Sistema de aquisição e processamento de sinais de sEMG em tempo real para o estudo do comportamento ingestivo em ruminantes

• Autor(a) principal: Gomes, Otavio Augusto
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4784
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Agricultura de precisão; Eletromiografia; Detectores; Precision farming; Electromyography; Detectors; Engenharia/Tecnologia/Gestão

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.