El objetivo de esta tesis es diseñar e implementar un sistema de detección y seguimiento de robots articulados mediante el análisis computacional de imágenes. El principal aporte es extender el uso de técnicas de detección de objetos rígidos a robots articulados y lograr un seguimiento en tiempo real de la posición de éstos en imágenes y secuencias de video. El trabajo realizado está enfocado principalmente a condiciones de fútbol robótico pero es fácilmente extendible a otras aplicaciones. El reconocimiento de robots articulados requiere la detección de éstos en cualquier estado y posición. Para lograrlo, se probaron distintos tipos de clasificadores de manera de obtener una mayor tasa de detección, independiente del estado del robot (acostado, parado, caminando, etc…). Los robots utilizados para probar los algoritmos fueron el robot Aibo y los robots de tipo Humanoide (basado en el modelo Hajime). El sistema antes mencionado necesitó la creación e implementación de distintas herramientas computacionales. Para la detección de robots en imágenes se utilizó un sistema basado en Adaboost, y para el posterior seguimiento se ocupó el algoritmo “mean-shift”. Para la detección mediante Adaboost se generaron una serie de bases de datos para el entrenamiento del algoritmo. Posteriormente se construyeron diversos clasificadores (frontal, lateral, trasero, global, etc…), y se probaron distintas estrategias de detección. El detector con mejores resultados para Aibos fue el Lateral, con una tasa de detección de hasta 94.7% con 98 falsos positivos en la base de datos AIBODetUChileEval. Luego siguen el detector Trasero, con 89.9% y 166 falsos positivos y, por último, el detector Frontal con 89.4% y 254 falsos positivos. Finalmente se probó la detección de los Aibos en todas las posiciones con un detector múltiple, el cual obtuvo una tasa de detección de 94.8% con 392 falsos positivos. Aplicando solo el detector frontal sobre todas las imágenes con Aibos obtuvo solo un 90% de detecciones con 392 falsos positivos, pero es más rápido que el detector múltiple. Para los Humanoides se desarrolló un solo detector que logró un 92.2% de detecciones con 123 falsos positivos sobre la base de datos HDetUChileEval. Se concluyó finalmente que los clasificadores Adaboost elegidos en este trabajo para hacer las clasificaciones reportan excelentes resultados, y no se duda que puedan también hacerlo en otros tipos de aplicaciones de similares características. Además se logró hacer la detección y el seguimiento de robots en tiempos muy cercanos al tiempo real, lo cual permite ocuparlo en aplicaciones con altas restricciones de procesamiento.

La implementación de turbinas para el aprovechamiento de energías renovables ha sido crucial para la evolución del hombre en los procesos de producción de energía, esta producción se debe al aprovechamiento de la energía cinética, convirtiéndola en energía mecánica para luego transmitir dicha energía a un generador volviéndola así energía eléctrica. Al pasar los años esa conversión de energía produce un desgaste en los componentes de la turbina, en especial en el eje, ya que al ser el transmisor de la energía mecánica está expuesto a los cambios de temperatura, a los esfuerzos mecánicos y a la fatiga que produce la continua rotación con los alabes. Todo esto produce la drástica disminución de la vida útil en el eje de la turbina. En la presente tesis tiene por objetivo realizar un análisis de fatiga en el eje de la turbina utilizando el software computacional SolidWorks con el fin de evaluar la vida útil del eje de acero con un material compuesto AISI 4135 y concluir cual es el material óptimo para el eje. / The implementation of turbines for the use of renewable energies has been crucial for the evolution of man in the processes of energy production, this production is due to the use of kinetic energy, converting it into mechanical energy and then transmitting this energy to a generator, thus turning it into electrical energy. Over the years, this energy conversion produces wear in the turbine components, especially in the shaft, since it is the transmitter of mechanical energy and is exposed to temperature changes, mechanical stresses and fatigue caused by the continuous rotation with the blades. All this causes the turbine shaft life to decrease considerably. The objective of this thesis is to perform a fatigue analysis on the turbine shaft using the SolidWorks computational software in order to evaluate the service life of the steel shaft with an AISI 4135 composite material and to conclude which is the optimum material for the shaft.