High-level noise can represent a serious risk for the health, industrial operations often represent continuous exposure to noise, thus an important trouble to handle. An alternative of solution can be the use of passive mechanisms of noise reductions, nonetheless its application cannot diminish low-frequency noise. Active Noise Control (ANC) is the solution used for low-frequency noise, ANC systems work according to the superposition principle generating a secondary anti-noise signal to reduce both. Nevertheless, the generation of an anti-noise signal with same oppose characteristics of the original noise signal presupposes the utilization of special techniques such as adaptive algorithms. These algorithms involve computational costs. The present research present the optimization of a specific ANC algorithm in the step-size criteria. Delayed Filtered-x LMS (FxLMS) algorithm using an optimal step-size is evaluated in a prototype of ANC system. / Tesis

El unwarping es un método utilizado para transformar imágenes omnidireccionales en imágenes panorámicas, el cual es empleado en aplicaciones tales como seguridad, visión robótica, geolocalización, etc. El procesamiento de imágenes omnidireccionales de alta resolución y su aplicación en dispositivos móviles se ve limitado por el costo computacional y costo energético. Para ello, se plantea como herramienta principal utilizar la plataforma Jetson TK1, la cual es un system on chip (SoC) creada por Nvidia que se caracteriza por su alto rendimiento computacional y bajo costo energético al tener incorporado 192 núcleos en su procesador gráfico. En el presente trabajo se desarrolla e implementa un algoritmo para realizar el unwarping de videos omnidireccionales en la plataforma Jetson TK1, la cual permite optimizar las transferencias y procesamientos de datos realizados en su GPU. El algoritmo es implementado en el entorno de programación MATLAB y CUDA para evaluar error por cálculo y eficiencia computacional. Asimismo, se compara en rendimiento computacional con el método PMPA, el cual es una alternativa escrita en lenguaje C computacionalmente eficiente en comparación a otros métodos presentados en el Capítulo 1. Los resultados de la comparación muestran que la implementación propuesta es 1.35 a 8.12 veces más rápida que el algoritmo PMPA para los tipos de interpolación utilizados (interpolación vecino más cercano e interpolación bilineal). El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se realizara un breve estado del arte sobre los métodos para realizar el unwarping de imágenes omnidireccionales. En el segundo capítulo se cubren los aspectos teóricos del modelo de programación CUDA necesarios para el diseño del algoritmo paralelo. En el tercer capítulo se describe de forma detallada el método propuesto y su diseño paralelo. Por ´ultimo, en el cuarto capítulo se presentan los resultados computacionales seguido de las conclusiones y recomendaciones. Finalmente, cabe señalar que el trabajo de investigación realizado fue presentado en el GPU Technology Conference 2015. / Tesis

Las esquinas son puntos invariantes, estructurales y con alto contenido de información en una imagen. Estas son usadas en aplicaciones importantes de Procesamiento de imágenes o video entre las cuales destacan Navegación de UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) [1] o Detección de objetos [2] que son importantes en distintas áreas y tienen requerimientos de tiempo real. Entre las soluciones para detección de esquinas propuestas destaca el detector de esquinas de Harris [3], el cual demuestra ser robusto y eficiente. El uso de plataformas que permiten realizar procesamiento paralelo permiten implementar métodos de alto costo computacional con un bajo tiempo de procesamiento. Entre ellas destacan los GPU (Graphic Processor Unit) que generalmente tienen un alto consumo energético, lo cual es inconveniente en aplicaciones dirigidas a dispositivos móviles como celulares, robots, drones, entre otros. Por ello, plataformas basadas en mobile CPU que tienen bajo consumo energético son opciones a tomar en cuenta. En la presente tesis se propone el diseño e implementación del Detector de esquinas de Harris en la plataforma Jetson TK1 de Nvidia [4] la cual se distingue por su bajo consumo energético y alto rendimiento. El método será implementado en MATLAB, ANSI-C y CUDA. Los resultados muestran que la implementación en CUDA presentada es hasta 32.08 veces aproximadamente más rápida que la implementación en ANSI-C y permite procesar imágenes de resolución full HD (1920 x 1080) en tiempo real. Además, es comparable a implementaciones en software en plataformas con mayores recursos e implementaciones en hardware usando FPGAs (Field Programmable Gate Array). La estructura del presente documento es la siguiente: En el primer capítulo se presenta el estado del arte sobre detección de esquinas y el Detector de esquinas de Harris. En el segundo capítulo se presenta la plataforma Jetson TK1. El diseño del algoritmo paralelo se detalla en el tercer capítulo. Por último, se presenta la implementación y sus resultados en el cuarto capítulo, seguido de las conclusiones y recomendaciones. / Tesis

El país ha vivido durante los últimos años un aumento en el PBI que lo ha colocado como unos de los principales países de la región. Este crecimiento se debe al aumento sostenido de la producción en diversos sectores. Por cifras del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), el sector de construcción, a cargo del Ministerio de Vivienda y Construcción representa uno de los principales contribuyentes al PBI interno (MEF), con un aporte del 5% al indicador. Además, se proyecta un crecimiento de 7% sostenido en los próximos años, por encima del promedio nacional. Esto ayudará a impulsar los sectores primarios y secundarios relacionados. Así que se vuelve prioritaria la elaboración de soluciones que aumenten la eficiencia en el consumo de recursos a todo nivel. En particular, este proyecto plantea abordar la producción de las barras de acero para hormigón a nivel industrial. La actividad productiva por la cual el acero fundido es convertido en barras de acero grandes, que serán a su vez cortadas en longitud para conseguir barras más pequeñas, que son usadas en la manufactura y la construcción de edificios. Estas son las conocidas como barras de acero para hormigón. El proceso consta de dos partes principalmente: ● La elaboración de barras largas estándar por el proceso de colada y ● Una segunda fase de corte para obtener los productos finales, barras de acero para hormigón, según el tamaño solicitado por los clientes. Aunque la producción de la barra grande (primaria) se realiza en una línea de ensamblaje a partir de acero fundido, lo que la vuelve virtualmente infinita y modificable en tamaño, las barras pequeñas se elaboran a partir de un tamaño estándar que cada fábrica utiliza para la manufactura. Para elaborar la producción de barras estándar, se toman en cuenta las negociaciones entre los ejecutivos de ventas y los clientes potenciales, obteniéndose requerimientos de producción. Dichos requerimientos son luego incluidos en la programación del periodo tomando en cuenta la disponibilidad de material (acero fundido). Debido a esto, aunque la primera etapa de corte es limpia por la naturaleza de la fabricación, en la segunda se pueden producir desperdicios y pérdidas, pues las barras grandes no siempre se utilizan al cien por ciento en la creación de barras de acero para hormigón. El problema entonces es de corte de materiales, el cual consiste en conseguir un número de piezas de diferentes largos que deben ser cortadas de una fuente, de tal forma que se cumpla con la demanda de largos y se produzcan optimizando una función objetivo. Por lo mencionado este trabajo de fin de carrera, plantea implementar un algoritmo memético para resolver el problema de corte de materiales aplicado a la producción de barras de acero para hormigón. Objetivo General Implementar un algoritmo memético para resolver el problema de corte de materiales aplicado a la producción de barras de acero para hormigón. Objetivos Específicos O1. Definir la función objetivo a evaluar para los algoritmos genético y memético O2. Diseñar un algoritmo memético como alternativa de solución para el problema de corte de materiales unidimensional de barras de acero para hormigón O3. Adaptar un algoritmo genético obtenido de la revisión de la literatura como alternativa de solución para el problema de corte de materiales de barras de acero para hormigón O4. Implementar los algoritmos propuestos en un módulo de ejecución de algoritmos O5. Realizar experimentación mediante pruebas numéricas para comparar el desempeño entre ambas alternativas de solución.

La continua competencia entre las empresas del sector fabricación de cerámicos y sanitarios ha hecho que estas busquen mejorar su calidad y su eficiencia, en el proceso productivo, para aumentar sus ganancias y reducir pérdidas. Una de las formas en que esto se ha manifestado es mediante el uso de soluciones informáticas. Sin embargo, aunque estas se enfocan en varios aspectos como la gestión de personal, almacenes, registros de ventas, entre otros, dejan un vacío en la optimización de las etapas del proceso de fabricación en sí. Tal es el caso de la fase de cocción, que tiene una larga duración y carece de una estrategia para la selección óptima de piezas que serán cargadas en el horno, ocasionando un cuello de botella en el proceso. La variedad de modelos a elaborar, la cantidad de piezas que los componen, los colores, así como la demanda, las restricciones de peso y volumen (de las vagonetas y hornos), dificultan la selección de piezas. Este problema no solo se presenta en el sector fabricación de sanitarios, sino también en otros, donde se manufacturan y ensamblan productos compuestos por varias partes, razón por la cual se han realizado varias investigaciones para desarrollar soluciones basadas en algoritmos que generen buenos resultados en tiempos razonables. La clase de algoritmos más usados en estos casos son los metaheurísticos y, dentro de esta categoría, el algoritmo genético debido a su simplicidad. Sin embargo, en investigaciones recientes se ha visto que los algoritmos meméticos generan buenas soluciones en un número menor de evaluaciones y con mejor calidad. Tomando en cuenta lo mencionado anteriormente, este proyecto de fin de carrera tuvo como objetivo: diseñar e implementar un algoritmo memético que genere una selección de piezas priorizando aquellas que aprovechen la capacidad de peso y volumen de hornos y vagonetas, considerando la demanda de los sets de productos. Este algoritmo luego fue calibrado para mejorarlo y finalmente se lo comparó con el algoritmo genético para determinar cuál de ellos es el mejor para este tipo de problemas.

Uno de los canales de consumo con mayor crecimiento y oportunidades en estos últimos años es el mercado farmacéutico; ante este crecimiento, la preferencia cada vez mayor de las personas en comprar productos con entrega a domicilio y que el comercio electrónico se está volviendo cada vez más rentable en el país, conocidas empresas dedicadas a la venta de medicamentos han optado por abrir nuevos canales de venta como el de venta a domicilio, también conocido como delivery, para mejorar aún más sus ingresos. De esta manera, el servicio de delivery se está volviendo un punto importante para las boticas y farmacias que operan en Lima, por desgracia este servicio presenta varios problemas que de no ser resueltos perjudicarían directamente al negocio. Los principales problemas identificados son: Lidiar con el tráfico de la ciudad, que de no ser tomado en cuenta podría generar retrasos en las entregas y con ello descontento en los clientes. No conocer el stock global de sus productos y de esta manera dejar de atender pedidos que se crean no disponibles. Y no conocer el estado de disponibilidad de sus repartidores, lo que generarían tiempos muertos que pueden ser usados para la entrega de más productos. Por estas razones se propone implementar un sistema de entrega a domicilio que considere el stock de los locales dentro de un área determinada al momento de realizar la venta y un algoritmo de enrutamiento que seleccione la farmacia, o grupo de farmacias que cumplirán con el pedido y genere un óptimo recorrido indicando el orden de las farmacias a recorrer para completar la orden y llegar a entregar el producto en el punto acordado.

El unwarping es un método utilizado para transformar imágenes omnidireccionales en imágenes panorámicas, el cual es empleado en aplicaciones tales como seguridad, visión robótica, geolocalización, etc. El procesamiento de imágenes omnidireccionales de alta resolución y su aplicación en dispositivos móviles se ve limitado por el costo computacional y costo energético. Para ello, se plantea como herramienta principal utilizar la plataforma Jetson TK1, la cual es un system on chip (SoC) creada por Nvidia que se caracteriza por su alto rendimiento computacional y bajo costo energético al tener incorporado 192 núcleos en su procesador gráfico. En el presente trabajo se desarrolla e implementa un algoritmo para realizar el unwarping de videos omnidireccionales en la plataforma Jetson TK1, la cual permite optimizar las transferencias y procesamientos de datos realizados en su GPU. El algoritmo es implementado en el entorno de programación MATLAB y CUDA para evaluar error por cálculo y eficiencia computacional. Asimismo, se compara en rendimiento computacional con el método PMPA, el cual es una alternativa escrita en lenguaje C computacionalmente eficiente en comparación a otros métodos presentados en el Capítulo 1. Los resultados de la comparación muestran que la implementación propuesta es 1.35 a 8.12 veces más rápida que el algoritmo PMPA para los tipos de interpolación utilizados (interpolación vecino más cercano e interpolación bilineal). El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se realizara un breve estado del arte sobre los métodos para realizar el unwarping de imágenes omnidireccionales. En el segundo capítulo se cubren los aspectos teóricos del modelo de programación CUDA necesarios para el diseño del algoritmo paralelo. En el tercer capítulo se describe de forma detallada el método propuesto y su diseño paralelo. Por ´ultimo, en el cuarto capítulo se presentan los resultados computacionales seguido de las conclusiones y recomendaciones. Finalmente, cabe señalar que el trabajo de investigación realizado fue presentado en el GPU Technology Conference 2015.

High-level noise can represent a serious risk for the health, industrial operations often represent continuous exposure to noise, thus an important trouble to handle. An alternative of solution can be the use of passive mechanisms of noise reductions, nonetheless its application cannot diminish low-frequency noise. Active Noise Control (ANC) is the solution used for low-frequency noise, ANC systems work according to the superposition principle generating a secondary anti-noise signal to reduce both. Nevertheless, the generation of an anti-noise signal with same oppose characteristics of the original noise signal presupposes the utilization of special techniques such as adaptive algorithms. These algorithms involve computational costs. The present research present the optimization of a specific ANC algorithm in the step-size criteria. Delayed Filtered-x LMS (FxLMS) algorithm using an optimal step-size is evaluated in a prototype of ANC system. / Tesis

Las esquinas son puntos invariantes, estructurales y con alto contenido de información en una imagen. Estas son usadas en aplicaciones importantes de Procesamiento de imágenes o video entre las cuales destacan Navegación de UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) [1] o Detección de objetos [2] que son importantes en distintas áreas y tienen requerimientos de tiempo real. Entre las soluciones para detección de esquinas propuestas destaca el detector de esquinas de Harris [3], el cual demuestra ser robusto y eficiente. El uso de plataformas que permiten realizar procesamiento paralelo permiten implementar métodos de alto costo computacional con un bajo tiempo de procesamiento. Entre ellas destacan los GPU (Graphic Processor Unit) que generalmente tienen un alto consumo energético, lo cual es inconveniente en aplicaciones dirigidas a dispositivos móviles como celulares, robots, drones, entre otros. Por ello, plataformas basadas en mobile CPU que tienen bajo consumo energético son opciones a tomar en cuenta. En la presente tesis se propone el diseño e implementación del Detector de esquinas de Harris en la plataforma Jetson TK1 de Nvidia [4] la cual se distingue por su bajo consumo energético y alto rendimiento. El método será implementado en MATLAB, ANSI-C y CUDA. Los resultados muestran que la implementación en CUDA presentada es hasta 32.08 veces aproximadamente más rápida que la implementación en ANSI-C y permite procesar imágenes de resolución full HD (1920 x 1080) en tiempo real. Además, es comparable a implementaciones en software en plataformas con mayores recursos e implementaciones en hardware usando FPGAs (Field Programmable Gate Array). La estructura del presente documento es la siguiente: En el primer capítulo se presenta el estado del arte sobre detección de esquinas y el Detector de esquinas de Harris. En el segundo capítulo se presenta la plataforma Jetson TK1. El diseño del algoritmo paralelo se detalla en el tercer capítulo. Por último, se presenta la implementación y sus resultados en el cuarto capítulo, seguido de las conclusiones y recomendaciones.