Geração automática de controladores em FPGA integrando animação gráfica

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Geração de código VHDL a partir de especificações IOPT PNML2VHDL

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção de grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Comunicações intra- e inter-circuito de componentes especificados com Redes de Petri

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Petri nets based components within globally asynchronous locally synchronous systems

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e Computadores

Projecto e realização de sensores de temperatura analógicos e digitais

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e Computadores

Metodologias de controlo e diagnóstico de falhas com aplicação em motores de corrente contínua

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

KeyStroke analyzer: desenvolvimento de protótipo para diagnóstico do Síndrome do Túnel Cárpico

A dactilografia profissional causa problemas a nível das articulações dos dedos, mãos, pulsos, braços e até mesmo ombros, a quem a exerce. Um deles, o Síndrome do Túnel Cárpico, considera-se ser a maior doença ocupacional nos Estados Unidos, responsável por avultados gastos médicos ano após ano. Até à data, o estudo de causas e consequências apresentou-se difícil, não havendo uma forma prática e fiável de registar os movimentos do(a) dactilógrafo(a). O presente trabalho pretendeu desenvolver uma solução para a detecção e cálculo de estatísticas referentes às taxas de utilização de dedos em dactilografia profissional, com vista a estudos de terapias adequadas. Optou-se pela captação de imagens através de uma câmara USB, usando iluminação dedicada para garantir uma intensidade de luz constante e uniforme. Usando esta configuração, são capturadas imagens do teclado no instante em que uma tecla é premida. Após a captura, efectua-se o processamento da imagem para detecção dos dedos. Nos dedos do(a) dactilógrafo(a) colocaram-se autocolantes de várias cores para identificação. Para a identificação do dedo usou-se um algoritmo de lógica difusa para, através dos canais R, G e B da imagem, avaliar qual a cor observada na zona de interesse (tecla premida). Conseguiu-se assim uma eficácia de 91% em modo automático, podendo este valor chegar aos 100% no modo avançado, que permite a confirmação do utilizador. Existe ainda margem para evolução com a introdução de uma segunda câmara com um diferente posicionamento para obter outra perspectiva da zona de interesse, aumentando assim as hipóteses de correcta identificação.