Implementação de uma Interface Homem-máquina baseada em Eletroculografia

A constante evolução da tecnologia permitiu ao ser humano a utilização de dispositivos electrónicos nas suas rotinas diárias. Estas podem ser afetadas quando os utilizadores sofrem de deficiências ou doenças que afetam as suas capacidades motoras. Com o intuito de minimizar este obstáculo surgiram as Interfaces Homem-Computador (HCI). É neste panorama que os sistemas HCI baseados em Eletroculografia (EOG) assumem um papel preponderante na melhoria da qualidade de vida destes indivíduos. A Eletroculografia é o resultado da aquisição do movimento ocular, que pode ser adquirido através de diversos métodos. Os métodos mais convencionais utilizam elétrodos de superfície para aquisição dos sinais elétricos, ou então, utilizam sistemas de gravação de vídeo, que gravam o movimento ocular. O objetivo desta tese é desenvolver um sistema HCI baseado em Eletroculografia, que adquire o sinal elétrico do movimento ocular através de elétrodos de superfície. Para tal desenvolveu-se um circuito eletrónico para a aquisição do sinal de EOG, bem como um algoritmo em Python para análise do mesmo. O circuito foi desenvolvido recorrendo a seis módulos diferentes, cada um deles com uma função específica. Para cada módulo foi necessário desenhar e implementar placas de circuito impresso, que quando conectadas entre si permitem filtrar, amplificar e digitalizar os sinais elétricos, adquiridos através de elétrodos de superfície, originados pelo movimento ocular. O algoritmo criado em Python permite analisar os dados provenientes do circuito e converte-os para coordenadas. Através destas foi possível determinar o sentido e a amplitude do movimento ocular.

The evolution of technology has made possible for humans to use different electronic devices in their daily routines. However, for individuals with severe disabilities or diseases that hinder motor skills, some routines may be unattainable. In order to reduce this problem, Human-Computer Interfaces (HCI) have emerged with the purpose of improving the quality of life of those persons, specifically HCI systems based on Electroculography. Electroculography is the result of the signal provided by the movement of the eyes, which can be acquired by different methods. The most usual of them require the use of surface electrodes to read the electric signal, or video-recording devices to record the eye movement. The goal of this thesis is to develop an HCI system based on Electroculography, which acquires the bio-signal from the eye movement through the use of surface electrodes. For such purpose, a modular electronic circuit was created to capture the EOG signal as well as a Python-based algorithm for its analysis. The circuit was built using six different modules, each of them with an unique function. Each module required the design and implementation of printed circuit boards, which when put together allowed the filtering, magnification and scan of the electric signals originated by the ocular movement. The Python-based algorithm allows the analysis of the data from the circuit and transforms it into coordinates. Through these, it's possible to determine the direction and amplitude of the eye movement.