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El documento digital no refiere un asesor / Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Utiliza técnicas de visión por computadora para diseñar e implementar un algoritmo que genera una restauración digital aproximada a la imagen original. En este trabajo se propone utilizar la ecuación diferencial del calor en dos dimensiones aproximada mediante el método Implícito de Dirección Alterna (IDA) que da como resultado una buena aproximación de la imagen original visualmente satisfactoria. / Trabajo de suficiencia profesional

El desarrollo de la presente tesis obedece a un problema real originado en los almacenes de la siderúrgica más grande del país, la Corporación Aceros Arequipa. En su operación de despacho se ha visto la necesidad de mejorar el proceso de conteo de varillas conformantes de los paquetes a entregar al cliente final luego de ser preparados. Hasta este momento, dicho conteo se ejecuta de manera manual, teniendo como consecuencia la alta tasa de error, producto de las desventajas inherentes al factor humano como son el cansancio y la desconcentración. Viendo esto, se propuso automatizar dicho conteo mediante el uso de técnicas de visión artificial. Para esto la empresa condicionó dos cosas al proyecto, confiabilidad y portabilidad. Por esta razón, se iniciará el proyecto con una etapa de investigación, tanto de componentes como de qué técnica de teoría de imágenes a utilizar para realizar el conteo. Luego de haber concluir la etapa de investigación, se comenzará con el desarrollo del prototipo, el cual no obtuvo resultados al inicio en cuanto a confiabilidad, producto de las noveles técnicas utilizadas en la detección y conteo de varillas. Con el pasar de los meses, se fue mejorando el algoritmo hasta llegar a una versión considerada como confiable por obtener una tasa de confiabilidad de 0.0057% de varillas erradas. En el texto de la presente tesis, se profundizará en la justificación del desarrollo del proyecto. También se detallarán las características del prototipo desarrollado, tanto en el aspecto físico como es el caso de los componentes, así como en el algoritmo desarrollado para obtener un conteo confiable de las varillas. Así mismo, se analizarán los resultados de las pruebas realizadas con el conteo y se contrastarán con las mediciones de error de despacho producto del conteo manual. Luego, se extrapolarán estos resultados a meses y años con el fin de comparar de una manera más didáctica los dos métodos. Por último, se listarán una serie de conclusiones a las que se llegó en el desarrollo del proyecto, salvando las múltiples dificultades que se presentaron durante el avance del mismo. / Tesis

La realidad aumentada es una tecnología que permite la creación de uno o varios espacios físicos en los que interactúan objetos generados por computadora, con elementos que existen en nuestra realidad, cuyas características son la interactividad en tiempo real. Durante el desarrollo de este trabajo se presentarán de forma teórica las definiciones y características de esta tecnología, además de cómo se interrelaciona con la disciplina de visión por computador para el diseño de los métodos de seguimiento. Adicionalmente, se hará una breve descripción de las herramientas de software empleadas, como las librerías de código abierto OpenGL y OpenCV, siendo la primera aquella que permitirá superponer información a manera de imágenes cuando un marcador sea detectado; y la segunda es una librería que se empleará para la inicialización de la cámara en el entorno C++, así como la administración y gestión de la pila de memoria. En una primera instancia se presentaran 3 propuestas de modelos de detección de marcadores, las propuestas planteadas hacen uso de los métodos de binarización adaptiva, detección de contornos, detección de gradientes, bordes y finalmente detección de esquinas. El modelo que más se ajustó a los objetivos fue el de binarización adaptiva con detección de contornos. A partir de ese punto el nuevo objetivo de trabajo será trasladar el modelo, desarrollado en un computador, a una plataforma de desarrollo móvil. La plataforma que más se ajusta a las necesidades del proyecto es la plataforma ODROID, debido a que sobre todo es capaz de ejecutar el sistema operativo Android y muchas variantes de Linux. Finalmente, la localización del algoritmo de detección en la plataforma ODROID hará uso de la librería OpenCV para Android, así como de la Interfaz Nativa de Java (JNI) y la librería OPENGL ES para dispositivos móviles. El objetivo final es detectar correctamente un marcador, y además renderizar una figura sobre el marcador detectado. Esta imagen debe seguir el movimiento del marcador a través de la pantalla.

El presente documento propone el diseño de un sistema mecatrónico para el control de calidad de jamonadas al final de su línea de producción aplicando visión por computadora. El sistema diseñado se ubicará al final de la línea de producción de una empresa de embutidos peruana y abarca el ordenamiento de envases, el control de calidad a través de un sistema de visión por computadora y un sistema de clasificación encargado de rechazar los productos etiquetados como defectuosos según el algoritmo de visión. El ordenamiento de envases permitirá su disposición secuencial a lo largo de una faja transportadora y el giro de estos de manera que sea visible la cara libre de etiquetas. Un servomotor en la entrada separa los grupos de seis envases en dos filas de tres. Topes transversales disponen de los envases reordenándolos uno tras otro. Una cuña permite voltear el producto que es guiado al área de visión por topes longitudinales. La captura de la imagen ocurre a la llegada del envase al sistema de visión. Un sensor a la entrada activa el disparo de la cámara. Se realiza el preprocesamiento a la imagen y sobre esta se extraen las características de interés como el color, puntos presentes, mordeduras, o productos ausentes. Finalmente, un sensor de presencia ubicado en la etapa de rechazo envía la señal de control que en base al resultado del algoritmo de visión según la etiqueta que recibe el producto se dispone a retirarlo de la faja en caso sea considerado como defectuoso. / Tesis

El presente documento propone el diseño de un sistema mecatrónico para el control de calidad de jamonadas al final de su línea de producción aplicando visión por computadora. El sistema diseñado se ubicará al final de la línea de producción de una empresa de embutidos peruana y abarca el ordenamiento de envases, el control de calidad a través de un sistema de visión por computadora y un sistema de clasificación encargado de rechazar los productos etiquetados como defectuosos según el algoritmo de visión. El ordenamiento de envases permitirá su disposición secuencial a lo largo de una faja transportadora y el giro de estos de manera que sea visible la cara libre de etiquetas. Un servomotor en la entrada separa los grupos de seis envases en dos filas de tres. Topes transversales disponen de los envases reordenándolos uno tras otro. Una cuña permite voltear el producto que es guiado al área de visión por topes longitudinales. La captura de la imagen ocurre a la llegada del envase al sistema de visión. Un sensor a la entrada activa el disparo de la cámara. Se realiza el preprocesamiento a la imagen y sobre esta se extraen las características de interés como el color, puntos presentes, mordeduras, o productos ausentes. Finalmente, un sensor de presencia ubicado en la etapa de rechazo envía la señal de control que en base al resultado del algoritmo de visión según la etiqueta que recibe el producto se dispone a retirarlo de la faja en caso sea considerado como defectuoso.

La presente tesis propone un equipo portátil y ergonómico que permita la captura de imágenes de cultivos de quinua y, mediante un método de procesamiento eficaz, detecte los segmentos donde la planta se encuentra afectada por la enfermedad del Mildiu (representada por un amarillamiento particular sobre las hojas) para así obtener un resultado numérico que represente dicho efecto. La realización de este proyecto resuelve el principal problema del análisis cualitativo en los que se basa el cliente para el diagnóstico de la enfermedad ya que ofrecerá una solución cuantitativa para la identificación y medición de daño en los cultivos que proporcione al agrónomo un dato vital para poder suministrar la dosis adecuada de fungicida a las plantaciones y obtener un producto de mejor calidad. Este trabajo se basa en dos procesos de segmentación: primero, se realizó, a partir de la imagen original capturada, la segmentación de vegetación sobre el entorno mediante el modelo de color L*a*b, histograma bidimensional, filtrado y binarización; y, segundo, se realizó, a partir de la imagen resultante del primer proceso, la segmentación de amarillamiento sobre la vegetación mediante de los modelos de histogramas bidimensionales, filtrado, binarización y propiedades de excentricidad. Para la validación se tomó 50 imágenes de un cultivo de quinua del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) - Sede Lima, las cuales fueron procesadas a través del equipo desarrollado y verificado por el agrónomo especialista. Finalmente, se utilizó el índice de Kappa de Cohen para comparar los resultados donde se obtuvo un resultado de 0.789. / This thesis proposes a portable and ergonomic equipment that allows the capture of images of quinoa crops and, through an effective processing method, detect the segments where the plant is affected by Mildew disease (represented by a particular yellowing on the leaves) in order to obtain a numerical result that represents that effect. The realization of this project solves the main problem of the qualitative analysis on which the client is based for the diagnosis of the disease since it will offer a quantitative solution for the identification and measurement of crop damage that provides the agronomist with a vital data to be able to Supply the appropriate dose of herbicide to the plantations and obtain a better quality product. This work is based on two segmentation processes: first, from the original image captured, the segmentation of vegetation over the environment was carried out using the L*a*b color model, two-dimensional histogram, filtering and binarization; and, secondly, from the image resulting from the first process, the segmentation of yellowing on the vegetation was carried out using the two-dimensional histogram, filtering, binarization and eccentricity properties models. For validation, 50 images of a quinoa crop from INIA - Lima Headquarters were taken, which were processed through the equipment developed and verified by the specialist agronomist. Finally, Cohen’s Kappa index was used to compare the results where a result of 0.789 was obtained. / Tesis