Ingeniería Electrónica
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Ítem Texto completo enlazado Diseño del sistema electrónico para un experimento sobre el crecimiento microbiano en el satélite PUCP-SAT 4X(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-13) Miranda Llanos, Camilo Emmanuel; Heraud Pérez, Jorge ArturoEsta investigación tiene como justificación la necesidad de comprender los efectos de las condiciones extremas del espacio exterior en el crecimiento de microorganismos, apoyándose en la electrónica y la espectrofotometría como herramientas principales de medición y adquisición de datos. El objetivo del presente trabajo es diseñar un sistema electrónico que sirva como soporte a un experimento biológico a desarrollarse en el picosatélite ThinSAT a 200km de altura, permitiendo monitorear el crecimiento del microorganismo Saccharomyces Cerevisiae expuesto a las condiciones extremas del espacio, obteniendo datos de densidad poblacional de la levadura, temperatura y humedad. Dichos datos permiten observar el desarrollo del microorganismo, tras el envío de dichos datos a Tierra para su procesamiento, interpretación y análisis, donde se compara con un experimento gemelo desarrollado en condiciones terrestres que permite apreciar los efectos del espacio exterior en su ciclo de vida. Con este trabajo se contribuye no solo al diseño de un prototipo viable para futuros trabajos biológicos en el espacio, sino que también se abre las puertas a nuevas oportunidades de investigación y experimentos con distintas condiciones de prueba y distintos microorganismos, en especial los enfocados a cultivos peruanos. Los resultados de este trabajo aportan al estado del arte de herramientas alternativas de medición, brindando un conocimiento que puede ser crucial en la exploración espacial y la comprensión de la vida en entornos extremos.Ítem Texto completo enlazado Segmentación de cultivos de uva de mesa a partir de imágenes aéreas y satelitales usando algoritmos de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-29) Villarroel Segovia, Jamir Enrique; Flores Espinoza, Donato AndrésLa teledetección ha ayudado a mejorar la gestión y el riego de los cultivos en los últimos años. A través de esta técnica, se ha logrado identificar aquellos cultivos de interés y extraer información de estos para el diagnóstico de enfermedades, la predicción de rendimiento de lotes de cultivos, el mapeo de cultivos y en la planificación de actividades de exportación. La uva es uno de los productos de agroexportación más importantes de Perú, generando grandes ingresos y aumentando anualmente. Si bien, la identificación de cultivos empezó a realizarse a partir de encuestas agrarias, luego se desarrolló técnicas basadas en algoritmos de aprendizaje automático tales como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) para identificar diversos tipos de cultivos, entre ellos la uva, a nivel mundial. Estas técnicas presentaban buenos resultados; no obstante, el uso de algoritmos de aprendizaje profundo basados en segmentación semántica se popularizó por obtener mejores resultados que los anteriores y se comenzaron a emplear en los últimos años para la identificación de muchos cultivos. En esta tesis, se planteó identificar de forma automatizada los cultivos de uva de mesa. Para ello, se realizó la comparación de las arquitecturas U-Net, SegNet y DeepLabV3+ que realizan técnicas de segmentación semántica. Cada red fue entrenada y evaluada utilizando dos conjuntos de datos conformados por imágenes aéreas y satelitales de las zonas de interés. Asimismo, se calcularon los índices NDVI y SAVI en cada imagen aérea y satelital del conjunto de datos de entrenamiento, validación y prueba. Posteriormente, se añadió a cada imagen ambas bandas calculadas como una sexta y séptima capa adicional, ya que las imágenes aéreas y satelitales del conjunto de datos formado solo presentan 5 bandas espectrales: rojo, verde, azul, infrarrojo cercano y borde rojo. Se realizó el proceso de etiquetado, gracias a la información brindada por la empresa Vitícola S.A.C, con ayuda del NDVI para separar aquellas imágenes que presentan cultivos de uva en una etapa fenológica tardía y temprana en cada conjunto de datos. Con el fin de incrementar la cantidad de datos de entrada a la red, se utilizó la técnica de extracción de parches aleatorios, y se aplicaron procesos de reflexión y rotación para el entrenamiento de las 3 redes mencionadas. Finalmente, se compararon los resultados de prueba de estos algoritmos de clasificación y se determinó que tanto en los conjuntos de datos de imágenes aéreas con una etapa fenológica temprana y tardía, las redes SegNet y DeeplabV3+ fueron las que obtuvieron mejor desempeño con una precisión global de 95.21% y una mIoU de 0.8280, y una precisión global de 93.40 % y una mIoU de 0.7555 respectivamente. Asimismo, la red DeepLabV3+ obtuvo mejor desempeño promedio en el conjunto de datos de imágenes satelitales con una precisión global de 93.84 % y un mIoU de 0.8389.Ítem Texto completo enlazado Evaluación cuantitativa de la prueba de golpeteo de dedos en pacientes con Parkinson mediante un algoritmo basado en técnicas de visión por computadora(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-24) Meza Rojas, Harif Joe; Romero Gutiérrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, BenjamínLa enfermedad de Parkinson es un trastorno neurodegenerativo crónico y progresivo. En la actualidad, se usan diversas escalas que permiten determinar el nivel de gravedad en los pacien- tes. Sin embargo, estas tienen un carácter subjetivo. En la presente tesis, se analiza, a partir de la segmentación de videos, la prueba denominada Golpeteo de dedos que pertenece a la escala MDS-UPDRS y se clasifica a los pacientes en niveles de gravedad a través de medidas estadís- ticas del golpeteo con la finalidad de implementar un algoritmo que mantenga su rendimiento incluso cuando se incremente la data a analizar y contribuya a la telemedicina. Se trabajó con una base de datos que incluye videos de voluntarios sanos y pacientes con la enfermedad de Parkinson. Cada video es segmentado de forma manual y automática utilizando un algotimo basado en MediaPipe Hands con la finalidad de obtener una señal que represente el golpeteo de dedos del paciente. A partir de la señal, se extrajeron cuatro métricas tanto de la amplitud como del periodo: (1) coeficiente de variación, (2) mediana, (3) media y (4) desviación estándar. Para la clasificación, se aplicó K-means con una clusterización de valor 4 que involucra los niveles de gravedad comprendidos en el rango de 0-3. Finalmente, se compara la clasificación de K- means con los puntajes asignados por médicos de la Universidad de Rochester para calcular la correlación. Tras cumplir con el desarrollo de las diversas etapas propuestas en la metodología de solución, se obtuvieron valores de 82% y 88% para diferentes conjuntos de datos. A partir de los resultados, se concluye que el algoritmo implementado permite la automatización del análisis del golpeteo de dedos a través de técnicas de visión por computadora y algoritmos de clasificación.Ítem Texto completo enlazado Detección y conteo de bayas en cultivo de uva de mesa Thompson Seedless mediante procesamiento digital de imágenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-24) Perez Gutierrez, Angel de Jesus; Flores Espinoza, Donato AndrésActualmente en nuestro país, los productores de cultivo de uva de mesa tienen un acceso limitado de información sobre la cantidad de la cosecha en su campo. El proceso de conteo de uvas de mesa se realiza manualmente en la cosecha, cada temporada, para poder estimar la cantidad de embalaje necesario. Este procedimiento puede variar de año en año y puede demandar de varias semanas para zonas con grandes cantidades de hectáreas de cultivo de uva de mesa. Mientras que el enfoque podría funcionar bien para los campos de tamaño pequeño, se vuelve intratable económicamente para los campos más grandes debido a la naturaleza dependiente de trabajo de la obra. En esta tesis se empleará técnicas de procesamiento digital de imágenes para mejorar la precisión del conteo de uva de mesa en el campo y reducir abruptamente el tiempo de cosecha y pérdidas económicas del exceso de embalaje. En el primer capítulo se hace referencia al estado de la investigación con respecto al cultivo de uva de mesa en nuestro país y en el extranjero, así como la declaración de la problemática y objetivos planteados. El segundo capítulo se describe el estado del arte, la matemática empleada para la programación de dos métodos que se utilizan para el conteo de bayas con su respectivo análisis comparativo. En el tercer capítulo se desarrolla dos algoritmos que permita contar las bayas en el cultivo de uva de mesa Thompson Seedless, tomando muestras de bayas de diferentes tamaños. Finalmente, en el capítulo 4 se desarrolla el análisis correspondiente y las conclusiones comparando resultados.Ítem Texto completo enlazado Development and implementation of a shear wave speed estimation algorithm for crawling waves sonoelastography(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-10) Merino Acuña, Mauricio Sebastian; Romero Gutierrez, Stefano EnriqueLa elastografía por ultrasonido es una técnica de imagen no invasiva cuyo objetivo es brindar información acerca de la elasticidad de los tejidos biológicos evaluando sus propiedades biomecánicas. Proporciona información valiosa sobre su rigidez, la cual está relacionada a los cambios biomecánicos ocasionados por condiciones patológicas. Esto la convierte en una herramienta valiosa para el diagnóstico y el seguimiento del tratamiento de enfermedades como el cáncer. Uno de los métodos de elastografía cuantitativa se basa en el uso de dos fuentes de vibración para generar un patrón de interferencia en el tejido. La onda de corte puede visualizarse en tiempo real mediante sonoelastografía y debe aplicarse un esquema de inversión para recuperar la velocidad de la onda de corte a partir de varios fotogramas. Sin embargo, los estimadores estudiados en la literatura exhiben algunas limitaciones tales como un pobre rendimiento en entornos ruidosos y prolongados tiempos de adquisición y procesamiento para aplicaciones en tiempo real. En esta tesis se proponen e implementan dos algoritmos, basados en la transformada de Fourier de tiempo corto y la transformada Wavelet continua, para la estimación de la velocidad de la onda de corte. Se fabricaron maniquíes homogéneos y heterogéneos de gelatina para ´ evaluar el rendimiento de los algoritmos en condiciones controladas. Se realizaron experimentos de sonoelastografía a diferentes frecuencias de vibración para evaluar su precisión en una serie de escenarios. Los resultados demuestran que los algoritmos desarrollados son comparables a los estimadores existentes en términos de sesgo, coeficiente de variación, relación contraste-ruido y resolución. En medios homogéneos, el coeficiente de variación se mantuvo debajo del 10% para ambos estimadores y, en medios heterogéneos, la transformada Wavelet continua alcanzo una relación contraste-ruido de 30 dB en promedio. En general, los algoritmos muestran una robustez superior, sobre todo en presencia de una relación señal-ruido deficiente y en tejidos más rígidos con velocidades de onda de corte más elevadas. Se demostró que los algoritmos propuestos no necesitan todo el vídeo de sonoelastografía para generar un mapa de velocidad de la onda de corte, sino un solo fotograma. Esto permite la visualización en tiempo real de la velocidad de la onda de corte, lo que puede beneficiar a diversas aplicaciones clínicas.Ítem Texto completo enlazado Diseño e implementación de un Centro de Supercómputo Virtual para Campus basado en BOINC utilizando la infraestructura de los laboratorios de una institución académica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-09) Díaz Barriga, Oscar Antonio; Velarde Criado, Luis AngeloActualmente, muchos investigadores requieren realizar cálculos intensivos que necesitan una gran capacidad de cómputo que no puede darse por un ordenador. Una opción es el uso de una supercomputadora o una Grid de computadoras, en ambos casos se requiere de una inversión económica muy elevada. Otra opción es aprovechar las computadoras de los laboratorios que se tiene en la mayoría de las instituciones académicas donde muchas veces no se llega a utilizar toda la capacidad de cómputo de los equipos, implementándose para ello un Centro de Supercómputo Virtual para Campus (VCSC) basada en Berkeley Open Infraestructura for Betwork Computing (BOINC) El presente trabajo consiste en el diseño e implementación de un Centro de Supercómputo Virtual para Campus (VCSC) basada en BOINC utilizando para ello la infraestructura de los laboratorios de una institución académica como la Pontifica Universidad Católica del Perú (PUCP). Al inicio se define que es una VCSC basada en BOINC y luego se describen las diferentes partes que lo componen y como estas se relacionan entre sí. A continuación, se presentan los principales problemas que se tienen durante la implementación de la VCSC como: el acceso por parte de los investigadores, el poder ejecutar aplicaciones en un sistema operativo diferente al que se usa mayormente en los laboratorios, el poder gestionar los proyectos y los clientes BOINC, monitorear el estado en que se encuentran las computadoras y gestionar su configuración. Posteriormente, se muestra la etapa de diseño donde se analizan y seleccionan las herramientas que permiten ayudar en la solución de los problemas anteriormente mencionados. Finalmente se ve la implementación, donde se muestran los resultados obtenidos de las diversas herramientas seleccionadas y en algunos casos el consumo de recurso de los recursos.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un sistema medidor de irradiación UV-C para equipo de desinfección de mascarillas N95(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-02) Castillo Galarza, Julio Cesar; Flores Espinoza, Donato AndrésSe llevó a cabo en conjunto entre los miembros de la Pontifica Universidad Católica del Perú (PUCP) y la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) el desarrollo de un equipo el cual busca apoyar al personal de salud desinfectando las mascarillas N95. Para el equipo, es necesario contar con un dispositivo que mida en cada desinfección el nivel de irradiación UV-C para garantizar la correcta desinfección de las mascarillas. Existen equipos comerciales; sin embargo, estos cuentan con una limitada cantidad de sensores y la extensión de los cables para las sondas no se adaptan al diseño del equipo; sumado a su alto costo y poca accesibilidad, debido a la dificultad en las importaciones provocada por la pandemia. El presente trabajo tiene como objetivo el diseño de un sistema medidor de irradiación UV-C de bajo costo con la cantidad de sensores y adaptación para el monitoreo adecuado de la dosis de irradiación UV-C del equipo. Para realizarlo, se comenzó describiendo las mascarillas N95 y sus métodos de desinfección junto con los estudios en los cuales se mide la intensidad de radiación UV-C. Luego, se describe la radiación ultravioleta en el espectro electromagnético. También, se estudian los dispositivos de medición UV-C junto con los métodos para poder medir la irradiación de lámparas UV-C. Con esta base se propone el diseño preliminar que constaría de ocho fotosensores distribuidos en cuatro puntos diferentes dentro del equipo de desinfección. El sistema cuenta con una etapa de acondicionamiento de la señal, luego una etapa de transmisión donde esta señal es convertida de voltaje a frecuencia y posterior recepción en el cual se cuentan los pulsos eléctricos para poder así obtener la irradiancia. Con la dosis de irradiancia de cada punto se indica al usuario si el equipo alcanzó la dosis requerida de desinfección; además, se encarga de almacenar la fecha, hora y dosis suministrada en cada punto para su posterior análisis. Finalmente, se realizan pruebas del sistema y se compara con mediciones realizadas por el ILT2400 UVBGI-NB, equipo comercial certificado desarrollado por International Light Technologies.Ítem Texto completo enlazado Reconstrucción tridimensional térmicas de una mina subterránea mediante procesamiento de imágenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-02) Rios Lévano, José Elias; Flores Espinoza, Donato AndresLa minería subterránea es una de las principales fuentes de desarrollo económicos en el Perú. Por lo tanto, al abordar el tema de minería en el Perú se debe priorizar la seguridad. Es por ello que a pesar de que existan diferentes reglas o protocolos al ingresar, también existen muchos accidentes. La causa principal es el desprendimiento de rocas sueltas. Estas rocas, suelen aparecer después de procesos de perforación o voladura. La detección de estas rocas sueltas suele ser realizada por operadores los cuales llaman al proceso de detección “el ojo experto”, los cuales deben indicarle a otro operador para que con una barretilla hagan caer esas rocas por seguridad (técnica del desatado de rocas). En esta investigación se busca reconstruir la mina de manera tridimensional para que un operador como un geomecánico pueda analizar las rocas y detecte si la zona diseñada tridimensional necesita ese desatado de rocas. Para reconstruir la mina, se usarán imágenes térmicas, las cuales ayudarán al geomecánico a detectar de manera precisa si la roca pertenece al grupo de rocas suelta. El proceso de desarrollo de esta investigación, consta de varias etapas: en la primera etapa se adquieren las imágenes de la mina, tanto térmicas como ópticas; luego, las imágenes pasan a la etapa donde se preprocesa y procesa las imágenes; en esta etapa se busca unir ambas informaciones, tanto térmica como óptica en una sola y mejorar la calidad de la imagen. Para optimizar la data procesada, se ordenará en carpetas correspondientes a cada proceso para que estas puedan ser importadas al programa Agisoft Metashape y este realice el proceso de fotogrametría. Por último, se colocarán puntos de control que se indicaran en las imágenes, las cuales son puntos geolocalizados. Estos puntos representan la posición exacta de la zona a examinar. Teniendo la representación tridimensional térmica, el geomecánico será capaz de detectar en la estructura de la mina, si existen rocas sueltas o no y gracias a los puntos geolocalizados, sabrá en que posición se debe hacer el proceso de desatado de mina.Ítem Texto completo enlazado Implementación del mamógrafo Seno Crystal Nova para mejorar la detección temprana del cáncer de mama mediante optimización eléctrica en la Clínica Wisar Salud(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-20) Quispe Zambrano, Carlos Alfredo; Vilcahuaman Cajacuri, LuisEl presente trabajo aborda y desarrolla los requerimientos que implica la importación, preinstalación, instalación y puesta en marcha del Mamógrafo Seno Crystal Nova de la marca General Electric. En tal sentido, se analizarán las características esenciales del equipo como son los parámetros eléctricos, de potencia, de comunicación, estándares internacionales a seguir, para de esta manera contar con una adecuada elección de los métodos de protección y respaldo, aisladores eléctricos, calibre de los conectores, conexiones de red, lo cual implica el enlace de comunicación con el servidor de imágenes – DICOM y enlace entre la estación de control y el estativo. Por último, se busca cumplir con los requisitos ambientales y estructurales para un correcto funcionamiento del Equipo Médico y protección contra Rayos X para los pacientes y operador.Ítem Texto completo enlazado Segmentación semántica de escenas urbanas de la provincia de Huamanga(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-10) Pasapera Huaman, Lui Gustavo; Flores Espinoza, Donato AndrésLa presente tesis se enfoca en la identificación y clasificación de objetos en escenas urbanas de la provincia de Huamanga, explorando un entorno diferente al de las ciudades desarrolladas y otras bases de datos existentes. Se estudiarán las escenas urbanas de Huamanga para segmentar imágenes en 7 clases de datos: personas, vehículos, motociclistas, edificios, veredas, pistas y otros, que incluyen detalles de cielo y cables de energía eléctrica. El enfoque principal de la tesis estará centrado en la visión por computadora, específicamente en la segmentación semántica para la clasificación de objetos. Para ello, se emplearán arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenadas adaptadas a Deeplabv3+, y se utilizarán imágenes de la provincia de Huamanga como base de datos local. La investigación se inicia con un análisis del estado del arte, destacando la importancia de la clasificación de objetos en escenas urbanas y los beneficios del aprendizaje profundo en comparación con métodos tradicionales. Se enfatiza la necesidad de utilizar bases de datos locales sobre las existentes, así como la base teórica para la clasificación de imágenes locales utilizando Deeplabv3+ y redes de aprendizaje profundo mediante la transferencia de aprendizaje. Posteriormente, se describe el diseño, la recopilación y el enfoque de la base de datos locales en comparación con conjuntos de datos como Imagenet y CityScapes, utilizando la arquitectura Deeplabv3+ junto con redes de aprendizaje profundo en los datos locales. Finalmente, se presentan los resultados basados en el incremento del número de datos, analizando la precisión, el Índice de Jaccard (IoU) y el mBFScore tanto a nivel global como por clase, junto con un análisis comparativo con la base de datos Cityscapes. Se proporcionan tablas sumarias que verifican los resultados de cada red de aprendizaje profundo y se propone hardware para dispositivos capaces de ejecutar tareas de segmentación semántica.