En este proyecto, un brazo robot permitirá seleccionar objetos (tornillos, tuercas, llaveros, etc) que se encuentran en una mesa, independiente de la posición y orientación. El problema se aborda mediante un esquema de Visión Artificial consistente en 6 etapas: obtención de la imagen, preprocesamiento, segmentación, extracción de características, clasificación y manipulación con el brazo robot. / Tesis

Introducción: Al ser la agudeza visual inherente al ser humano y la educación escolar necesaria para el desarrollo del niño y del fortalecimiento social, sumando la escaza información sobre dicha relación en nuestra realidad, entra en contexto el desarrollo de la presente investigación. Objetivo General: Determinar la asociación entre la Agudeza Visual y el Rendimiento Escolar en Comunicación en la I.E N° 7215 “Naciones Unidas” UGEL 01 SJM, Lima, 2016. Materiales Y Métodos: Se realizó un estudio cuantitativo, de tipo observacional, analítico, caso y control; la muestra la conformaron 60 casos y 55 controles, se tomó registro de la agudeza visual de los escolares, con la Cartilla de Snellen y Agujero Estenopeico, además de sus calificaciones en el curso de comunicación. Resultados: El 44.3% de escolares presentaron agudeza visual alterada, el Impedimento Visual Leve se presentó en un 41.2% y 43.1% para el ojo derecho e izquierdo respectivamente, siendo la alteración más frecuente. El 31.3% presentó anomalías refractivas y un 13% no refractivas. Al asociar las anomalías no refractivas con el rendimiento se obtuvo un OR 4.828 (IC 95% 1.242 - 18.762, p = 0.016). Conclusión: La anomalía visual no refractiva constituye un factor de riesgo para tener bajo rendimiento escolar en el curso de Comunicación.

El presente trabajo es una investigación sobre el Caso Intel de Costa Rica, donde se puede apreciar una estrategia global de Intel y la visión compartida del gobierno de todo un país para generar una ventaja competitiva frente a posibles mercados emergentes para de esta forma poder sentar las bases de una economía más y mejor integrada, sostenida en una capacitación de sus recursos humanos.

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Object recognition in videos is one of the main challenges in computer vision. Several methods have been proposed to achieve this task, such as background subtraction, temporal differencing, optical flow, particle filtering among others. Since the introduction of Convolutonal Neural Networks (CNN) for object detection in the Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC), its use for image detection and classification has increased, becoming the state-of-the-art for such task, being Faster R-CNN the preferred model in the latest ILSVRC challenges. Moreover, the Faster R-CNN model, with minimum modifications, has been succesfully used to detect and classify objects (either static or dynamic) in video sequences; in such setup, the frames of the video are input “as is” i.e. without any pre-processing. In this thesis work we propose to use Robust PCA (RPCA, a.k.a. Principal Component Pursuit, PCP), as a video background modeling pre-processing step, before using the Faster R-CNN model, in order to improve the overall performance of detection and classification of, specifically, the moving objects. We hypothesize that such pre-processing step, which segments the moving objects from the background, would reduce the amount of regions to be analyzed in a given frame and thus (i) improve the classification time and (ii) reduce the error in classification for the dynamic objects present in the video. In particular, we use a fully incremental RPCA / PCP algorithm that is suitable for real-time or on-line processing. Furthermore, we present extensive computational results that were carried out in three different platforms: A high-end server with a Tesla K40m GPU, a desktop with a Tesla K10m GPU and the embedded system Jetson TK1. Our classification results attain competitive or superior performance in terms of Fmeasure, achieving an improvement ranging from 3.7% to 97.2%, with a mean improvement of 22% when the sparse image was used to detect and classify the object with the neural network, while at the same time, reducing the classification time in all architectures by a factor raging between 2% and 25%. / Tesis

Esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de un método eficiente para la detección de errores en la producción de blister, este método dará sustento a un sistema de producción, que permita eliminar, o reducir significativamente, los costos generados por los errores que se analizan en el presente trabajo. Este sistema estará basado en el método por análisis de imágenes digitales, por lo cual se tendrá en cuenta el diseño de un modulo de adquisición de señales digitales, y el consecuente software que permitirá procesar los datos que de esta manera se adquieren. Las instrucciones para establecer el método y los objetivos perseguidos nos proporciona una herramienta eficaz cuya aplicación práctica comprende el ajuste del mismo para obtener mejores resultados, por lo cual se estableció lo siguiente: · La situación actual del empaquetamiento de píldoras y pastillas, que comprende el análisis de los factores y variables, así como los procesos que actualmente se realizan, lo que origina la declaración del marco problemático del empaquetado tipo blister. · El empaquetado de las pastillas y píldoras, así como las técnicas utilizadas para su verificación. Se establece también un modelo teórico basado en definiciones operativas e indicadores cualitativos y cuantitativos. · Para la detección de los blister corf deficiencias se ha considerado el levantamiento de datos, fijando los fundamentos del algoritmo para esta detección, proceso al cual se llega como consecuencia de la metodología de la investigación aplicada. · Finalmente se evalúa el modelo de verificación que propugna esta tesis, analizando los resultados para diferentes situaciones en que se aplica el algoritmo. / Tesis

Se presenta el diseño e implementación de un vehículo submarino operado remotamente con un sistema de estabilización automático. El vehículo submarino o ROV, por sus siglas en inglés (Remotly Operated Vehicle), tiene tres grados de libertad que le permiten realizar el movimiento arriba-abajo, adelante-atrás y el giro izquierda-derecha. El sistema de estabilización permite que el ROV se mantenga enfocado a un objetivo predeterminado y pueda seguirlo gracias a técnicas de visión por computadora que determinan la distancia y orientación del objetivo y, a un controlador de lógica difusa que gobierna un sistema de propulsión a chorro direccionado por un sistema de transmisión. / Tesis

Hoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las parejas a tartar problemas en sus sistemas reproductores con la finalidad de permitirles concebir un hijo, para lo que se require en la mayoria de casos un análisis de fertilidad. Actualmente la forma más usada para realizar este análisis es el método de inspección directa el cual es un procedimiento inexacto, subjetivo, no repetible y difícil de enseñar. El análisis de la motilidad espermática es una parte importante en el análisis de fertilidad y al mismo tiempo es un buen ejemplo del problema de seguimiento a múltiples objetos y video vigilancia desde el punto de vista computacional. El presente proyecto de fin de carrera presenta una solución ante la necesidad de realizar un seguimiento a cada una de las células espermáticas, llamado tracking, la solución planteada pone en práctica técnicas de visión computacional y además propone un modelo heurístico basado en dirección de movimiento y distancia euclidiana para realizar el seguimiento de espermatozoides en videos obtenidos a partir del simulador de células espermáticas también desarrollado en el presente proyecto. El proyecto inicia con el desarrollo de un simulador de células espermáticas, para luego realizar la obtención de muestras de dicho simulador, seguidamente se desarrolló y aplicó un algoritmo para la detección de células espermáticas que fueron usadas como datos de entrada para el algoritmo de Optical Flow así como para la heurística propuesta en el presente trabajo, por último se realizó un estudio estadístico donde se concluye que la heurística propuesta por este proyecto es más eficaz que el algoritmo de Optical Flow. / Tesis

Se plantea el desarrollo de un algoritmo que permita estimar el tamaño de los peces sin la necesidad de que haya contacto físico entre el hombre y los animales aplicando, para ello, técnicas de visión por computadora. Para realizar el planteamiento se realizó estudios de las diferentes técnicas empleadas en visión por computadora y la necesidad de contar con imágenes tomadas por cámaras seleccionadas para el posterior procesamiento con los métodos estudiados. / Tesis