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Título: Sistema de aquisição e processamento de sinais de sEMG em tempo real para o estudo do comportamento ingestivo em ruminantes
Título(s) alternativo(s): Real-time sEMG signal acquisition and processing system for the study of ingestive behavior in ruminants
Autor(es): Gomes, Otavio Augusto
Orientador(es): Bertotti, Fabio Luiz
Palavras-chave: Agricultura de precisão
Eletromiografia
Detectores
Precision farming
Electromyography
Detectors
Data do documento: 17-Dez-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: GOMES, Otavio Augusto. Sistema de aquisição e processamento de sinais de sEMG em tempo real para o estudo do comportamento ingestivo em ruminantes. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2019.
Resumo: Compreender o comportamento ingestivo de ruminantes de pastejo é fundamental, sob diversos aspectos, que vão desde o entendimento de como a quantidade e a qualidade de alimentos ingeridos influenciam no desempenho animal até a identificação de sinais sugestivos de doenças, antes mesmo de sua manifestação clínica, a tempo de que o produtor possa tomar as medidas necessárias, evitando perdas de produção. A maior demanda pela qualidade e agilidade dos processos no ambiente produtivo requer uma modelagem mais acurada do sistema de produção e a adoção de ferramentas estratégicas para gestão e manejo do animal no pasto, tal como o monitoramento individual e remoto dos animais, o que tem sido provido pelos avanços da agropecuária de precisão. Nesse contexto, este trabalho tem como proposta o desenvolvimento de um sistema portátil para aquisição de sinais de sEMG do músculo masseter em bovinos com foco no monitoramento animal no ambiente de pastejo. O sistema é capaz de realizar um pré-processamento no sinal a fim de extrair seus atributos e enviá-los por meio de comunicação sem fio a uma estação remota para que possam ser posteriormente estudados. Além disso, em paralelo ao sEMG, o dispositivo incorpora um acelerômetro e um sensor de pressão a fim de ampliar o número de dados que o sistema é capaz de obter, o que pode ser de interesse para futuras pesquisas. Os resultados experimentais realizados em bovinos mostram que é possível discriminar visualmente a partir do sinal de sEMG, as atividades de alimentação, ruminação e ócio. Por meio de um classificador baseado em redes neurais artificiais foi possível encontrar um comprimento de janela de segmentação utilizado para extrair os atributos do sinal de sEMG, de forma a melhorar a acurácia da classificação, além de também possibilitar a discriminação das atividades ingestivas entre alimentação, ruminação e ócio.
Abstract: The study of the ingestive behavior of grazing ruminants is fundamental in several aspects since the quantity and quality of ingested food influence the performance of animal production. Additionally, it provides the ability to early diagnosis of diseases, even before its clinical manifestation, which will enable the producer to take the necessary actions. The higher demand for quality and accuracy of the processes requires more accurate modeling of the production system and strategic tools for the management of animals in pasture, such as technologies for the individual and remote monitoring, which have been provided by advances of precision farming. In such scenario, this work presents the development of a portable system for the acquisition of sEMG signals from the masseter muscle of bovines with a focus on animal monitoring in a grazing environment. The proposed system is capable of pre-processing the sEMG signal in order to extract its features and send them by a wireless communication system to a remote station for analysis. The results of experiments carried out with bovines shown that it is possible to visually discriminate three ingestive behaviors such as feeding, ruminating, and idleness. Also, through a Neural Artificial Network classifier, it was possible to find the suitable duration of the segmentation window that is used to extract sEMG features, in order to improve classification accuracy, and also enabling automatic discrimination of ingestive activities, including feeding, ruminating and idleness.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4784
Aparece nas coleções:PB - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

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