Development of digital medical weight scale using 32-bit arm based microcontroller
32-Bitlik arm tabanlı mikro denetleyici kullanılarak sayısal medikal tartının geliştirilmesi
- Tez No: 498052
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu tez, modern sayısal medikal tartının tasarımını ve uygulanmasını içerir. Geliştirilen sayısal medikal tartı, günlük vücut formu ve hasta ağırlık izleme sistemi olarak kullanılacak tartıyı akıllı telefon ile etkileşimli bağlantı özelliği için olanakları içermektedir. Ayrıca, dijital ölçek, küçük boyutlu, güçlü, düşük güç tüketimi ve profesyonel tıbbi çevre için uygun olarak üretilmiştir. Gerinim ölçer, ağırlığı bir elektrik sinyaline dönüştürmek için bir elektrik dönüştürücü olarak kullanılmıştır. Gerinim ölçer, Wheatstone köprüsü içinde uygulandı. Yükü olmayan koşullarda köprü denge durumuna getirildi. Tartı üzerine bir yük yerleştirildiğinde, köprü ölçeğe yerleştirilen ağırlığa göre gerinim ölçerin direnci haline gelir. Bu dengesiz yük, köprünün çıkış terminallerinde, yüksek ortak mod reddetme oranı, yüksek giriş empedansı ve yüksek kazanımda bile düşük seviyeli sinyalleri yükseltebilen bir düşük gürültü devre amplifikatörü (LNIA) çıkış gerilimi üretir. Bu amplifikatörü kullanarak, ortak gürültü ve sıcaklık DC sürüklenme iptal edildi ve sadece diferansiyel sinyal 128dB kazançla yükseltildi. Amplifikatörün çıktısı, 24 bitlik analogdan dijitale çevirici kullanılarak sayısal bir veriye dönüştürüldü. Tartının çalışması orta yoğunluk performanslı 32-bitli ARM tabanlı mikro denetleyici ile kontrol edildi. ADC'nin çıkış sinyalinin işlenmesi, bu amaçla tasarlanmış bir yazılım programı kullanılarak MCU tarafından gerçekleştirildi. Ağırlık değerini görüntülemek için sıvı kristal ekran (LCD) kullanılmıştır. Ağırlık verilerinin sürekli izlenmesi amacıyla ağırlık verilerini akıllı telefonlara göndermek için bir Bluetooth radyo modülü kullanıldı. Tüm amaçlar için Ölçümün doğruluğunu ve çözünürlüğünü ölçmek için sistem üzerinde çeşitli testler yapılmıştır. Ağırlık ölçeğinin maksimum hatası, 200 Kg ağırlıkta 0.3 Kg.
Özet (Çeviri)
This thesis includes the design and implementation of a modern digital weighing medical scale. The system includes facilities for interactive connection feature with smartphone which makes the scale to be used as daily body fitness and patient weight monitoring system. The weighing scale is of small size, strong, low power consumption and it has been built to be suitable for professional medical environment. Stain was used as an electric transducer to convert the weight into an electrical signal. The strain gauge was applied within Wheatstone bridge. On no load condition the bridge was adjusted to be in balance condition. When a load was placed on the scale, the bridge become resistance of the strain gauge according to the weight placed on the scale. This unbalanced was created output voltage at the output terminals of the bridge a low noise instrumentation amplifier (LNIA),which can amplify low level signals even with existence of high common mode rejection ratio, high input impedance and high gain . By using this amplifier, the common noise and temperature dc drift were cancelled and only the differential signal was amplified with gain of 128db. The output of the amplifier was converted into a digital data using 24analogue to digital converter ADC. A medium density performance line ARM based, 32 bit,72 MHZ microcontroller unit (MCU) was used to control the operation of the weighing scale. The processing the output signal of the ADC was achieved by MCU using a software program which was designed for this purpose. A Standalone liquid crystal diode (LCD) display was used to display the weight value. A Bluetooth radio was implemented to send weight data on line to the smartphones for continuous monitoring of the data bus medical staff. All the purposes several tests were carried out on the system to measure the accuracy and resolution of the scale. The maximum error of the weight scale was 0.3 Kg in 200Kg weight
Benzer Tezler
- Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma
Generating image hash codes with deep reinforcement learning method
ELİF AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- Ebeveynlerde yeme davranışı ile ebeveyn besleme tarzı arasındaki ilişki ve erken çocukluk çağı obezitesi üzerine etkisi
The relationship between parental behavior and parental feeding style in parents and effects on early childhood obesity
HANDE GÜRÜN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Halk SağlığıMarmara ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLŞAD SAVE
PROF. DR. YAŞAR KESKİN
- Tıbbi görüntülerde otomatik alt yazı üretimi
Automatic caption generation in medical images
SEVDENUR KÜTÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Hemofili hastalarında su içi egzersizin kas gelişimine olan etkisi
The Effect Of Water Exercises on Muscle Development of Hemophilia Patients
ÇİĞDEM ZEREN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2009
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonÇukurova ÜniversitesiFizyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SANLI SADİ KURDAK
- Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
Development of a new machine learning-based method for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease
ENGİN MELEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK