Description
EMG V3.0 Capteur d’activité musculaire
Le EMG V3.0 Capteur d’activité musculaire d’Advancer Technologies est un capteur d’électromyogramme (EMG) prêt à l’emploi, basé sur un amplificateur d’instrumentation à faible bruit. Il vous permet de mesurer l’activité électrique des muscles via trois électrodes adhésives, et fournit en sortie une tension analogique proportionnelle à l’intensité du signal musculaire.
🔧 Caractéristiques techniques :
- Alimentation : 3,3 – 5 V DC
- Type d’amplificateur : instrumentation (faible offset, faible bruit)
- Gains réglables : deux potentiomètres pour ajuster la sensibilité et le filtrage
- Sortie analogique : 0 – VCC proportionnel à l’activité EMG
- Impédance d’entrée : élevée (lecture différentielles via 2 électrodes + référence)
- Connecteur électrodes : câble 3 fils (rouge VCC, noir GND, blanc SIGNAL)
- Dimensions : env. 38 × 25 × 12 mm
- Poids : ~10 g
💡 Applications typiques :
- Interfaces homme-machine (contrôle gestuel)
- Prothèses et exosquelettes
- Biofeedback et réhabilitation motrice
- Robots musculo-contrôlés
- Projets Arduino, Raspberry Pi nécessitant la détection de contractions musculaires
Exemple de code Arduino
const int emgPin = A0; // Broche de lecture du module EMG
void setup() {
Serial.begin(115200);
pinMode(emgPin, INPUT);
}
void loop() {
int rawValue = analogRead(emgPin);
Serial.println(rawValue);
delay(10); // 100 Hz de lecture
}
🛠️ Brochage / Wiring
| Module EMG V3.0 | Arduino UNO | Électrodes |
|---|---|---|
| VCC | 5 V (ou 3,3 V) | Fil rouge → Module VCC |
| GND | GND | Fil noir → Module GND & électrode de référence |
| SIGNAL (SIG) | A0 | Fil blanc → Module SIGNAL |
| – | – | Électrode + et – : placer 2 électrodes sur le muscle, 1 électrode de référence sur os |
- Branchez le câble 3 fils sur le connecteur module (rouge/5 V, noir/GND, blanc/A0).
- Collez deux électrodes sur le muscle étudié (proche insertion et ventre), et la 3ᵉ électrode de référence sur un point osseux.
- Téléversez le sketch Arduino et ouvrez le moniteur série pour visualiser l’activité musculaire en temps réel.