri pentru a recunoaște gestul de intrare. Gestul care trebuie recunoscut este marcat separat împotriva diferitelor HMM-uri.
Modelul cu cel mai mare scor indică o gestica corespunzătoare. În cadrul experimentelor s-a testat sistemul pentru a recunoaște 20 de gesturi diferite, iar rata de recunoaștere este mai mare este de 90%.

2.5.1 Introducere

Gestica mâinilor a fost unul dintre cele mai comune și naturale mijloace de comunicare în rândul ființei umane. Cercetarea privind recunoașterea gesturilor mâinii a câștigat o mulțime de atenții datorită aplicațiilor sale pentru interfața interactivă om-mașină și medii virtuale.

Majoritatea lucrărilor recente referitoare la tehnicile de interfață cu gesturi de mână au fost clasificate ca: metoda bazată pe mănuși și metoda bazată pe viziune. Interfețele de gestică pe bază de mănuși necesită ca utilizatorul să poarte un dispozitiv greoi și, în general, să transporte o încărcătură de cabluri care conectează dispozitivul la un computer.

Există multe tehnici bazate pe viziune, cum ar fi bazate pe modele și pe bază de stat , care au fost propuse pentru localizarea obiectelor și pentru recunoașterea gesturilor. Recent, au existat un număr tot mai mare de cercetări de recunoaștere a gesturilor care utilizează metode bazate pe viziune.

Huang si colaboratorii [6] au utilizat metoda rețelei neuronale 3D pentru a dezvolta un sistem de recunoaștere a limbajului semnelor taiwaneze (TSL) pentru a recunoaște 15 gesturi diferite.

David și Shah [7] propun o abordare bazată pe model, utilizând o mașină de stat finită pentru a modela patru faze distincte calitativ ale unui gest generic. Formele de mână sunt descrise de o listă de vectori care se potrivesc cu modelele vectoriale stocate.

Darrell și Pentland [8] propun o metodă de recunoaștere a gestului spațial-timp. Semnele sunt reprezentate prin utilizarea seturilor de modele de vizualizare care se potrivesc cu modelele de gesturi stocate, utilizând deformarea dinamică a timpului.

Starner si colaboratorii [9] descriu un sistem extensibil care folosește o cameră color pentru a urmări mâinile în timp real și interpretează limbajul semnelor americane (ASL). Ei folosesc modele Markov ascunse (HMM) pentru a recunoaște o propoziție completă și pentru a demonstra fezabilitatea recunoașterii unei serii de gesturi complicate de gest. În loc să folosească mănușă cu instrumente, utilizează abordarea bazată pe viziune pentru a captura forma, orientarea și traiectoria mâinii. Metoda bazată pe viziune selectează datele de intrare 3-D ca vectori de funcții pentru intrarea HMM, alte sisteme de recunoaștere a gesturilor pe bază de HMM [10,11] au fost de asemenea dezvoltate.

Liang și colab. [12] dezvoltă o recunoaștere gestuală a TSL prin folosirea unei mănuși Data-Glove pentru a capta punctul de flexiune a 10 îmbinări finale, a palmelor și a altor informații despre mișcare 3-D. Cui și Weng [13] dezvoltă un sistem non-HMM care poate recunoaște 28 de gesturi diferite având in față fundaluri complexe. Recunoașterea acestui sistem este de 93,1%, dar se bazează pe o schemă de segmentare lentă, care durează 58,3 sec pentru fiecare imagine. Nishikawa și colab. [14] propun o nouă tehnică pentru descrierea și recunoașterea gesturilor umane. Metoda propusă se bazează pe rata de schimbare a direcției de mișcare a gestului, care este estimată utilizând fluxul optic din imaginile de mișcare monoculare.

Nagaya și colab. [15] propun o metodă de recunoaștere a gesturilor folosind o formă aproximativă de traiectorii de gestică într-un spațiu de model definit de produsul intern între modele pe cadre cu imagini continue.

Heap și Hogg [16] prezintă o metodă de urmărire a unei mâini utilizând un model deformabil, care funcționează și în prezența unor medii complexe. Modelul deformabil descrie o poziție a mâinii și anumite variații ale acesteia și nu vizează recunoașterea unor poziții diferite.

Zhu și Yuille [17] dezvoltă un cadru statistic care utilizează analiza principală a componentelor și gramatica formelor stochastice pentru a reprezenta și a recunoaște formele obiectelor animate. Se numește sistem de recunoaștere și modelare flexibilă a obiectelor (FORMS).

Lockton și colaboratorii [18] propun un sistem de recunoaștere a gesturilor în timp real, care poate recunoaște alfabetul și cifrele de scriere a 46 de litere ASL. Gesturile recunoscute de [18] sunt "gesturi statice", ale căror gesturi nu se mișcă.

Diferit de [18], această lucrare prezintă un sistem de recunoaștere a gesturilor de mână pentru recunoașterea "gestului dinamic" al cărui gest se desfășoară singular în fundal complex. Diferit față de sistemele anterioare de recunoaștere a gesturilor bazate pe HMM, sistemul nu utilizează mănuși instrumentate și niciun marker, dar utilizează o intrare video 2D. Sistemul nostru urmărește mâna care se mișcă și analizează variația formei mâinii și informațiile de mișcare ca intrare în sistemul de recunoaștere bazat pe HMM. Sistemul este alcătuit din trei module: urmărirea mâinilor în timp real, extragerea caracteristicilor, instruirea HMM și recunoașterea gesturilor bazate pe HMM. În primul rând, introducem o tehnică de urmărire a gesturilor în timp real, care poate urmări mână în mișcare și apoi extrage forma mâinii din fundal complex. Este o metodă simplă și fiabilă dezvoltată ca un subsistem de procesare a imaginilor în timp real, care constă în cinci procese fundamentale de imagine complementară: detectarea mișcării, extragerea culorii pielii, detectarea marginilor, justificarea mișcării și scăderea fundalului.

Se aplică FD pentru a caracteriza informațiile spațiale și metoda fluxului optic pentru analiza mișcării pentru a caracteriza informațiile temporale. Se combină FD și informațiile de mișcare ale secvenței de imagini de intrare ca vector de caracteristici. Cu ajutorul acestor vectori extrași de trăsături, putem pregăti sistemul folosind abordarea HMM care este utilizată pentru a recunoaște gestul de intrare. În faza de instruire se aplică HMM pentru a descrie gesturile în funcție de parametrii modelului pentru fiecare gest diferit. Gestul care trebuie recunoscut este marcat separat împotriva diferitelor HMM-uri. Modelul cu cel mai mare scor este selectat ca gest recunoscut. Sistemul este format din 20 de HMM-uri diferite care sunt folosite pentru testarea a
20 de gesturi diferite de mână. Rezultatele experimentale arată că rata medie de recunoaștere este mai mare de 90%.

Fig.19.[5]

Figura de mai sus prezintă diagrama fluxului sistemului de recunoaștere a gestului de mână, care constă din trei faze: faza de extragere a caracteristicilor, faza de antrenament și faza de recunoaștere. Se combină funcțiile FD și mișcarea ca vector de caracteristic pentru a descrie obiectul în mișcare. Fiecare vector caracteristic este reprezentat de un simbol. Fiecare simbol corespunde partiției desemnate generată prin cuantizarea vectorilor caracteristici ai tuturor formelor posibile de mână ale gesturilor de antrenament. Pentru fiecare vector caracteristic este atribuit un simbol. În sistem este reprezentată secvența de imagini de intrare printr-o secvență de simboluri. În faza de pregătire trebuie să se construiască un HMM pentru fiecare gest. În faza de recunoaștere, un gest de intrare dat este testat de fiecare HMM cu parametri de model diferit. Rezultatul HMM cu funcția maximă de probabilitate este identificat pentru recunoașterea gestului.

2.5.2 Urmărirea mâinilor și extracția fâșiei

Aici se dezvoltă o metodă de urmărire a mâinilor în timp real care este solidă și fiabilă într-un fundal complex. Pentru a urmări o mână în mișcare și pentru a se extrage forma mâinii rapid și precis, trebuie să se ia în considerare compromisul între complexitatea de calcul și robustețe.

Fig.20[5]

2.5.3 Extragerea elementelor

În sistemul nostru, mișcarea obiectului furnizează informații importante și utile pentru localizarea și extragerea obiectelor. Pentru a găsi informațiile despre mișcare, presupunem că gestul de intrare nu este staționar. Atunci când obiectele se mișcă în spațiul spațial (o secvență de imagini), detectorul de mișcare poate urmări obiectele în mișcare examinând modificările locale la nivelul nivelului de gri. Fie Fi(x,y) cadrul i al secvenței și Di(x,y) este imaginea diferenței dintre i și (i+1) cadru definit ca

Di(x,y)=Ti{|Fi(x,y)-Fi+1(x,y)|} (1)

Unde Ti este o funcție de prag, Fi(x,y) si Di(x,y) sunt toate cele 160×120 de imagini și Di(x,y) este o imagine binară definita:

Di(x,y)= (2)

(1) Thresholding(prag) .

După extragerea regiunii obiectului în mișcare, putem aplica pragul de acoperire pe diferența de cadru (adică ec. (2)) pentru a extrage regiunea posibilă de deplasare în fundal complex. S-a constatat că metodele convenționale de prag, cum ar fi pragul de expunere Ostu [27], nu sunt potrivite pentru cazul detectării diferenței de mișcare. În schimb, folosim o tehnică de prag simplu pentru extragerea regiunilor în mișcare. Pragul pentru detectarea mișcării este determinat ca = 0, 2µ unde µ este luminozitatea medie a imaginii capturate Fi(x,y) .Fig.2 arată că, dacă nu există nici o deplasarea semnificativă a imaginii, metoda de praguri Ostu va genera mult zgomot. Alegem factorul de ponderare 0.2 pentru că nu avem nevoie de o imagine segmentată foarte precisă. Tehnica noastră de prag nu este foarte sensibilă la viteza mișcării mâinii, astfel că metoda noastră este mai stabilă decât metoda Ostu.

(2) Detectarea culorii pielii.

Pielea poate fi ușor detectată utilizând informațiile de culoare. Mai întâi, se va folosi constrângerea, adică R. G. B, pentru a găsi regiunile de culoare a pielii care pot includ o gamă largă de culori, cum ar fi culoarea roșie, roz, maro și portocaliu. Prin urmare,se vor găsi multe regiuni, altele decât regiunile pielii. Totuși, acele regiuni non-piele care satisfac cerința noastră vor fi excluse din cauza faptului că nu există informații de mișcare, de ex. o regiune cu culoare portocalie nu va fi identificată greșit drept regiunea mână. În al doilea rând, este posibil să se obțină câteva culori eșantionate din regiunea mâinii. Pentru a găsi regiunile pielii, comparăm culorile din regiunile cu aceea culoare a probelor prestabilite. Dacă sunt similare, atunci regiunea trebuie să fie regiunea pielii. Regiunea mână este obținută prin procesul de urmărire a mâinii în cadrul anterior. Figura 21 arată rezultatele de detectare a pielii. Regiunea dreptunghiulară este regiunea mâinii în cadrul anterior. În cele din urmă, este posibil să eliminăm unele culori asemănătoare, de ex. culoarea portocalie și desemnează culoarea pielii drept Si(x,y).

Fig.21[5]

(3) Detectarea marginilor.

Detectarea marginilor este aplicată pentru a separa regiunea brațelor de regiunea mâinii. Este ușor de înțeles că există mai puține muchii pe regiunea brațului decât pe regiunea palmei. Aici se folosește o tehnică simplă de detectare a margini (de exemplu operatorul de margini Kirsch) pentru a obține margini de direcții diferite și apoi se alege valoarea maximă absolută a fiecărui pixel pentru a forma imaginea de margine a cadrului i ca Ei(x,y). Figura 22 arată că marginile regiunii brațului sunt mai mici decât cele pe regiunea palmei. S-au combinat informații despre regiunea de culoare a marginii,a mișcării, pentru a aloca regiunea mâinii.

(4) Combinație de mișcare, culoare a pielii și muchie.

Informațiile despre gestul mâinii constau în mișcare, culoarea pielii și caracteristica de margine. Se utilizeaza porți "AND" pentru a combina aceste trei tipuri de informații, adică:

unde Di(x,y), Ei(x,y) și Si(x,y) indică mișcarea, culoarea pielii si marginea imaginilor.

Fig.22. (a) cadrul de origine; (b) rezultatul detecției marginilor.[5]

Imaginea combină Ci(x,y) cât de multe caracteristici care pot fi extrase. Deoarece diferite metode de procesare a imaginii au extras diferite tipuri de informații. Fiecare imagine constă din diferite regiuni caracteristice, cum ar fi regiuni de mișcare, regiuni de culoare a pielii și regiuni de margine, așa cum se arată în figura 22. Fig.23 prezintă regiunea combinată Ci(x,y) .Imaginea combinată constă dintr-o regiune mare în zona palmei și unele regiunile mici în zona brațului. Putem separa aceste două regiuni pentru a aloca regiunea mâinii.

(5) Identificarea regiunii.

O metodă simplă pentru identificarea regiunilor este aceea de a eticheta fiecare regiune cu un număr întreg unic numit procesul de etichetare. După etichetare, cea mai mare etichetă integeră indică numărul de regiuni din imagine. După procesul de etichetare, regiunile mici pot fi tratate ca zgomot și apoi eliminate. Figura 24 (a) arată rezultatele etichetării și Fig.24 (b) arată poziția centrală i a regiunii mână. Se folosește Li(x,y) pentru a indica cea mai mare regiune etichetată din Cadrul i.

Fig.24. Informațiile despre gesturi de mână. (a) Imaginea originală Fi(x,y); (b) regiunea de mișcare Di(x,y); (c) regiunea de culoare a pielii Si(x,y); (d) regiunea muchiei Ei(x,y)[5]

Figura 23. Regiunea combinată Ci(x,y)[5]

2.5.4 Robustitate și complexitate scăzută

Utilizarea informațiilor despre mișcare și culoare nu este suficientă, iar forma mâinilor nu este întotdeauna cea mai mare regiune etichetată. Dacă există alte obiecte de culoarea pielii care se mișcă rapid, procesul de urmărire poate eșua. Trebuie să profităm de constrângerea de netezire a mișcării pentru justificarea traiectoriei, apoi să folosim scăderea fundalului pentru a găsi obiectul din prim plan și pentru a identifica în final regiunea mâinii.

2.6 Clasificarea amplificatoarelor [7]

Amplificatoarele pot fi comparate după criterii diverse și corespunzător există numeroase variante de clasificare ale amplificatoarelor. În primul rând, dacă pot sau nu să amplifice și componenta continuă a unui semnal, amplificatoarele se împart în două mari categorii:

– amplificatoare de curent continuu (c.c. – figura 25.a);

– amplificatoare de curent alternativ (c.a.)

Amplificatoarele de c.a. se pot împărți după domeniul de frecvență al semnalelor amplificate:

– amplificatoare de audio frecvență AF (zeci Hz – zeci kHz);

– amplificatoare de înaltă frecvență HF (sute kHz – zeci MHz);

– amplificatoare de foarte înaltă frecvență VHF (zeci – sute MHz);

– amplificatoare de ulta înaltă frecvență UHF (sute MHz în sus).

După lărgimea benzii de frecvență: – amplificatoare de bandă largă, la care raportul fs/fj este mai mare decat 10 (fig.25.b);

– amplificatoare de bandă îngusta (sau acordate) la care raportul fs/fj este mai mic de 1,2 (fig.25.c).

După mărimea semnalului de ieșire:

– amplificatoare de semnal mic (de tensiune); – amplificatoare de semnal mare (de putere);

Fig. 25 Caracteristici de amplitudine-frecvență ale amplificatoarelor. [7]

După durata de conducție a tranzistorului (sau poziția punctului M de funcționare):

– amplificatoare clasă A, în care tranzistorul conduce toata perioada semnalului

– unghiul de conductie este θ = 2π (fig. 26.a);

– amplificatoare clasă B

– durata de conductie egala cu durata de blocare, (fig. 26.b); unghiul de conductie este θ = π ; – amplificatoare clasă AB θ(π, 2π)

– amplificatoare clasă C unghiul de conductie este θ π (Fig. 26.c).

Fig.26. Clasele de funcționare ale amplificatoarelor [7]

2.6.1.Clasele de funcționare ale amplificatoarelor [6]

Amplificatoarele de putere se deosebesc prin modul în care funcționează etajele de ieșire.

Pentru un amplificator ideal principalele caracteristici de funcționare sunt liniaritatea, câștigul de semnal, eficiența (randamentul) și puterea. Fizic însă, la amplificatoare există un compromis între aceste caracteristici.

Sarcina amplificatorului este un difuzor (sau un ansamblu de difuzoare) cu impedanța cuprinsă de obicei între 40 și 80, astfel că etajul final al unui amplificator de putere trebuie să fie capabil să furnizeze curenți mari pentru a excita bobinele difuzoarelor cu impedanță redusă.

O metodă folosită pentru a distinge caracteristicile electrice ale diferitelor tipuri de amplificatoare este "clasa", astfel că amplificatoarele sunt clasificate în funcție de configurația circuitului și de modul lor de funcționare.

Clasele amplificatoarelor reprezintă suma semnalului de ieșire care variază în circuitul amplificatorului într-un ciclu de funcționare în cazul excitării acestuia cu un semnal de intrare sinusoidal. Clasificarea amplificatoarelor variază de la procesarea integral liniară, utilizat în amplificarea semnalului de înaltă fidelitate care au însă eficiență foarte scăzută, la procesarea integral neliniară, în cazul în care nu este atât de importantă o reproducere fidelă a semnalului dar care au un randament mare, urmând și alte tipuri/clase ce constituie un compromis între cele două.

Clasele de amplificare sunt concentrate în principal în două grupe de bază. Cele din prima grupă sunt controlate clasic pe panta de amplificare, cele mai comune clase de amplificare fiind clasele A, B, AB și C, care sunt definite de starea de conducție a finalilor pe o zonă a caracteristicii și implicit a formei de undă de ieșire.

A doua categorie de amplificatoare sunt mai noi, așa-numitele "de trecere", clasele de amplificare de D, E, F, G, S, T etc, care folosesc circuite digitale și modularea în durată a impulsurilor (PWM), prin prelucrarea semnalului "deschis total" sau "blocat total".

Clasele de amplificare cel mai frecvent utilizate sunt cele din gama amplificatoarelor de audiofrecvență, în principal clasele A, B, AB și C și pentru a simplifica, vom analiza numai aceste tipuri de clase de amplificare.

Fig.27[6]

Amplificatorul clasa A

Pentru a realiza liniaritatea și câștigul, etajul de ieșire al unui amplificator din clasa A este polarizat, adică este tot timpul în conducție. Pentru ca un amplificator pentru să fie clasificat în "clasă A", curentul de mers în gol în etajul de ieșire, la semnal zero, trebuie să fie egal sau mai mare decât curentul de sarcină maximă (difuzor), necesar pentru reproducerea semnalului la ieșire. Amplificatorul în clasa A funcționează pe porțiunea liniară caracteristicii, semnalul de ieșire fiind prelucrat în toată evoluția lui de 360° cu un singur tranzistor . Putem echivala amplificatorul în clasa A cu o sursă de curent.

Întrucât amplificatorul clasa A funcționează în regiunea liniară, tensiunea de polarizare a bazei tranzistorului (sau porții) ar trebui aleasă în mod corespunzător pentru a asigura funcționarea corectă, cu distorsiuni minime. Întrucât elementul activ este "deschis" permanent, acesta produce o pierdere continuă a puterii amplificatorului, fenomen ce se manifestă prin disipare de căldură, randamentul acestor amplificatoare fiind scăzut, circa 30%, ceea ce le face imposibil de utilizat ca amplificatoare de mare putere. Datorită curentului mare de mers în gol al amplificatorului, sursa de alimentare trebuie să fie dimensionată corespunzător, tensiunea să fie bine filtrată pentru a evita brumul și amplificarea “paraziților” de pe linia de alimentare . Datorită eficienței scăzute și disipației de temperatură a amplificatoarelor din clasa A, s-au dezvoltat clase noi de amplificare cu randament ridicat.

Amplificatorul Clasa B

Amplificatoarele clasa B au apărut ca o soluție pentru creșterea randamentului și problemelor cauzate de încălzirea tranzistorilor la amplificatorul clasa A. Un amplificator de clasa B utilizează două tranzistoare complementare, bipolare sau FET, pentru fiecare semiperioadă, configurate într-un aranjament de tip ''push-pull'', astfel încât fiecare tranzistor amplifică doar jumătate din semnalul de ieșire.

În amplificatorul de clasa B, nu există nici un curent de polarizare pe bază astfel încât curentul de repaus este zero, puterea disipată este mică și, prin urmare, eficiența sa este mult mai mare decât cea din clasa A. Compromisul pentru îmbunătățirea randamentului constă în liniaritatea a tranzistorului în zona de comutare.

Fig.28[6]

Când semnalul de intrare trece în alternanța pozitivă, tranzistorul NPN conduce iar tranzistorul PNP este blocat. Când semnalul de intrare trece este în alternanța negativă, tranzistorul NPN este blocat iar tranzistorul PNP conduce pe porțiunea negativă a semnalului. Astfel tranzistoarele conduc doar jumătate de perioadă, fie pe jumătatea de ciclu de pozitivă sau negativă a semnalului de intrare. Așadar fiecare tranzistor din amplificatorul clasa B conduce doar o singură semialternanță sau o perioadă strictă de 180° din semnalul de ieșire, astfel ca cele două semialternanțe se completează împreună pentru a produce un semnal liniar la ieșirea amplificatorului.

Amplificatorul de acest tip, cu conexiune push-pull, este mult mai eficient decât cel din clasa A, cu randament de 50%. Problema amplificatorului în clasa B este că apar distorsiuni la punctul de trecere prin zero al semnalului ca urmare a unei zone moarte, unde tensiunile de intrare variază de la -0,7V la 0,7 pe bazele tranzistorilor unde ambii tranzistori sunt blocați, ei având nevoie de o tensiune minimă de 0,7V pentru a intra în conducție. Aceasta înseamnă că o parte a semnalului care se încadrează în această zonă de ±0,7 volți nu va fi reprodusă cu precizie și nu recomandă amplificatorul clasa B în aplicații de precizie. Pentru a corecta această deformare a semnalului la trecerea prin zero, cunoscută și sub numele de Crossover Distortion, a fost dezvoltat amplificatorul clasa AB.

Amplificatorul Clasa AB

După cum sugerează și numele, amplificatorul clasă AB este o combinație între amplificatoarele de tip "clasa A" și "clasa B" analizate mai sus.

Amplificatoarele clasa AB sunt unele dintre cele mai utilizate tipuri de amplificatoare audio de putere. Amplificatorul clasa AB este o variantă a unui amplificator de clasa B, așa cum a fost descris mai sus, cu excepția faptului că ambele tranzistoare pot funcționa, în același timp, în jurul punctului de funcționare sub formă de undă continuă, cu eliminarea problemelor de distorsiune la trecerea prin zero, descris mai sus la amplificatorul clasa B.

Cele două tranzistoare au o foarte mică tensiune de polarizare, în mod tipic de 5-10% din curentul de repaus pentru a deschide tranzistorii chiar deasupra punctului de trecere prin zero a semnalului, în glumă am putea spune că trece 5% în clasa A. Prin urmare, la amplificatorul clasa AB fiecare dintre tranzistorii push-pull conduc mai mult de jumătate din semialternanța din clasa B, dar mult mai puțin decât un ciclu complet de conducție ca cel din clasa A. Cu alte cuvinte, unghiul de conducție al unui amplificator clasa AB este undeva între 180° și 360°, funcție de punctul de funcționare ales, așa cum se vede în graficul de mai jos:

Fig.29[6]

Avantajul acestei mici tensiuni de polarizare, obținută cu diode serie sau rezistențe, constă în faptul că distorsiunea de crossover creată de caracteristicile amplificatorului în clasa B este depășită și elimină deficiențele amplificatorului din clasa A. Deci, amplificatorul în clasa AB este un bun compromis între clasa A și clasa B, privind eficiența și liniaritatea, cu randamente de conversie ajungând la aproximativ 50% la 60%.

Amplificatorul clasa C

Amplificatorul în clasa C are cel mai mare randament, însă are și cea mai mare neliniaritate din toate clasele de amplificatoare menționate aici. Clasele anterioare, A, B și AB sunt considerate amplificatoare liniare, semnalele de ieșire având amplitudine și fază în relație liniară cu amplitudinea și faza semnalelor de la intrare.

La amplificatorul clasa C, curentul de ieșire este zero pentru mai mult de o jumătate dintr-un ciclu al semnalului sinusoidal de la intrare, tranzistorul lucrând în jurul punctului său de blocare. Cu alte cuvinte, unghiul de conducție pentru tranzistorul fiind mult mai mic de 180°, fiind situat în jurul zonei 90°, dă un randament peste 80% însă distorsionează puternic semnalul la ieșire ceea ce nu îl recomandă ca amplificator audio.

Fig.30[6]

Amplificatoarele în clasa C sunt utilizate în oscilatoare sinusoidale de înaltă frecvență și în anumite tipuri de amplificatoare de radiofrecvență unde impulsurile de curent produse la ieșirea amplificatoarelor formează semnale sinusoidale de o anumită frecvență prin folosirea circuitelor rezonante LC în circuitul colector.

Concluzii

Am văzut că punctul static de funcționare în curent continuu (punctul Q) al unui amplificator, determină clasificarea amplificatorului. Prin stabilirea poziției punctului Q la jumătatea distanței pe dreapta de sarcină a curbei caracteristice a amplificatoarelor, amplificatorul va funcționa în clasa A. Prin deplasarea punctului Q în zona inferioară a dreaptei de sarcină, amplificatorul trece în clasa AB, B sau C.

Clasa de funcționare a amplificatorului în raport cu poziționarea punctului static de funcționare în curent continuu este exemplificată mai jos:

Fig.31[6]

Și la amplificatoarele audio există o serie clase cu randament ridicat care folosesc diferite tehnici de comutare pentru a reduce pierderile de putere și de a crește randamentul. Unele clase de amplificatoare utilizează rezonatoare RLC sau mai multe tensiuni de alimentare pentru a reduce pierderile sau amplificatoare cu circuite DSP (Digital Signal Processing) care utilizează tehnici de comutare cu modulație în durată a impulsurilor (PWM).

Alte clase de amplificatoare

Amplificatorul clasa D

– amplificatorul audio de clasă D este de fapt un amplificator în comutație sau amplificator PWM neliniar. Cu amplificatoarele clasa D, teoretic, se poate ajunge la o eficiență de 100%, deoarece nu există nici o perioadă în timpul unui ciclu în care tensiunea să cadă pe elementul de comandă, tranzistor, acesta având exclusiv rol de comutator de curent.[6]

2.7. Aspecte teoretice generale [8]

Schema bloc a unui amplificator integrat

Fig.32 Schema bloc a unui amplificator integrat[8]

I – Este etajul de intrare, trebuie să asigure adaptarea cu SA, să asigure simetrizarea intrărilor, acolo unde este nevoie.Are circuite de acord adică filtre care preia frecvența dorită de semnal și un cuplaj de impedanță mare pentru etajul următor.

– Să asigure limitarea semnalului de intrare;

– Asigură o amplificare moderată.

II – Este etajul care amplifică un semnal modulat, diferența de frecvență dintre purtatoare si modulator.

III – Etaje de semnal mic; amplitudinile tensiunilor , curenților sunt mult mai mici față de valorile de curentul continuu din punctul de funcționare, de aceea, pentru anazliză se pot aplica metodele specifice acestei structuri, și anume se pot folosi circuitele de semnal mic.

Etajul prefinal este deobicei un tranzistor cu repetor pe emitor, mai mult pentru adaptare de impedanță.

Etajul final este constituit din tranzistorul/tranzistorii care lucrează in funcție de unde este situat PSF-ul pe dreapta de sarcină. Aici se realizează cea mai mare amplificare.

III – Etaje de semnal mare.

– Etajele nu se mai comportă liniar, pentru analiză nu se mai pot folosi metodele de la semnal mic; se folosesc metode grafo-analitice sau bazate pe ecuațiile neliniare ale dispozitivelor active.

Aceste etaje trebuie să asigure o anumită putere pe o sarcina dată, și de asemenea un consum redus de energie ( randament ridicat), și un nivel de distorsiuni acceptabile.

2.7.1 Parametrii amplificatoarelor

Performanțele unui circuit electronic pot fi specificate sub formă numerică cu ajutorul parametrilor, și sub formă grafică cu ajutorul caracteristicilor.

Fiecare familie de  circuite are propriul sau set de parametrii.

În cazul amplificatoarelor, parametrii se referă la mărimile de ieșire

mărimile de intrare

relațiile dintre ele

Parametrii amplificatoarelor se definesc pentru semnale de intrare sinusoidale de frecvență fixă.

A. Parametrii de iesire

1. Puterea de ieșire nominală , repezintă puterea maximă dezvoltată de amplificator în sarcina nominală în condiții normale de funcționare și la un nivel de distorisuni admisibile.

Deoarece amiplificatoarele conțin elemente de circuit neliniare, rezultă semnalul de ieșire este deformat în raport cu semnalul de intrare.

Rezultă pentru aprecierea gradului de deformare se folosește factorul de distorsiuni.

δ=100

δ=100 sau =

Dependența factorului de distorsiuni de puterea de iesire

Fig.33[8]

La puteri de ieșire mici, δ are valori mici și crește ușor. De la o anumită valoare a puterii de ieșire δ capătă o creștere accentuată din cauza intrării unuia sau mai multor dispozitive active într-un regim de funcționare puternic liniar. nominal se definește în funcție de δ admisibil. Valoarea lui δ admisibil depinde de domeniul de valoare a amplificatorului.

2. Tensiunea de de ieșire nominală

caract. semnalul de ieșire cu

3. Curentul de de ieșire nominală

4. Impedanța de ieșire , reprezintă impedanța internă a generatorului de tensiune echivalent amplificatorului “văzut” dinspre bornele de ieșire.

Pentru determinarea lui , trebuie specificate frecvența de lucru și condițiile în care se găsesc bornele de intrare.

În general, se determină astfel: se pasivizeaza sursa de semnal de intrare, se consideră bornele de intrare închise pe impedanța internă a sursei de semnal, adică se consideră sau .

Se aplică la ieșire o tensiune U și va rezulta că prin bornă de ieșire intră un curent I .

se poate calcula cu sau fără impedanță de sarcină comutată la bornele de ieșire.

B. Parametrii de intrare

1. Puterea de intrare nominală

2. Tensiunea de intrare nominală caracterizeaza semnalul de intrare pentru care se

3. Curentul de intrare nominal obtine un semnal de iesire .

4. Impedanța de intrare

La determinarea lui trebuie specificate frecvența de lucru si condițiile in care se află bornele de ieșire, și anume, în gol, în sac si închise pe impedanța de sarcină nominală.

De obicei, se consideră bornele de ieșire închise pe = .

C. Parametrii de transfer, se referă la relațiile dintre mărimile de intrare si mărimile ieșire.

1. Amplificatoare în tensiune

2. Amplificatoare în curent

3. Amplificatoare în putere

4. Amplificatoare de transfer

5. Conductanța de transfer

Relațiile dintre parametrii de transfer

Ținând cont de formulele care definesc parametrii de transfer și de : , ,, == .

De asemenea, === , deci

De asemenea , sau == .

Comentarii

Parametrii de transfer definiți anterior carcacterizează performanțele amplificatoarelor în anumite condiții de funcționare fără, însă, o specifica măsură în care este utilizată sursă de semnal.

Pentru aceasta se definesc așa numiții parametrii de transfer disponibili.

6. Amplificatoare în tensiunea disponibilă

==<

Pentru a obține ca mult mai mare (ideal ∞) sau (generatorul de tens. ideal)

7. Anplificatoare în curent disponibil

=

=<

Pentru a obține

8. Amplificatoare în putere disponibila

Comentarii

Deoarece în foarte multe cazuri amplificările au valori mari, se folosește exprimarea acesteia în decibel.

=

=

=

Pentru un amplificator cu “n” etaje conectate în cascadă, amplificatorul în putere este :

D. Randamentul

μ =

Randamentul este un parametru important pentru etajele de semnal mare, pentru etajele prefinale și finale, și este nesemnificativ pentru etajele de semnal mic.

E. Factorul de zgomot

Zgomotul este un semnal de aceeași natură cu semnalul util care se suprapune peste acesta, deformandu-l.

Zgomotele pot fi: externe, provenite din exteriorul amplificatorului, și anume de la sursa de alimentare; zgomote interne care sunt de două feluri, zgomotul de agitație termică (zgomot alb) și zgomote generate de dispositive active, și zgomote tip microfonic (semnale induse în urmă variației compoziției componentelor).

Pentru aprecierea măsurii în care zgomotul afectează un amplificatory se folosește factorul de zgomot.

F==

Amplificatorul ideal este un amplificator care nu produce zgomote interne.

Se consideră că la introducerea ambelor amplificatoare, real și ideal, se conectează o sursă de semnal  cu si .

reprezintă puterea semnalului de zgomot de la ieșirea amplioficatorului ideal care apare doar din cuza comutării la intrare a sursei de semnal cu ; deoarece amplificatorul ideal nu produce el însuși zgomot.

=

este puterea semnalului de zgomot de la intrarea amplificatorului ideal.

–puterea semnalului de zgomot de la ieșirea amplificatorului real la intrarea căruia s-a conectat sursa de semnal cu .

Evident >

Factorul de zgomot se poate exprima și el in decibeli. .

2.7.2 Caracteristicile amplificatoarelor

Parametrii amplificatoarelor permit aprecierea performanțelor amplificatoarelor pentru semnale de intrare sinusoidale de frecvența fixă.

În practică, însă, semnalele preluate de amplificatoare sunt mai complexe (au funcție variabilă)⇒pentru o aprecierea performanțelor amplificatoarelor.

Se folosesc caracteristicile amplificatoarelor:

Caracteristica de frecvență;

Carcateristica internă;

Funcția de transfer;

Caracteristica de raspuns în timp.

Caracteristica de frecvență

Caracteristicile de frecvență se definesc în condiții de semnal mic și regim sinusoidal.

Fig.34[8]

Se consideră că amplificatorul funcționează la semnal mic.Se admite comportarea liniară a amplificatorului.

Dacă se aplică metoda de rezolvare in complex ⇒ .

Pe de altă parte, = iar == , deci =. (2)

Din (1) si (2) ⇒

(3) si (4) arată că modulul amplificării (raportul valorii effective si ) si defazajul dintre semnalul de intrare și ieșire depind de frecventă, adica daca la intrarea amplif. se aplică cu semnal sinusoidal de amplitudine constantă și frecvență variabilă, rezultă că la ieșire se constată că semnalul de ieșire amplitudinea variază cu frecvență precum și defazajul forței de semnal intrare care variază cu frecvența.

Reprezentările grafice a fct. si se numesc caracteristici de frecvență și caracterizează ceea ce numim comportarea in frecvență a amplificatorului.

graf. fct caracteristica de amplitudine.

graf. fct caracteristica de fază.

Caracteristicile de frecvență permit aprecierea performanțelor amplificatorului pentru semnalele de intrare de frecvență variabile.

Comentarii :

in general, la trasarea caracteristicei de frecvență, pe axa frecvențelor se folosește scara logaritmică.

Fig.35[8]

La reprezentarea se folosește foarte des scara logaritmică.

Se reprezintă =20 lg

Fig.36[8]

Pentru se folosește sarcina liniară.

2.7.3 Aspectul general a caracteristicii de amplitudine

Se demonstrează teoretic și se verifică și experimental că dacă la intrarea unui amplificator se aplică un semnal sinusoidal de amplitudine constantă și frecvență variabilă, atunci semnalul de ieșire, deci și amplificările vor fi constante pe un anumit interval de frecvență și scad în afara acestui interval, deci caracteristica de amplitudine au aspectul următor:

Fig.37[8]

– funcție limită superioară

– funcție limită inferioară

– banda la 3dB

Valoarea constantă (maximă) a amplificatorului se notează cu și se numește amplificare în bandă.

-nu scade cu mai mult de 3dB; adică la mai puțin de 0,7 din , forța de amplificare din bandă.

Studiul comportării în frecvență înseamnă aflarea lui și aflarea lui si .

Comportarea în frecvență poate fi apreciată și cu ajutorul diagramelor polare care se obțin considerând =+M()

Diagrama este o curbă plană care reprezintă mulțimea punctelor din plan când nu variază.

Diagrama poate să nu plece din origine dar obligatoriu ajunge in origine,

Caracteristicile de frecvență si diagramele polare se pot obține unele din altele.

Obs!

Reprezentarea exactă a caracteristicilor de  frecvență este, în general, foarte dificilă, motiv pentru care se folosesc pentru reprezentarea grafică metode aproximative, ceea ce conduce la Diagrame BODE.

CAPITOLUL 3. Proiectare și programare

3.1 Microcontroller-ul

Pentru controlul senzorului de proximitate am ales placa de control Arduino Uno V3, cu microcontroller integratul ATmega328p produs de Arduino. Placa este echipată cu o serie de pini de intrare și ieșire atât analogici cât și digitali care pot fi conectați la diferite plăci de dezvoltare și alte circuite. Placa conține 6 pini analogici și 14 pini digitali. Este programabilă cu ajutorul aplicației Arduino IDE prin intermediul unui cablu USB de tip B. Poate fi alimentată de un cablu USB sau de o baterie de 9 volți, deși suportă tensiuni între 7 și 20 de volți.

Fig.38[9]

Specificații tehnice:

Microcontroler: ATmega328p

Tensiune de lucru: 5V

Tensiune de intrare (recomandat): 7-12V

Tensiune de intrare (limita):  6-20V

Pini digitali: 14 (6 PWM output)

Pini analogici: 6

Curent per pin I/O: 40 mA

Curent 3.3V: 50 mA

Memorie Flash: 32 KB (ATmega328)  0.5 KB pentru bootloader

SRAM: 2 KB (ATmega328)

EEPROM: 1 KB (ATmega328)

Clock Speed: 16 MHz

Fig.39[10]

Dispunerea pinilor pe Arduino Uno R3

Microcontroller-ul care a fost ales pentru realizarea proiectului se numește ATMega328P-AU și e produs de către firma Atmel. Acest tip de microcontroller oferă o gamă largă de funcții și există multe unelte de dezvoltare pentru soft-ul intern al chip-ului.

ATmega328P-AUeste un microcontroller pe 8 biți și este bazat pe arhitectura AVR RISC (Reduced Instruction Set Computing). Folosind acest tip de arhitectură, microcontroller-ul are un set redus de instrucțiuni (131), iar reducerea instrucțiunilor are avantajul că salvează și spațiu în microprocesor. Procesorul AVR combină un bogat set de instrucțiuni cu 32 de registre de uz general. Cele 32 de registre de uz general sunt direct conectate la unitatea aritmetică și logică (ALU-Arithmetic Logic Unit), fapt ce permite ca două registre independente să fie accesate printr-o singură instrucțiune într-un singur moment de tact. Prin această arhitectură se ating performanțe de aproape 10 ori mai mari decât la microcontroler-ele CISC obișnuite. Pentru a maximiza performanța, AVR utilizează o arhitectură Harvard care presupune existența memoriilor separate pentre date și instrucțiuni.[17]

Fig.40 Configurația pinilor Atmega 328P-AU[11]

În figura de mai jos este prezentată diagrama bloc a microcontroller-ului pe 8 biți ATMega328P.

Fig.41[11]

Convertorul analog–digital de pe acest microcontroller are rezoluție de 10 biți ceea ce înseamnă că ia valori între 0-1023. Dacă tensiunea de referință este de 5V, acest lucru se traduce în faptul că cea mai mică schimbare de tensiune la intrare este de 5V/1023=0.00488V sau 4,88 mV. Există mai multe posibilități de alegere a referinței de tensiune pentru convertorul analogdigital: referință externă prin pinul AVcc, internă egală cu 1.1V sau internă egală cu Vcc. Acest lucru se realizează din software prin setarea biților REFS1 și REFS0 din registrul ADMUX (ADC Multiplexer Selection Register).

Acest convertor dispune de un număr de 6 canale de intrare și se poate citi doar un singur canal la un moment dat. Rezultatele obținute în urma citirii sunt stocate în regiștrii ADCH și ADCL, regiștrii de câte 8 biți. Întrucât, rezultatul obținut de la ADC este pe 10 biți, se vor folosi ambii regiștrii pentru memorarea rezultatului. Pentru realizarea acestui lucru se folosește bitul 5 ADLAR din registrul ADMUX al cărui rol este de a selecta varianta de stocarea a valorii citite în cei doi regiștrii. Se folosesc 4 biți (MUX3…0) pentru a selecta canalul de unde va fi citit semnalul.

Microcontroller-ul dispune de o interfață serială USART (Universal Synchronous/Asynchronous Receiver/Transmitter) care este un standard de comunicare serială sincronă sau asincronă între diverse dispozitive. Comunicația poate fi unidirecțională sau bidirecțională și se poate lucra în modul master/slave. În cazul comunicației unidirecționale, există un singur transmițător și un receptor (sau invers), iar în cazul bidirecțional, pe o legătură se realizează transmisia și pe altă legatură recepția.

Dacă este vorba de o comunicație sincronă se utilizează o legatură prin care se stabilește același semnal de tact între emițător și receptor.

Masterul reprezintă dispozitivul care transmite date, iar slave-ul este cel care recepționează datele. Funcțiile masterului sunt de a stabili formatul cuvântului și frecvența ceasului. Slave-ul trebuie să recepționeze date care au același format cu datele transmise de master și trebuie să lucreze la aceeși frecvență ca și masterul.[12]

3.2 Conectare Arduiono Uno cu senzorului ultrasonic HC-SR04

Fig.42

Acest senzor poate masura distanțe intre 2cm si 400cm cu precizie care poate ajunge  la  3mm. Fiecare modul HC-SR04 include un transmițător ultrasonic, un receptor si un circuit de comandă.

Caracteristici:

Tensiune de operare: DC 5V

Curentul de funcționare: 15mA

Unghi de funcționare: 15 °

Distanță: 2cm – 4m

3.2.1 Modul de conectare cu Arduino Uno

Modulul HC-SR04 cu ultrasunete are 4 pini, GND, VCC, Trig și Echo. Conectorii de masă și VCC ai modulului trebuie să fie conectați la pinii de masă și cei de 5 volți de pe placa Arduino, respectiv pinii de declanșare (Trig) și ecou (Echo) la orice pin digital I / O de pe placa Arduino.

Fig.43[13}

URMEAZA SA MAI ADAUG CONTINUT !!!

3.3 Conectare Arduino Uno cu potențiometrul digital MCP 4131

MCP4131 funcționează oriunde între intervalul 1.8V la 5.5V. Deoarece arduino oferă 5V, acesta este o sursă de alimentare perfectă pentru IC MCP4131.

MCP4131 modifică rezistența într-un total de 129 de pași, de la 0 la 128 sau într-un total de 256 de pași, de la 0 la 255. Cu toate acestea, ne vom opera în intervalul de 129 de pași. Astfel, cu o rezistență de 10KΩ, fiecare pas este o creștere de aproximativ 78Ω.

Distribuirea pinilor este prezentată mai jos.

Fig.44[14]

În acest circuit, conectăm pinul 1, pinul CS, la pinul digital 10 pe arduino.

Conectăm pinul 2, SCK, la pinul digital 13 pe arduino.

Conectăm pinul 3, SDI / SDO, la pinul digital 11 pe arduino.

Conectăm pinul 4, GND, la terminalul de la sol de la arduino.

Conectăm pinul 5, P0A, la + 5V.

Conectăm pinul 6, P0W, terminalul cursoruluii potențiometrului, la dispozitivul de ieșire pe care dorim să-l pornim. În cazul acestui circuit, LED-ul este în serie, cu un rezistor limitator de curent. Odată ce terminalul cursorului se atașează acestui LED, putem regla rezistența prin intermediul software-ului pentru a afișa luminozitatea diferită a LED-ului.

Conectăm, Pin 7, P0B, la masă. Deci unul dintre terminalele potențiometrului este conectat la masă, iar celălalt este conectat la + 5V.

Conectăm pinul 8, VDD, la terminalul + 5V de pe arduino.[14]

CAPITOLUL 4.Realizare practică

4.1 Proiectarea cablajului imprimat

Pentru proiectarea circuitelor am folosit programul TARGET 3001! Este un program CAD/CAE conceput pentru proiectarea circuitelor imprimate. Acesta este realizat de Ing. Buero Friedrich, Germania. Programul beneficiază de următoarele opțiuni: realizarea schemei electrice a circuitului, simularea acesteia, vizualizarea circuitului imprimat in 3D.

4.1.1. Schematic View

Prin opțiunea Schematic View a programului TARGET 3001! am realizat schema electrică a amplificatorului audio. Această opțiune m-a ajutat sa realizez mai ușor conexiunile electrice între componente atunci când realizam circuitul imprimat. Tot cu ajutorul acestei funcții am ales componentele ce le voi utiliza mai departe .

Fig.45

4.1.2. PCB View

După realizarea schemei ne putem apropia si mai mult de finalizarea proiectului prin intermediul opțiunii Go to PCB care nu face altceva decît sa importe componentele alese și să le dispună pe cablaj. In cadrul PCB View putem alege dimensiunile plăcii pe care vin componentele, putem alege dimensiunea traseelor , găurilor, PAD-urilor, VIA-urilor (vertical interconnect access) etc.

Top view

Fig.46

Bottom view

Fig.47

4.2. Date și calcul

4.2.1 Configurația foarte flexibilă a amplificatorului

Disponibilitatea a patru canale independente face posibilă realizarea mai multor tipuri de aplicații variind de la patru difuzoare stereo (F / R) până la două difuzoare în punte.

Când lucrați cu configurații cu un singur capăt, polaritatea difuzoarelor acționate de amplificatorul inversat trebuie să fie inversată în raport cu cele comandate de canalele care nu inversează. Aceasta este pentru a evita neregulile de fază care determină modificări ale sunetului, în special în timpul reproducerii frecvențelor joase.

4.2.2 Câștig fix pe plan intern

Avantajele fixării interne a câștigului (la 20 dB în configurația cu un singur capăt și la 26 dB în configurația punții) sunt:

● economie de spațiu și componente,

● zgomot de ieșire,rejecția tensiunii de alimentare și optimizare distorsiuni.

4.2.3 Funcția silențioasă pornire / oprire și întrerupere / așteptare

Modul de așteptare poate fi ușor activat cu ajutorul unui nivel logic CMOS aplicat pinului ST-BY printr-un filtru RC.

În condiții de așteptare, dispozitivul este oprit complet (curentul de alimentare = 1 mA tipic, atenuarea la ieșire = minimum 80 dB).

Toate operațiunile on / off sunt practic pop-free. Mai mult, la pornire, dispozitivul rămâne în stare de întrerupere pentru o perioadă determinată de valoarea condensatorului SVR. Acest lucru împiedică tranzitorii, care provin din etapele anterioare, să producă efecte acustice neplăcute asupra difuzoarelor.

4.2.4 Circuit de conducere pentru modul de așteptare

Unele măsuri de precauție trebuie luate atunci când proiectați circuitul de acționare pentru pinul 7, ST-BY. De exemplu, pinul nu poate fi condus direct de o sursă de tensiune cu o capacitate de curent mai mare de 5 mA. În cazurile practice, trebuie introdusă o rezistență în serie, dând-o dublului scop de a limita curentul la pinul 7 și de a alinia tranzițiile de pornire / oprire în standby. Și, atunci când se face în combinație cu un condensator, previne zgomotul produs de la scoatere.

Un condensator de cel puțin 100 nF de la pinul 7 la S-GND, fără rezistență între ele, este necesar pentru a asigura pornirea corectă.

4.2.5 Rail-to-rail output voltage swing without bootstrap capacitors

Oscilația de ieșire este limitată numai de VCEsat a tranzistorilor de ieșire, care se află în intervalul de 0,3 Ω (Rsat) fiecare.

Soluțiile clasice care adoptă PNP-NPN compozit pentru stadiul de ieșire superior au o pierdere de saturație mai mare pe partea superioară a formei de undă.

Această saturație dezechilibrată determină o reducere semnificativă a puterii. Singura modalitate de a recupera puterea include adăugarea de condensatori de bootstrap scump.

4.2.6 Stabilitate absolută fără compensare externă

Cu referire la circuitul prezentat în figura de mai jos, câștigul de frecvență joasă Vout / Vin este mai mare decât unitatea, adică aproximativ 1 + R2 / R1. Nivelul de ieșire DC (VCC / 2) este fixat de un amplificator auxiliar comun tuturor canalelor.

Prin controlul cantității acestui feedback local este posibilă forțarea câștigului de buclă (A * β) la mai puțin decât unitatea la frecvența unde deplasarea fazei este de 180 °. Aceasta înseamnă că tamponul de ieșire este intrinsec stabil și nu este predispus la oscilație.

Caracteristica de mai sus a fost realizată chiar dacă există o creștere foarte mică a circuitului închis al amplificatorului.

Aceasta contrastează cu etapa clasică PNP-NPN care utilizează rețelele RC externe, și anume celulele Boucherot, pentru reducerea câștigului la frecvențe înalte.

Noul stadiu de ieșire

Fig.48

4.3 Protecție încorporată

4.3.1 Facilitatea de diagnostic

STA540 este echipat cu circuite de diagnosticare capabile să detecteze următoarele evenimente:

• tăierea semnalului de ieșire,

• oprirea termică,

• defecțiunea de ieșire:

– scurtcircuit la GND,

– scurtcircuit la VS,

– scurtcircuit la pornire.

Evenimentul este semnalat când ieșirea colectorului deschis al pinului 10 începe să scadă curentul.

4.3.2 Protecție la scurtcircuit

Funcționarea sigură în prezența tuturor tipurilor de scurtcircuit este asigurată de protecția încorporată. Pe lângă scurtcircuitul AC / DC la GND și la VS și peste difuzor, există o stare de scurtcircuit moale, care este semnalizată pe pinul 10 (DIAGNOSTICD) în timpul fazei de pornire, pentru a verifica integritatea circuitului de ieșire pentru a asigura funcționarea corectă a amplificatorului.

Acest tip de protecție particulară acționează astfel încât să împiedice pornirea dispozitivului (prin pinul ST-BY) atunci când există o cale de rezistență (care este o cale DC) mai mică de 16 Ω între ieșire și GND. Acest lucru ar evita deteriorarea difuzorului puternic, de exemplu, condensatorul de cuplare de ieșire va dezvolta un scurtcircuit intern.

După cum sa menționat anterior, este important să se limiteze pinul de acționare externă ST-BY la 5 mA. Motivul este că circuitele asociate sunt în mod normal dezactivate cu curenți mai mari de 5 mA. Protecția la scurtcircuit moale este deosebit de atractivă atunci când, în configurația cu un singur capăt, un condensator este împărțit între două ieșiri (a se vedea figura de mai jos).

Capacitor împărțit într-o configurație capăt-simplu.

Fig.49

4.3.3 Detectarea ’’clipurilor’’

Prezența curentului la pinul 10 are loc atunci când se atinge un anumit nivel de distorsiune la fiecare ieșire. Această funcție inițiază o instalație de compresie a câștigurilor ori de câte ori amplificatorul este supraîncărcat.

Cicluri de detectare a undelor

Fig.50

4.3.4 Închiderea termică

Cu această caracteristică de închidere termică, ieșirea de diagnosticare (pinul 10) indică apropierea temperaturii de joncțiune de pragul de oprire. În mod tipic, prezența curentului la pinul 10 începe cu aproximativ 10 ° C înainte de atingerea temperaturii de oprire.

Formele de undă defecte

Fig.51

4.4 Manipularea informațiilor de diagnosticare

Dat fiind faptul că diferite informații de diagnosticare (detectarea tăierii, defecțiune de ieșire, apropierea de oprirea termică) devin disponibile la pinul 10, astfel încât comportamentul semnalului la acest pin se schimbă. Pentru a distinge evenimentul, semnalul DIAGNOSTICD, pin 10, trebuie interpretat corect. În figura de mai jos (fig.52) se poate observa o combinație de evenimente pe forma de undă de ieșire și ieșirea corespunzătoare pe pinul 10.

Aceste evenimente pot fi diagnosticate în funcție de momentul semnalului de ieșire pe pinul 10. De exemplu, semnalizarea semnalului cu clip în condiții de defecțiune ar putea produce un nivel scăzut pentru o perioadă scurtă de timp. Pe de altă parte, un scurtcircuit de ieșire ar produce probabil un nivel scăzut pentru un timp mult mai lung. Cu aceste ipoteze, un circuit de interfață bazat pe cel prezentat în Figura 53 ar putea să diferențieze informațiile și să semnaleze circuitele corespunzătoare.

Forme de undă

Fig.52 Diagrama circuitului de interfață

Fig.53

4.5 Dispunerea componentelor pe PCB

Dispozitivul are doi pini de masă distinctivi, P-GND (putere electrică) și S-GND (semnal), care sunt deconectați unul de celălalt la nivel de cip. Pentru performanțe superioare, pinii P-GND și S-GND trebuie să fie conectați împreună pe PCB prin piese cu rezistență redusă.

Pentru configurația masei PCB-ului, este recomandat un aranjament asemănător unei stele, unde centrul este reprezentat de masa condensatorului electrolitic de alimentare. Într-un astfel de aranjament, trebuie să fie prevăzute cel puțin două căi separate, unul pentru P-GND și unul pentru S-GND.

Pozițiile corecte ale masei sunt următoarele:

● pe S-GND:

– condensator în așteptare (pinul 7 sau orice altă rețea în regim de așteptare);

– condensatorul SVR (pinul 6), care trebuie amplasat cât mai aproape de dispozitiv;

-semnal de masă (de la stadiile procesorului de semnal activ / pasiv)

● pe P-GND:

– condensatoare de filtrare de alimentare pentru pinii 3 și 13. Terminalul negativ al condensatorului (ilor) electrolitic(i) trebuie legat(i) direct de linia negativă a bateriei prin care acesta reprezintă punctul de plecare pentru toate căile de masă.

4.6 Funcția mute

Dacă este dorită funcția mute, ea poate fi implementată pe pinul 6, SVR, așa cum se arată în figura de mai jos.

Fig.54

Folosind o valoare diferită pentru R1 decât cea sugerată de 3.3 kΩ, rezultă două situații diferite: ● R1> 3.3 kΩ:

– îmbunătățirea zgomotului pop-ului;

– atenuarea functiei mute inferioare;

● R1 <3,3 kΩ:

– degradarea zgomotului pop,

– atenuarea mai mare a funcției mute.

4.7 Realizarea fizică a circuitului imprimat [15][16]

Dupa realizarea traseelor de legatură dintre componente și a tuturor pașilor ce au urmat a fi parcurși pentru finalizarea totala a cablajului am trecut la proiectarea manuală a masei (GND) in comformitate cu schema electrică.

Fig.55

4.7.1 Printarea circuitelor

Procedura de printare a avut loc cu ajutorul unei imprimante pe baza de laser. În acest pas am folosit hârtie foto pentru o mai buna aderență a tonnerului asupra placajului de fibrotextolit acoperit cu o peliculă fină de cupru.In figurile de mai jos se pot observa diferențele majore dintre hârtia foto și cea clasică.

Fig.56 Cablaj imprimat cu hârtie foto

Fig.57 Cablaj imprimat cu hârtie de uz general

Avantajele folosirii hârtiei foto sunt:

-o mai bună aderență a tonner-ului pe placă

-calitate ridicată a desenului imprimat pe cablaj(conturul este mai fin)

-nu necesită utilizarea apei pentru indepartarea excesului de hârtie

-are un nivel mediu de indepărtare de pe placă (cu ajutorul unui burete de sârma împreună cu o soluție puternic acidă de uz casnic)

Schema cablajului imprimat pe hârtie înainte de aplicarea lui pe placa de fibrotextolit.

Bottom view Top view

Fig.58

4.7.2 Transferul de tonner

Acest pas implica mutarea efectivă a tonner-ului de pe hârtia foto pe placă prin transfer de căldură generată de o sursă de căldura, in cazul de față— cu ajutorul unui fier de călcat.Pașii sunt după cum urmează: Se centrează schema pe placă, după care se așeaza sursa de căldură peste ea ținandu-se nemișcată timp de 3-4 minute( in tot acest timp se aplică o forță asupra fierului de călcat pentru un transfer omogen de căldura), după care se trece la o deplasare lină a sursei de căldură asupra cablajului cu mișcări care să cuprindă și suprafețele exterioare centrului sursei de căldură.. Timpul optim a fost de 8-10 minute pentru o singura față.

Mai jos se pot observa daunele cauzate de incălzirea excesivă asupra hârtiei(priviți diferența de culoare dintre hârtia foto aflată deasupra placii și cea aflata sub ea)(fig.59) , cu toate acestea procesul de imprimare nu a avut loc in procentaj de 100% din cauza neomogenității dispersiei căldurii(fig.60).

Fig.59

Fig.60

Pentru finalizarea totală a procesului de imprimare am folosit un marker permanent folosit in trasarea cablajelor având un vârf de 0.6mm pentru o precizie ridicată. Acesta împiedică/întârzie procesul de corodare având un rol asemănător tonner-ului, singurul inconvenient fiind îndepărtarea greoaie după ce fenomenul de corodare a încetat. Totuși acest lucru a fost executat cu ajutorul unor compuși chimici pe bază de solvent foarte puternici.

4.7.3 Corodarea cablajului imprimat

În procesul de corodare are loc descompunerea particulelor de cupru de pe cablaj sub acțiunea unei soluții numita clorură ferică . De evidențiat este faptul că acesta soluție va ataca doar cuprul care nu este acoperit cu tonner. Astfel se introduce placa de fibrotextolit intr-un recipient indeajuns de mare încât în momentul in care este turnată clorura ferică să acopere in totalitate suprafața placii. Pentru a accelera procesul de corodare se poate trece la mișcarea vasului/recipientului in care este placa pentru indepartarea mai rapida a particulelor de cupru de pe suprafețele nedorite. De neuitat este faptul ca in lucrul cu substanțe chimice periculoase precum este mandatoriu luarea măsurilor de siguranță precum mănuși, mască, ochelari de protecție!

În cazul de față schema a presupus un cablaj dublu stratificat. Prin urmare transferul de tonner a fost executat pe ambele părți înaintea punerii sub acțiune a clorurei ferice. Esențial a fost și centrarea ambelor părți, pentru acest lucru am executat un număr limitat de găuri in cablaj in vederea ghidării/alinierii imaginilor.

Fig.61

4.7.4 Dispunerea componentelor

Fig.62

4.7.5 Procesul de găurire

Acest pas a fost indeplinit cu ajutorul mașinei de găurit HEINNER VMGA001 și multiple burghie de diferite diametre. Cablajul a fost fixat intr-o menghină ce permite ajustarea ei la diferite unghiuri după nevoi. Nivelul de dificultate privind aceasta operație a fost scăzut, totuși alinierea burghiu-centru pad a fost esențială pentru finalizarea corectă și exactă a acestui pas, altfel mai poate să apară încă o operație precum inlăturarea de tonner-hârtie de pe placă cu ajutorul unui obiect ascuțit ce are ca scop menținerea distanței optime dintre trasee si pad-uri. Toate neregularitațile au fost corectate cu acest obiect ascuțit compus din oțel inoxidabil după cum puteți observa in imaginea de mai jos.

Fig.63 Fig.64 Procesul de găurire

Fig.65 Mașină de găurit cu accumulator.

Fig.66 Menghină compusă dintr-un corp rotativ ce permite unghiuri largi de utilizare.

4.8 Aspectul final

Fig.67

Bibliografie

[1].https://www.researchgate.net/publication/261798807_Home_Appliances_Control_using_Hand_Gesture_Based_Commands [2].https://www.springer.com/cda/content/document/cda_downloaddocument/9789814585682-c1.pdf?SGWID=0-0-45-1448113-p176558433

[3] Lamberti, L., Camastra, F.: Real-Time Hand Gesture Recognition using a Color Glove. In: Maino G. and Foresti G.L. (eds.) ICIAP 2011, Part I, Lectures Notes on Computer Science Series (LNCS) 6978, pp. 365–373. (2011)

[4] Zimmerman, T., Lanier, J., Blanchard, C., Bryson, S., Harvill, Y.: A Hand Gesture Interface Device. In: Proceedings of the Human Factors in Computing System and Graphics Interface, pp. 189–192 (1987)

[5] https://pdfs.semanticscholar.org/6576/4fb572c4f48cd409df35422d347f19be4ec8.pdf

[6] http://schemaelectrica.blogspot.com/2015/04/clasele-amplificatoarelor-audio.html

[7] http://aut.unitbv.ro/aut/electronica/ea/curs/4eaAmpPut.pdf

[8] Sef lucr.dr.ing..Orhei Dragomir, Circuite Integrate Analogice, note curs

[9] https://www.dx.com/p/micro-usb-socket-atmega328p-development-board-for-arduino-uno-r3-blue-black-370842

[10] https://www.tetracomp.com.br/produto/arduino-uno-r3-cabo-usb/

[11] https://eu.mouser.com/ProductDetail/Microchip-Technology-Atmel/ATMEGA328P-AU?qs=K8BHR703ZXiCmmgp6%2fGNmQ==

[12] http://pdf1.alldatasheet.com/datasheet-pdf/view/392285/ATMEL/ATMEGA328P-AU.html

[13] https://www.brainy-bits.com/hc-sr04-tutorial/

[14] http://www.learningaboutelectronics.com/Articles/MCP4131-digital-potentiometer-circuit.php

[15] Sef lucr.dr.ing. Ionescu Octavian, Tehnologii Electronice, note laborator

[16] Dr.ing. Minescu Mihail, Tehnologii Electronice, note curs

[17] Conf. dr. ing. Gabriel Rădulescu, Arhitectura microprocesoarelor, note curs