Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Diseño de un sistema automático de clasificación de paltas por visión artificial
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-09-06) Alarcón Marín, Rosalym Liliana; Crisostomo Romero, Pedro Moises
    El Perú es uno de los países que exporta productos del sector agrícola alrededor del mundo y uno de los frutos que está logrando un crecimiento en ventas es la palta Hass, ya que ha demostrado un aumento en ventas el 2021 del 44% respecto al 2020 (Adex, 2021). Por este motivo, los agricultores están comenzando a regularizar sus producciones; sin embargo, actualmente, los procesos de obtención de calidad se realizan por inspección manual y visual. Estos presentan desventajas como la demora de procesamiento, la contratación de personal calificado, baja precisión y podría dañar la fruta; además del alto costo de la maquinaria. La presente tesis desarrolla el diseño de una máquina automática de clasificación de paltas Hass, por medio de procesamiento de imágenes, cuya capacidad de procesamiento será de 1 000 kg de paltas por hora, acorde con la producción del pequeño y mediano agricultor. El diseño propuesto comprende tres subsistemas. El primer subsistema lo conforman dos fajas transportadoras denominadas de acumulación y principal; la primera faja se encarga de alinear y ordenar las paltas en dos canales, y la siguiente transporta las paltas hacia el módulo de clasificación. El segundo, es un subsistema neumático, encargado de depositar las paltas en bandejas por medio de paletas, las cuales se accionan por actuadores giratorios neumáticos. Estos son accionados por electroválvulas que reciben señales de activación de un PLC acorde al calibre previamente detectado. El subsistema de visión comprende una cámara y un microprocesador configurado con el código de procesamiento. Se cuenta con una metodología de detección de madurez por medio de una variable que contiene la proporción de colores respecto a una palta madura e inmadura. Para el cálculo de largo y ancho se modela la palta como elipse, obteniendo una precisión del algoritmo de clasificación del 92.85%.
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    Análisis del algoritmo FISTA orientado a mejorar la velocidad de convergencia
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-03-08) Rámirez Orihuela, Gabriel; Rodríguez Valderrama, Paul Antonio
    Los problemas lineales inversos existen en numerosas ramas de la ciencia e ingeniería, lo cual genera la necesidad de definir algoritmos de solución e cientes, que requieran poco costo computacional y converjan en el menor número de iteraciones. Se desea recuperar información original a la cual no se tiene acceso lo más similarmente posible y con dimensiones reducidas, produciendo así una disminución en el uso de recursos computacionales y por ende en el tiempo de ejecución. Esto es de particular importancia debido a que el tamaño de las señales se encuentra en constante aumento y su manipulación puede resultar muy costosa. Se estudia el algoritmo de optimización de primer orden FISTA (Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm), el cual es utilizado en problemas inversos cuya solución se resume a la minimización de funciones convexas empleando información de la gradiente y de iteraciones previas. En este contexto, se analizan métodos que buscan la optimización del algoritmo por medio de tamaños de paso adaptativos para delimitar el paso de la gradiente y una mejor solución inicial mediante la reducción de dimensiones a través de las técnicas conocidas como Screening y Warm Start, produciendo así datos más sparse. Además, se comprueba la e cacia de los métodos desarrollados por medio de un algoritmo generalizado, en el cual son evaluados datos aleatorios generados sintéticamente e imágenes, con el n de obtener la mejor tasa de convergencia.
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    Design and validation of an algorithm for recognition a stop gesture
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-06) Ramírez Rafael, Dina América Anita; Tafur Sotelo, Julio César; Wenzel, Sabine; Witte, Hartmut
    In the purpose of connecting humans with machines, di erent techniques have been developed. Human interactions can be interpreted in di erent ways and di erent techniques can be used to read them. Several dissimilar approaches are possible for communication, some of them require additional hardware. In noisy environments, it is important to acquire the information with the noise ltered in order not to a ect the important data. For this function, a device that provides data through image processing is required. The proposed method conducts an analysis of human body angles a ected while expressing a stop gesture. For this purpose,the device to be used is Kinect®v2. This device provides information about 25 di erent joints of the human body which is afterwards analyzed in order to lter the stop gestures performed by the participants.
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    Análisis del modelo de Kuz-Ram: Reparametrización, Análisis económico y aplicación en minería a cielo abierto
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-19) Rojas Pérez, Carlos Enrique; Huaman Cuba, Dennys Alberto; Del Solar Jiménez, Fredy Efraín
    La presente tesis tiene como objetivo principal establecer una nueva ecuación para el modelo de Kuz-Ram para la determinación del tamaño “x50” mediante el algoritmo de Levenberg-Marquardt para reducir el error que tiene y que permita obtener predicciones con un mayor grado de certeza. En este trabajo, se usará data de campo procesada por software de procesamiento de fotos para poder generar la nueva ecuación junto al lenguaje de programación Python para elaborar un modelo no lineal. Se establecerán pruebas y medidas estadísticas para ver el acercamiento que tiene el modelo Kuz-Ram a la realidad antes y después de la implementación del nuevo modelo con métodos estadísticos para poder medir el acercamiento del modelo a la data real. Posterior a esto, se establecerá las correlaciones estructurales entre las variables asumiendo una tendencia lineal entre ellas y finalmente con el método Monte Carlo el error porcentual para la curva de distribución granulométrica y su acercamiento con los datos reales.
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    Observación y estudio de (2104) Toronto. Asteroide del cinturón principal
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-01) Mujica Cueva, José Umberto; Pajuelo Cubillas, Myriam Virginia
    El Sistema Solar, dentro de las muchas partes que lo componen, alberga en su mayoría asteroides de pequeño tamaño y poco estudio a profundidad, que dentro de su composición u órbitas, pueden revelar pistas sobre cómo es que nuestro entorno planetario se formó, o incluso la existencia de la vida en la Tierra. Basado en ello, el presente trabajo centra su mira en analizar alguno de los cuerpos independientes del cinturón de asteroides, con el fin de observarlo desde un centro astronómico, para luego recolectar imágenes y procesarlas. Debido a la coyuntura sanitaria actual, la toma de datos tuvo que realizarse por parte del equipo del Instituto Astronómico de la Academia Rumana, en su observatorio Berthelot. Es así, que haciendo uso de fotometría diferencial y el programa de uso libre AstroImageJ, se buscará obtener curvas de luz del objeto y entender sus características más importantes, relacionadas a la magnitud, periodo, etc. El trabajo a continuación intenta a su vez contribuir con el incipiente estudio de objetos planetarios en el Perú, trazando como objetivo el poder a futuro realizar las observaciones por cuenta propia y en territorio nacional. Finalmente, tras realizar las gráficas deseadas, se concluye que las imágenes proporcionadas del asteroide (2104) Toronto corresponden a sus características conocidas y el trabajo fue llevado a cabo de manera óptima, demostrando las posibilidades de realizar estudios de este tipo en el país.
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    Diseño de un modelo basado en redes neuronales artificiales para la clasificación de palta hass
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-28) Salazar Campos, Juan Orlando; Sipirán Mendoza, Iván Anselmo; Pow Sang Portillo, José Antonio
    Perú se ha convertido en uno de los principales productores de palta Hass, en este aspecto una etapa fundamental es la clasificación, esta situación conllevó al planteamiento del presente trabajo de investigación el cual tuvo por objetivo diseñar un modelo basado en Redes Neuronales Artificiales que permita la clasificación de dicha fruta considerando como criterios el estado de madurez fisiológica y la evaluación de los daños y defectos que presente, dichas consideraciones están contempladas en la Norma Técnica Peruana NTP 011.018-2018. En la etapa inicial se diseñó un entorno controlado con un nivel de luminosidad frío-día, el cual permitió la adquisición de imágenes, construyendo un dataset de 310 imágenes etiquetadas, sobre el cual se aplicó Data Augmentation. Luego se procedió a definir la parametrización de una arquitectura de red neuronal convolucional, obteniendo un modelo de CNN sobre el cual se fueron evaluando 4 criterios, la resolución de las imágenes de entrada, la cantidad de capas de convolución y pooling, el factor de aprendizaje y la cantidad de épocas de entrenamiento. Finalmente se mostraron los resultados obtenidos, definiendo la resolución de la imágenes de entrada en 64 x 64 pixeles, 3 capas de convolución acompañas de pooling, con máscaras de 3x3 y 2x2 respectivamente y con funciones de activación ReLU, pasando luego a una capa capa fully connected, la cual se conectó a una capa oculta y ésta a la capa de salida, la cual constó de 4 neuronas bajo la representación One Hot Encoding, con una función de activación softmax, y un factor de aprendizaje de 0.001, utilizando en su entrenamiento 50 épocas. Luego de evaluar el modelo parametrizado se alcanzó una identificación correcta de las imágenes de palta Hass con una exactitud de 87.5%.
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    Huaytita cortometraje animado desde la perspectiva de las áreas de gráfica, animación, edición y diseño sonoro
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-03-03) Chavez Leon, Sofia Alessandra; Daga Acevedo, Jahaira Julie; Quichiz Huaracha, Luz Andrea; Trebejo Clavo, Melanie Nicole; Velazquez Nuñez, Sofia Alejandra; Portugal Teillier, Jose Adrian
    El cortometraje animado Huaytita (2019) parte de la experiencia personal de Melanie, integrante del grupo, quien desde muy pequeña ha recibido remedios naturales por parte de su abuela. Es por ello que para la realización de este proyecto se plantea un objetivo principal y un objetivo secundario. El objetivo principal es desarrollar a través de la animación la relación abuela-nieta-medicina natural y que esto se refleje en las áreas de Gráfica, Animación, Edición y Diseño sonoro. Además, el objetivo secundario es lograr un producto audiovisual enriquecido por la imagen y el sonido, prescindiendo del uso del diálogo. Para lograr estos objetivos, planeamos los ajustes necesarios para el uso de los programas de Adobe a utilizar tanto para el área de Gráfica, Edición y Animación. Posteriormente, en base al guión empezamos a trabajar los expression sheets y paleta de colores para el diseño de los personajes;así también, trabajamos el diseño y color para los fondos desde el área de Gráfica. A la par manejamos los ajustes necesarios para la música junto al compositor así como el diseño sonoro para cada escena considerando el ambiente y objetos necesarios para la realización del foley desde el área de Sonido. Una vez digitalizados los archivos de dibujo, juntamos cada frame para crear un movimiento continuo (animación tradicional). Así también, optamos por el uso de la animación digital en el caso de la magia y otros movimientos complejos desde el área de Animación. Finalmente, juntamos todos los archivos realizados manejando el ritmo y el tiempo necesario para cada escena desde la Edición. Como resultado se obtuvo un corto animado que muestra a la medicina natural no solo como una alternativa para la cura de enfermedades sino también como un vínculo familiar y una herencia.
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    Detección e inspección de torres de alta tensión mediante procesamiento de imágenes aéreas y aprendizaje profundo
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-02-21) Opazo Barboza, Juan Diego; Flores Espinoza, Donato Andrés
    La presente tesis muestra el diseño de un algoritmo que detecta torres de alta tensión y clasifica el nivel de corrosión que presenta. El sistema recibe las imágenes capturadas por un dron que se desplaza por toda la línea de transmisión. Esta tesis forma parte de un proyecto que tiene como propósito la automatización del proceso de inspección de torres de alta tensión. En cuanto a la metodología, se establecieron 3 etapas donde cada una tiene su propio modelo de aprendizaje profundo. Primero, se tiene un detector basado en la arquitectura RCNN y VGG16 para obtener las coordenadas donde se encuentra ubicado el objeto de interés. Segundo, se tuvo que añadir un clasificador de torres, basado en la arquitectura Alexnet con optimizador Adam, ya que había una gran presencia de falsos positivos en la salida del detector debido a la poca cantidad de imágenes en el conjunto de datos. Tercero, se presenta un clasificador de corrosión, basado en la arquitectura VGG16 y optimizador Adam, que etiqueta, la región extraída y clasificada como en la salida de la etapa previa, con una de las 3 nomenclaturas: alta corrosión, baja corrosión e indeterminado. Finalmente, los resultados finales mostraron una precisión promedio de 0.6 en la etapa del detector, precisión del 99.5% al clasificar la torre, la cual refleja una mínima presencia de falsos positivos, y una exactitud del 89.5% al momento de etiquetar el nivel de corrosión del objeto detectado.
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    Support system for decision making in the phenotypic Evaluation of brown swiss cattle using image processing and augmented reality
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-11-27) Apumayta Lopez, Julianna Milagros; Alatrista Salas, Hugo; Nuñez del Prado, Miguel
    To certify the information coming from the registered animals of different breeds and to guarantee their racial purity and contribute to the genetic improvement, we propose the development of a model based on augmented reality and support decision making for identification and automatic classification of Brown Swiss cattle. TensorFlow Object Detection API was used to detect the cow in real time. The learning transfer approach was used for training, and MobilNet pre-trained architecture was selected. MobilNet is an efficient model for mobile applications because it is small in size and fasts. The results were reflected in the development of a mobile app, which was evaluated through the automatic adjustment and calibration of the template on the cow if the animal that was focusing was or was not of the Brown Swiss breed.
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    Diseño de un modelo algorítmico basado en visión computacional para la detección y clasificación de retinopatía diabética en imágenes retinográficas digitales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-06-19) Abarca Cusimayta, Daekef Rosendo; Beltrán Castañón, César Armando
    La retinopatía diabética es una enfermedad muy común en pacientes con diabetes. Esta enfermedad ocasiona ceguera de manera gradual debido al deterioro de la retina. Este deterioro puede desencadenar en hemorragias, aneurismas y presencia de exudados en la superficie, las cuales se manifiestan en puntos vacíos de la visión del afectado. Las características mencionadas tienen muchas propiedades visuales como el color, forma, área de presencia que son posibles detectar por medio de imágenes retinográficas digitales. Esta propiedad hace posible el uso de la visión computacional para procesar la imagen y poder diagnosticar la enfermedad de acuerdo al grado de avance de ésta según las características clínicas presentes. El presente proyecto de tesis consiste en el desarrollo de un modelo algorítmico que logre aprovechar las características visuales para poder detectar y clasificar la enfermedad. Las características clínicas utilizadas son los microaneurismas, exudados y hemorragias. Se utilizó una base de datos pública de imágenes retinográficas y un clasificador SVM. El vector de características que se utilizó fue: área, color, número de características prensentes. Es importante mencionar que se utilizó pre-procesamiento en la imagen para excluir elementos como el fondo, disco óptico y las venas debido a que no aportan significativamente al análisis de la imagen. Para el desarrollo del algoritmo se utilizó C++ con OpenCV, la cual es una librería open source para el procesamiento de imágenes. Como resultado final de este proyecto se logró una sensibilidad del 90.17%; especificidad del 96.72% y precisión del 95.08%.