En el presente trabajo de tesis se desarrolló un prototipo de supervisión y control autónomo de pintado haciendo uso de un algoritmo de inteligencia artificial lógica difusa, con dos entradas y una salida. Para lo cual, se preparó el prototipo haciendo uso de cámaras Webcam para la captura de imágenes en tiempo real. Además, se utilizó una PC con el Controlador Difuso diseñado en LabVIEW. Es así, que la imagen capturada en el modelo RGB fue convertida al modelo de color CYMK, y para lo cual el algoritmo de Lógica Difusa determinó la cantidad de color requerida salvo en el caso que hubiera ocurrido un error, sea por falta de color o el exceso de este, se hacía uso de la segunda variable de entrada del controlador. Los resultados obtenidos en este trabajo fueron en que la captura de imagen, siempre intervino el problema de la iluminación, así como también de las características de las tintas, los cuales hacían que varíen los resultados finales. Además, si bien el algoritmo de Lógica Difusa se convirtió en una herramienta muy versátil, y fácil de modificarla en caso de que se hubiera requerido cambiar su uso o aplicación, aun así, los resultados no son muy precisos. La etapa final se realizó controlando aisladamente unas válvulas solenoides, en un tiempo de apertura y cierre en daba paso a la liberación de cada pintura correspondiente a los colores Negro, Cian, Magenta, Amarillo y Blanco o Luminancia. Este último fue considerado como adicional por el brillo que existe en la imagen capturada.

Esta tesis, desarrolla un sistema de Visión Artificial el cual detecta objetos bajo un ambiente a campo abierto de terreno arenoso, con un fondo incierto bajo ciertas condiciones de luminosidad, brillo saturación, contraste. Para ello se desarrolló un sistema el cual permite ver la profundidad y la distancia la cual se encuentra determinado punto de la imagen de la cámara respecto al mundo real, todo por medio de algoritmos computacionales y teoría de Visión estereoscópica, aproximándose así a un sistema de Visión artificial Humanoide al percibir la profundidad y el reconocimiento de objetos bajo el concepto que se presenta en el libro “A Humanoid Vision System for Versatile Interaction” escrita por Yasuo K., Sebastien R., Oliver S., Gorgon C. & Akihiko N. También se desarrolló un sistema el cual permite identificar el objeto objetivo, ya sea para su posterior manipulación, o posterior acción del sistema, lo cual se implementó una red neuronal Multicapa el cual permite diferenciar de entre 3 objetos, el final deseado. El uso de la Red Neuronal Artificial guarda un papel muy importante. Las conexiones entre neuronas tienen pesos asociados que representan la influencia de una sobre la otra. Si dos neuronas no están conectadas, el correspondiente peso de enlace es cero. Esencialmente, cada una envía su información de estado multiplicado por el correspondiente peso a todas las neuronas conectadas con ella. Luego cada una, a su vez, suma los valores recibidos desde sus dendritas para actualizar sus estados respectivos. Se emplea normalmente un conjunto de ejemplos representativos de la transformación deseada para "entrenar" el sistema, que, a su vez, se adapta para producir las salidas deseadas cuando se lo evalúa con las entradas "aprendidas". Para la percepción de profundidad, se realizó con un tablero de ajedrez, al identificar las esquinas de cada cuadrado ubicados cada 2.54 cm a una distancia de la cámara de 79cm medidos en real, obteniendo resultados muy aproximados entre [71 – 75] cm con un error de hasta 4 cm. Esto sin embargo se puede corregir aplicando mayor uso de imágenes para lectura y calibración de cámara y luego aplicar los algoritmos de estereoscopía. Éste error, es aceptable por ejemplo en sistemas de prevención de choques en los autos, los cuales tienen un retrovisor pantalla en su panel principal, mostrándose en el screen la distancia del obstáculo detectado respecto al auto a fin de evitar malas maniobras o choques. De esta manera en este proyecto de tesis se demuestra la identificación de objetos, y la percepción de la profundidad con el tablero de ajedrez.

En los últimos años, la solución al problema del SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, Localización y Mapeado Simultáneo) ha sido ampliamente tratado ya que es una de las tareas más importantes dentro del campo de la robótica móvil. El SLAM consiste en crear el mapa del entorno desconocido por el cual el robot se está moviendo y, al mismo tiempo, localizar a dicho robot dentro del mapa. La gran mayoría de las soluciones aportadas por la literatura actual permiten el uso de cualquier sensor que capture información del entorno. A pesar de no ofrecer la misma precisión que un láser 3D, las cámaras están siendo cada vez más utilizadas para la resolución de problemas de SLAM y navegación además, se está produciendo un auge en el uso de cámaras omnidireccionales (cámaras que capturan imágenes de 360#) ya que la información capturada (conocida como características visuales) es mucho mayor que la que ofrece una cámara normal. Aunque se puede utilizar visión para resolver el SLAM de tipo métrico (construye mapas donde se conoce la posición exacta de los obstáculos y del robot), las soluciones que utilizan visión para resolver el SLAM topológico son más comunes. El SLAM topológico se basa en la construcción del mapa de forma similar a la forma en que los humanos nos orientamos en nuestro entorno. En el SLAM topológico se construyen mapas topológicos que representan el entorno como una serie de puntos (zonas, regiones, localizaciones) donde es posible encontrar al robot y almacenan las relaciones de vecindad entre los distintos puntos del mapa, es decir, permite conocer cómo llegar de un punto a otro del entorno. En esta tesis proponemos el uso de imágenes omnidireccionales para resolver el problema del mapeado y la localización topológica a partir de dos aproximaciones distintas: la primera desde una perspectiva incremental y no supervisada y la segunda des del enfoque del aprendizaje supervisado. El primer método que proponemos es un algoritmo de localización y mapeado topológico incremental y no supervisado basado en información viii visual. El mapa creado por dicho algoritmo es un grafo donde los puntos (zonas) del entorno se representan por nodos y las relaciones de vecindad son las aristas del grafo. Puesto que el algoritmo utiliza imágenes omnidireccionales, los nodos agrupan todas aquellas imágenes que describen la misma escena y, por tanto, comparten características visuales parecidas. Así, para la construcción de mapas topológicos con información visual, el algoritmo de mapeado topológico necesita resolver en primer lugar el problema de reconocimiento de escenas o cierre de ciclo. Nuestro algoritmo de comparación de imágenes se basa en la estructura local que forman las características visuales para establecer cuáles son los emparejamientos de características válidos. Para eliminar los falsos positivos que aparecen al emparejar las características individualmente, planteamos la utilización de grafos como estructuras que proporcionan información útil sobre las relaciones de vecindad de las características o puntos invariantes. De este modo comprobamos la consistencia no solamente de un único emparejamiento, sino la de un conjunto de características que tienen algún tipo de relación. El segundo método propuesto es un algoritmo de aprendizaje supervisado que selecciona las mejores características que describen a cada nodo y un algoritmo de localización basado en el mapa topológico aprendido. En los mapas topológicos cada nodo está compuesto por varias imágenes que describen una zona del entorno. La selección de una única imagen para definir el nodo puede no ser suficiente para describirlo en su totalidad, mientras que el uso de todas las imágenes puede consumir un tiempo prohibitivo. Nuestro método de aprendizaje del mapa topológico selecciona las mejores características (entre todas las imágenes de cada nodo) que describen a los nodos. El algoritmo de localización utiliza las características seleccionadas para determinar cuál es el nodo del mapa al que pertenece la imagen capturada. Para conseguir los mejores resultados en los dos métodos propuestos, estudiaremos diferentes algoritmos de segmentación de la imagen en regiones además de los algoritmos de extracción de características visuales más utilizados en la literatura.

[EN] The evaluation of the quality of food products is a constant concern for the different actors in the production chain and requires the use of a number of analytical methods: physical, chemical, biochemical and sensory; which are destructive, time-consuming, are expensive, laborious and, in the case of sensory, subjective, which makes its application process online. Unlike traditional methodologies, hyperspectral imaging technology emerges as a non-destructive tool for quality assessment. In the Amazon Region (Peru) quality evaluation is performed with traditional methodologies, which has significant limitations as, for example, late detection of infections in crops, if coffee rust; the inability to determine adulteration, if the presence of starch in cheese; or, the subjective classification as quality standards, case marbling of beef. On the other hand, the application of hyperspectral imaging technology requires a series of steps for obtaining, processing and analysing information, which have been developed and implemented by various researchers, but have not been unified in one system and procedures for use by users unfamiliar with the depth of the computer analysis. In this context, this thesis has been planned in order to develop an IT application for the use of hyperspectral imaging technology to assess the quality of three food products in the Amazon Region (Peru). For this purpose it was necessary to create a number of subsystems, modules and routines, which were subsequently implemented by user windows (Guides) and functions using the mathematical software Matlab 2010ª. The applicability of the developed system was tested in three case studies: detecting the degree of rust infection in samples of coffee leaves detecting adulteration in samples of fresh cheese with starch at different concentrations, and classification according to samples marbling standards beef. As a result of the system development, the developed IT toolswere implemented in a software that allows easy use of them and that is compatible with the system by reflectance imaging. As for the cases studied, the analysis results of early infection coffee leaf rust, showed statistically significant differences from the analysis judges attributable to the increased sensitivity of the system. For the analysis of fresh cheese adulteration has been shown that the application of the hyperspectral imaging technique to detect adulteration cornmeal in cheese, based on the relationship between the reflectance and the starch content in samples of fresh cheese. Also, the implemented methodology, based on hyperspectral imaging technology, proved to be valid for the determination of the quality of beef based on the Japanese standard of marbling. An advanced version of the software could be patented and transferred to industry, at a later stage to the realization of this thesis. Such software could be designed so that could include progressively new useful tools in quality control of other agro-food processes. / [ES] La evaluación de la calidad de los productos agroalimentarios es una preocupación constante para los diversos actores de la cadena agroproductiva y requiere del uso de una serie de métodos de análisis: físicos, químicos, bioquímicos y sensoriales; los cuales son destructivos, demandan mucho tiempo, son costosos, laboriosos y, en el caso de los sensoriales, subjetivos, lo cual dificulta su aplicación en procesos en línea. Frente a las metodologías tradicionales, la tecnología de imágenes hiperespectrales surge como una herramienta no destructiva de evaluación de la calidad. En la Región Amazonas (Perú) la evaluación de la calidad se realiza con las metodologías tradicionales, lo cual presenta importantes limitaciones como, por ejemplo, la detección tardía de infecciones en cultivos, caso de la roya del café; la imposibilidad de determinar adulteraciones, caso de la presencia de almidón en queso fresco; o bien, la clasificación subjetiva según estándares de calidad, caso del marmoleado de carne de res. Por otro lado, la aplicación de la tecnología de imágenes hiperespectrales requiere de una serie de pasos para la obtención, procesado y análisis de la información, los cuales han sido desarrollados y aplicados por diversos investigadores, pero que no han sido unificados en unsistema y procedimiento para su uso por usuarios no familiarizados con la profundidad del análisis informático. En este contexto, la presente tesis doctoral se plantea con el fin de desarrollar una aplicación informática para el uso de la tecnología de imágenes hiperespectrales en la evaluación de la calidad de tres productos agroalimentarios de la Región Amazonas (Perú). Para ello, fue necesario crear una serie de subsistemas, módulos y rutinas, que posteriormente fueron implementadas mediante ventanas de usuario (Guides) y funciones, empleando el software matemático Matlab 2010ª. La aplicabilidad del sistema desarrollado se probó en tres casos de estudio: detección del grado de infección por roya en muestras de hojas de café, detección de la adulteración en muestras de queso fresco con almidón a distintas concentraciones, y clasificación según estándares de marmoleado de muestras de carne de res. Como resultado del desarrollo del sistema, las herramientas informáticas desarrolladas se implementaron en un software que permite fácil uso de las mismas y que es compatible con el sistema de adquisición de imágenes mediante en modo de reflactancia. En cuanto a los casos estudiados, los resultados del análisis de la infección temprana por roya en hojas de café, muestrandiferencias estadísticamente significativas con respecto al análisis por jueces, atribuiblesa la mayor sensibilidad del sistema. Para el análisis de la adulteración queso fresco se ha demostrado que la aplicación de la técnica de imágenes hiperespectrales permite detectar la adulteración por harina de maíz en queso fresco, en base a la relación entre la reflactanciay el contenido de almidón en muestras de queso fresco. Asimismo, la metodología implementada, basada en tecnología de imágenes hiperespectrales, probo ser válida para la determinación de la calidad de carne de res en base a la norma japonesa de marmoleado. Una versión avanzada del software podría ser patentada y transferida a la industria, en una fase posterior a la realización de esta tesis doctoral. Dicho software podría ser diseñado de tal forma que pudiera incluir de forma progresiva nuevas herramientas útiles en el control de calidad de otros procesos agroalimentarios. / [CAT] L'avaluació de la qualitat dels productes agroalimentaris és una preocupació constant per als diversos actors de la cadenaagroproductiva i requereix de l'ús d'una sèrie de mètodes d'anàlisis: físics, químics, bioquímics i sensorials; els quals són destructius, demanden molt temps, són costosos, laboriosos i, en el cas dels sensorials, subjectius, la qual cosa dificulta la seua aplicació en processos en línia. Enfront de les metodologies tradicionals, la tecnologia d'imatges hiperespectrals sorgeix com una eina no destructiva d'avaluació de la qualitat. En la Regió Amazones (Perú) l'avaluació de la qualitat es realitza amb les metodologies tradicionals, la qual cosa presenta importants limitacions com, per exemple, la detecció tardana d'infeccions en cultius, cas de la roia del cafè; la impossibilitat de determinar adulteracions, cas de la presència de midó en formatge fresc; o bé, la classificació subjectiva segons estàndards de qualitat, cas del marmolejat de carn de cap de bestiar. D'altra banda, l'aplicació de la tecnologia d'imatges hiperespectrals requereix d'una sèrie de passos per a l'obtenció, processament i anàlisi de la informació, els quals han sigut desenvolupats i aplicats per diversos investigadors, però que no han sigut unificats en un únic sistema i procediment per al seu ús per usuaris no familiaritzats amb la profunditat de l'anàlisi informàtica. En aquest context, la present tesi doctoral es planteja amb la finalitat de desenvolupar una aplicació informàtica per a l'ús de la tecnologia d'imatgeshiperespectrals en l'avaluació de la qualitat de tres productes agroalimentaris de la Regió Amazones (Perú). Per a açò, va ser necessari crear una sèrie de subsistemes, mòduls i rutines, que posteriorment van ser implementades mitjançant finestres d'usuari (Guides) i funcions, emprant el programari matemàtic Matlab 2010ª. L'aplicabilitat del sistema desenvolupat es va provar en tres casos d'estudi: detecció del grau d'infecció per roia en mostres de fulles de cafè, detecció de l'adulteració en mostres de formatge fresc amb midó a diferents concentracions, i classificació segons estàndards de marmolejat de mostres de carn de cap de bestiar. Com a resultat del desenvolupament del sistema, les eines informàtiques desenvolupades es van implementar en un programari que permet un fàcil ús de les mateixes i que és compatible amb el sistema d'adquisició d'imatges mitjançant reflactància. Quant als casos estudiats, els resultats de l'anàlisi de la infecció primerenca per roia en fulles de cafè, mostren diferències estadísticament significatives pel que fa a l'anàlisi per jutges, atribuïbles a la major sensibilitat del sistema. Per a l'anàlisi de l'adulteració formatge fresc s'ha demostrat que l'aplicació de la tècnica d'imatges hiperespectrals permet detectar l'adulteració per farina de dacsa en formatge fresc, sobre la base de la relació entre la reflactpància i el contingut de midó en mostres de formatge fresc. Així mateix, la metodologia implementada, basada en tecnologia d'imatges hiperespectrals, va provar ser vàlida per a la determinació de la qualitat de carn de cap de bestiar sobre la base de la norma japonesa de marmolejat. Una versió avançada del programari podria ser patentada i transferida a la indústria, en una fase posterior a la realització d'aquesta tesi doctoral. Aquest programari podria ser dissenyat de tal forma que poguera incloure de forma progressiva noves eines útils en el control de qualitat d'altres processos agroalimentaris. / Castro Silupu, WM. (2016). Aplicación de la tecnología de imágenes hiperespectrales al control de calidad de productos agroalimentarios de la región de Amazonas (Perú) [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/63250 / TESIS

Esta tesis trata de avanzar en sistemas de visión por computador aplicados a la inspección automática de la calidad de frutas y verduras en dos entornos en los que hasta la fecha no se ha trabajado en profundidad como son la inspección en campo antes de la recepción de la fruta por la central hortofrutícola y la inspección automática de la calidad de fruta procesada. Se pretende así rellenar un hueco importante en la aplicación de la visión por computador como una herramienta al servicio del sector en la inspección de frutas y verduras. El desarrollo de técnicas de visión por computador en la inspección de la calidad de los productos agrícolas se debe a la necesidad de encontrar una alternativa a los métodos de inspección manual tradicionales para eliminar el contacto con el producto, aumentar la fiabilidad y objetividad, introducir flexibilidad a las líneas de confección e incrementar la productividad y competitividad de nuestras empresas. Esta tecnología está ampliamente extendida para la inspección de fruta en fresco en almacenes de confección pero, sin embargo, todavía no se ha aplicado en campo por las dificultades técnicas que conlleva este entorno, y tampoco en el sector de la fruta mínimamente procesada, debido a la fragilidad y dificultad de manipulación del producto, la complejidad de la inspección y el relativo menor valor económico respecto de la fruta en fresco. En esta tesis se aborda, por una parte, la creación de un sistema de visión por computador instalado en una plataforma de asistencia a la recolección de cítricos sobre la que se analiza la fruta a la vez que se recolecta y se clasifica en diversas categorías en función de su color, tamaño o calidad (presencia de defectos externos). Los mayores problemas del trabajo en campo se refieren a una iluminación inestable, movimientos y vibraciones, energía eléctrica limitada o efectos de la intemperie. Para ello es necesario diseñar un sistema de visión por computador compacto, robusto, rápido y muy efi / Cubero García, S. (2012). Diseño e implementación de nuevas tecnologías basadas en visión artificial para la inspección no destructiva de la calidad de fruta en campo y mínimamente procesada [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15999 / Palancia

El síndrome de Guillain Barré es una polirradiculoneuropatía de evolución aguda o sub aguda que ataca progresivamente el sistema nervioso central impidiendo el movimiento de una persona progresivamente, empieza en los brazos y piernas y se extiende hasta el cuello, en el 50% de los casos se requiere de un ventilador mecánico, por lo que se considera una enfermedad critica, el problema de la enfermedad es que dificulta la comunicación entre los pacientes y su entorno, esto hace que durante el ciclo de la enfermedad, 1 año aproximadamente, este paciente presente complicaciones por la falta de comunicación. El presente proyecto de tesis está enfocado a desarrollar un Sistema de Visión artificial, basado en la detección de los movimientos del ojo que permitió solucionar el problema de la falta de comunicación de los pacientes con síndrome de Guillain Barre del Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo. El SVA presenta una interfaz con algunos mensajes predefinidos, así como un teclado para escribir un mensaje propio, dirigiendo la mirada hacia el lugar que quieren realizar el “click”, referenciándose por un puntero que le permitirá asegurar el lugar exacto donde quiere clickear, para esto se usara la técnica de “tracking eye” o técnica de seguimiento de los ojos, mediante el uso de una cámara para captar los movimientos del ojo y poder usarlo en el sistema de visión artificial, que se desarrollara en base a la metodología propuesta por Kong y Nilson (2005), que consta de 3 etapas, la representación de la imagen, el procesamiento de la imagen y el análisis de la misma. La población de esta tesis es no probabilística por lo que se realiza en los 5 pacientes con SGB que se encontraban hospitalizados durante la realización de esta tesis.

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D.L. A 129-2008