Gravity: 肌电传感器 (OYMotion)

Gravity: 肌电传感器 (OYMotion)

厂商:DFRobot

数量:2  个    申请人数:1  人

价值:¥352

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试用详情

参与要求:

1 工作人员通知您申请成功后,请在一周内完成器件下单,下单平台为DigiKey.cn;

2 提供给EEPW工作人员DigiKey器件下单的“销售订单”PDF;

报告要求:

自提供给EEPW的销售订单后的两个月内,在EEPW论坛“板卡试用”板块发帖,选择对应的板卡型号,进行发帖。
发帖位置:板卡试用

帖子内容:

1 发帖包含开箱贴、过程贴、成果贴;

2 发布一个成果视频,放置视频链接(如哔哩哔哩、优酷登视频链接)即可;(有问题可联系工作人员,微信号:baichai1025)

3 成果帖中需要结合申请时的计划开展,发帖内容至少包含下方4项内容:

(1)项目介绍

(2)硬件介绍(包含方案核心器件介绍)

(3)整体设计思路/功能效果(包含功能框图、软件流程图、具体思路)

(4)具体实现情况

(5)关键代码介绍

(6)功能展示(包含成果视频,或GIF文件)

(7)技术难点与解决方案/心得体会

4 完成发帖后,联系工作人员报销

DFRobot SEN0240 中文产品手册


一、产品概览

产品名称:Gravity 模拟 EMG 传感器(Analog EMG Sensor by OYMotion)
制造商:DFRobot
制造商编号 / SKU:SEN0240

该模块用于检测人体肌肉的表面电位(sEMG,surface EMG),可以反映肌肉活动(收缩 / 运动)时的电信号变化,非常适合在人机交互、可穿戴设备、运动监测、假肢控制、手势识别等场景中使用。


二、主要规格与参数

项目参数 / 说明
工作电压3.3 V ~ 5.5 V
典型工作电压3.0 V(内部参考点)
信号检测范围±1.5 mV(输入的肌电信号幅度范围)
放大倍数≈ 1000 倍(模块内部带有放大 + 滤波电路)
输出信号模拟电压,范围约 0 ~ 3.0 V,以 1.5 V 作为参考电压点
有效频带 / 频率响应约 20 Hz ~ 500 Hz
接口 / 连接模块连接:PH2.0-3P 接口;电极接口:PJ-342 接头
模块尺寸22 mm × 35 mm
工作温度0 °C ~ +50 °C
重量约 36 g(包含电极板、线材等部件)

注意:该产品为教育 / 爱好 / 实验用途模块 — 非医疗器械,不能用于病症诊断或治疗。


三、模块结构与引脚说明

该系统大体可分为两部分:

  1. 信号传输 / 模块板(Signal Transmitter Board)

  2. 干电极板 / 电极接线板(Dry Electrode Board)

信号传输模块板(主板)

主要引脚 / 接口:

引脚 / 接口名称 / 作用说明
+电源正极接 3.3 V ~ 5.5 V 电源
地(GND)电源地 / 信号地
A模拟输出输出肌电信号的模拟电压(0 ~ 3.0 V)
PJ-342 接口电极连接接口用来连接干电极板或导线至肌肉部位
PH2.0-3P 接口模块连接接口用来与主控板(如 Arduino)通讯 / 供电连接

干电极板 / 电极板

  • 板子上有金属干电极,用来贴近皮肤表面感应肌电信号

  • 电极线缆长度常见约 50 cm 左右

  • 电极板尺寸约 22 × 35 mm


四、典型连接与使用方法

硬件连接

  • + → 主控板电源输入(3.3V 或 5V,具体视主控支持情况)

  • → 主控板 GND

  • A → 主控板的 ADC 输入引脚

  • 电极板 → 贴在目标肌肉表面,方向与肌肉纤维一致

采样与处理建议

  • ADC 分辨率 ≥ 10 位(建议 12 位或更高)

  • 采样率 ≥ 1 kHz(保证覆盖 20–500 Hz 的有效频带)

  • 软件端需增加滤波与基线校准

  • 输出信号范围约 0 ~ 3.0 V,以 1.5 V 为参考点



五、应用场景与注意事项

应用场景

  • 手势 / 肌肉控制交互

  • 运动 / 健身监测

  • 可穿戴设备

  • 假肢控制

  • 人机接口

注意事项

  1. 非医疗设备,不能用于诊断或治疗

  2. 电极需贴在干净、去油的皮肤表面

  3. 供电应稳定,避免纹波与噪声

  4. 注意地线布线与屏蔽,减少干扰

  5. 不同人 / 部位信号差异大,使用前需校准

  6. 工作温度 0 ~ 50°C,避免极端环境


六、总结

DFRobot SEN0240 是一款专为教育与研究设计的 肌电传感器模块,体积小巧。它可以将微弱的肌肉电信号放大并输出为稳定的模拟电压,便于开发者进行运动检测、手势识别、可穿戴设备与人机交互实验。


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