Sistema Automatizado para Controle de Carga em Máquinas Fitness

Este repositório apresenta o desenvolvimento de um sistema automatizado para controle de carga em cicloergômetros de braço, projetado especialmente para exames ergométricos voltados a atletas paralímpicos e pacientes com deficiência física. O sistema combina hardware e software para criar uma solução eficiente, segura e adaptável, alinhada às necessidades médicas e operacionais.

Objetivo do Projeto

O objetivo principal deste trabalho foi criar um sistema que: - Automatize o controle de carga nos cicloergômetros. - Preserve a integridade do equipamento original através de uma abordagem de controle externo. - Garanta flexibilidade para futuras manutenções e expansões.

O projeto é uma contribuição relevante para a tecnologia assistiva, promovendo avanços na inclusão social e na qualidade dos testes ergométricos.

Funcionalidades do Sistema

• Controle Automatizado de Carga: Ajuste automático da carga do cicloergômetro com base em protocolos médicos predefinidos.
• Monitoramento Contínuo: Integração de mecanismos para monitoramento constante durante os testes.
• Interface Flexível: Sistema de software com interface amigável para operação e controle.
• Preservação do Equipamento Original: Solução de controle externo que mantém a integridade do cicloergômetro.

Estrutura do Repositório

```plaintext . ├── CameraWebServer/ # Código relacionado ao servidor da câmera ESP32 ├── ESP32Control/ # Scripts de controle para o ESP32 ├── pycache/ # Arquivos de cache gerados pelo Python ├── utils/ # Funções utilitárias, incluindo OCR e controle serial │ ├── ocrutils.py # Funções para OCR e processamento de imagem │ ├── serialutils.py # Controle e comunicação com dispositivos seriais │ └── init.py # Arquivo para tornar a pasta um módulo Python ├── app.py # Ponto de entrada do sistema principal ├── interface.py # Interface do usuário para controle e monitoramento ├── ocrmonitor.py # Monitoramento do OCR em tempo real ├── testecam.py # Script de teste para captura de imagem com ESP32

```

Resultados

Os resultados do sistema demonstraram:

• Viabilidade Técnica: O sistema se mostrou funcional, com estabilidade nos ajustes automáticos.
• Facilidade de Uso: Interface simples e intuitiva para usuários médicos e técnicos.
• Limitações: Dependência de alguns componentes específicos, mas com possibilidade de substituições.

Oportunidades de Melhoria

• Integração de sensores adicionais: Para ampliar as métricas disponíveis durante os exames.
• Maior autonomia energética: Uso de fontes de energia mais robustas para maior eficiência.
• Ampliação de protocolos médicos suportados: Adição de novos perfis e modos de operação.

Dependências

Este projeto requer as seguintes bibliotecas para execução:

• Python 3.8 ou superior
• opencv-python
• numpy
• pillow
• pytesseract
• requests
• mss

Autores

Este projeto foi desenvolvido por:

• Gabriela Tamaso Pavani Agostini
• Pedro Sotelo Calvo

Considerações Finais

Este sistema representa uma contribuição significativa para a tecnologia assistiva e dispositivos médicos, promovendo avanços na inclusão social e na qualidade dos testes ergométricos.

Com as melhorias planejadas, ele pode ser expandido para atender a uma gama ainda maior de necessidades médicas e operacionais, incluindo: - A integração de sensores adicionais para melhorar a coleta de dados. - O aumento da autonomia energética do sistema. - A adição de novos protocolos médicos para maior personalização dos testes.

O projeto foi desenvolvido com foco na integração eficiente de hardware e software, garantindo: - Precisão nos testes. - Facilidade de uso. - Flexibilidade para manutenção e expansão futura.

Este sistema tem o potencial de transformar a abordagem dos testes ergométricos, oferecendo uma solução inovadora para profissionais da área médica.