Memoria para optar al título de Diseñadora Gráfica

Tesis

El yacón (Smallanthus sonchifolius Poepp & Endl) es una planta nativa de Sudamérica que en su raíz almacena los carbohidratos en forma de inulina y/o fructoligosacáridos (FOS) (polímeros de fructosa), los cuales son reconocidos como fibra dietética y prebiótico. Un prebiótico se define como un alimento no digerible que presenta un efecto favorable para la salud del consumidor, al estimular selectivamente la proliferación de un grupo de bacterias benéficas en el tracto digestivo mejorando así el balance intestinal. El presente trabajo tuvo como objetivos: optimizar las condiciones de elaboración de la harina de yacón, evaluar su contenido de azúcares y evaluar la influencia de dicha harina en el crecimiento de dos bacterias probióticas. Se realizaron dos formas de obtener la harina de yacón en la forma uno mediante una trituración de la muestra, en la forma dos se realizó un licuado, filtrado y concentración en baño de agua a 60°C hasta 20° Brix, en ambas se procedió al secado directamente en estufa, la molienda y el envasado. La cantidad de carbohidratos en la forma uno fue de 87,03% azucares totales, 7,65% azucares reductores y en la forma dos fue de 88,15% azucares totales, 9,03% azucares reductores. En cuanto a su influencia en las bacterias probióticas, Lactobacillus acidophilus y Bifidobacterium brevis se pudo apreciar que favorecen el crecimiento de ambas. Palabras claves: Fructooligosacáridos, inulina, fibra dietética, prebiótico, probiótico, curva de crecimiento. / -- Yacón (Smallanthus sonchifolius Poepp & Endl) is a plant native to South America that at is root store carbohydrates as inulin and /or fructooligosaccharides (FOS) (polymers of fructose), which are recognized as dietary fiber and prebiotic. A prebiotic is defined as roughage favorably affecting the health of consumers, by selectively stimulating the growth of a group of beneficial bacteria in the digestive tract, thereby improving the intestinal balance. This study aim is to optimize the processing conditions yacon flour sugars asses and evaluate the influence of oatmeal into the growth of two probiotic bacteria. By a design that might be considered optimum, optimize flour obtaining, by comparing the two forms obtained, by comparing both and getting an improvement in the amount of total and reducing sugars in which percentages are 88,15 and 3,09 respectively of second form to obtain the yacón flour. As for his influence on probiotic bacteria, Lactobacillus acidophilus and Bifiobacterium brevis could see that yacon flour significantly improved the growth of both bacteria. Keywords Fructooligosaccharides, inuline, dietary fiber, prebiotic, probiotic, bacteria growth. / Tesis

El procesamiento del gas natural para la extracción del etano e hidrocarburos superiores es una actividad de gran impor-tancia dentro del sistema gasífero de un país. El etano constituye la materia prima fundamental de la denominada petroquímica base gas, mientras que propano, butanos, pen-tanos y superiores, se comercializan fundamentalmente como combustibles. En el caso de Argentina, la actividad de proce-samiento forma parte del sistema de transporte y distribución de gas natural, el cual se encuentra regulado para asegurar una adecuada provisión de este insumo a los consumidores industriales y domiciliarios. Por este motivo suelen existir res-tricciones sobre la cantidad de hidrocarburo que puede extraerse del gas disponible. Por otra parte, el negocio de ex-tracción se encuentra sujeto a la incertidumbre inherente a los mercados en lo que respecta a demanda y precios de los productos del procesamiento así como a la variabilidad de los gasoductos en cuanto a calidad y cantidad de gas a proce-sar. Como consecuencia, esta actividad se encuentra sometida a una gran variabilidad a lo largo del año, lo que dic-ta la necesidad de ajustar en forma permanente la operación de los complejos de extracción para optimizar el negocio.Dada la complejidad estructural de las plantas de extracción moder-nas, esta tarea puede verse beneficiada por la disponibilidad de herramientas de asistencia en la toma de decisiones basa-das en modelos matemáticos de optimización. En esta tesis se presenta un modelo matemático para optimizar la operación del complejo de extracción de hidrocarburos instalado en la localidad de Gral. Daniel Cerri próxima a la ciudad de Bahía Blanca. El modelo no-lineal mixto-entero propuesto contempla las múltiples opciones de mezclado disponibles en el complejo así como la posibilidad de operar o pasar a reserva sus cinco plantas de extracción de hidrocarburos. Dichas plantas po-seen diferentes tecnologías de extracción y por lo tanto rendi-mientos distintos en función de sus respectivas variables ope-rativas. Los resultados del modelo se comparan contra datos históricos del proceso para cinco escenarios operativos fre-cuentes a lo largo del año, con el objeto de cuantificar los potenciales beneficios de su aplicación sistemática. Se presen-tan además diversas aplicaciones con el objeto de ilustrar su uso para asistir en la toma de decisiones tanto a escala ope-rativa, como táctica y estratégica. / The processing of the natural gas for the extraction of ethane and heavier hydrocarbons is of fundamental importance within the gas system of a country. Ethane is the basic raw material of the gas based petrochemical industry, while propane, buta-nes, pentanes and heavier compounds are mainly commer-cialized as fuels. In the case of Argentina, the processing ac-tivity is a part of the natural gas transport and distribution system, which is regulated by law in order to ensure an adequate provision for home and industrial use. For this rea-son, constraints on the amount of hydrocarbons that can be extracted from the available gas frequently arise. On the other hand, the extraction business is subject to market inhe-rent uncertainty regarding demands and prices of the pro-ducts, as well as to the variability of the pipelines regarding quality and availability of raw material. As a consequence,this activity faces a high variability along the year, which dictates the necessity of tuning the operation of the extraction complexes almost permanently in order to optimize the busi-ness. Due to the structural complexity of the modern extrac-tion plants, this task could benefit from the availability of deci-sion making support tools based on mathematical optimization models. In this thesis a mathematical model is presented aimed to optimize the operation of the hydrocarbon extraction complex located in Gral. Daniel Cerri close to Bahía Blanca city. The proposed mixed-integer-nonlinear model considers all the available gas mixing options in the process as well as the possibility of turning-on and shutting-down its five hydrocar-bon extraction plants. Such plants possess different technolo-gies and therefore different extraction efficiencies as func-tions of their respective operative variables. Model results are compared against historical process data for five frequent operating scenarios along the year in order to quantify the potential benefits of its systematic application. Several appli-cations are also proposed in order to illustrate its use in decision making at operational, tactical and strategic levels.

La información relacionada con los procesos geomorfológicos y dinámicos de la costa es de fundamental importancia en estudios científicos y ambientales necesarios para establecer políticas de gestión costera. Las playas son ambientes inestables que presentan cambios continuos debido a diferentes fenómenos. También las personas, a través de diferentes mecanismos, ejercen un efecto sobre estos ambientes. Los mismos deben ser estudiados en períodos continuos, para lo cual es útil disponer de información generada automáticamente sin necesidad de recolectarla in situ. Si bien el procesamiento digital de imágenes es relativamente nuevo en monitoreo costero, su aplicación en otras disciplinas demuestra las ventajas de su utilización, favorecida por el avance tecnológico en las herramientas de procesamiento. El objetivo general de esta investigación es desarrollar nuevas técnicas y metodologías para la extracción de características de la playa basadas en procesamiento digital de imágenes factibles de ser integradas en un sistema visual de monitoreo costero. En primera instancia se desarrolló una metodología para la adquisición de información a partir de la captura de videos que permite almacenar datos de la playa durante un período específico. El principal resultado de este desarrollo es la obtención de información cualitativa del estado de la playa en forma automática, mediante la generación de una imagen media y de varianza. A partir de ella se pueden distinguir y documentar algunas características de la playa. Luego se implementaron las herramientas para la extracción y medición de la línea de ribera en imágenes medias. En primer lugar, la diferenciación de zonas de agua y tierra es posible mediante un algoritmo de clasificación a partir de un conjunto de patrones representativos de cada una de ellas. Seguidamente se realizó la medición de la longitud de la línea de ribera. Otro de los resultados obtenidos comprendió la clasificación de zonas de la playa. El método empleado se basa en la elección de grupos de píxeles prototipos que sirven como modelo de cada una de las zonas. Además de la clasificación, se logró obtener las mediciones de las áreas y perfiles de cada zona, tanto en forma porcentual en el plano de la imagen como en forma cuantitativa en unidades reales sobre el terreno. El algoritmo trabaja bajo diferentes condiciones meteorológicas y técnicas. En este sentido, el método desarrollado representa un avance importante en la detección y medición automática de zonas de playa. Por otro lado, se abordó la estimación de la cantidad de personas en la playa. Inicialmente se trabajó sobre imágenes medias, en las cuales únicamente se pueden observar aquellos usuarios que permanecieron en ubicaciones fijas durante el tiempo de grabación. Debido al interés actual sobre la detección de personas en zonas costeras se trabajó sobre imágenes instantáneas de cámaras de alta resolución, provistas por cortesía del proyecto HORUS obteniéndose resultados significativos sobre la información de ocupación de los usuarios en la playa como así también su desplazamiento en la misma. En la etapa final de la tesis, la información obtenida mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes fue integrada en un Sistema de Información Geográfico. Sobre dicho sistema se present´o un ejemplo de aplicaci´on de las metodolog´ıas para la generaci´on de modelos del comportamiento de la playa. De esta manera, las caracter´ısticas extra´ıdas a partir de im´agenes pueden ser georreferenciadas, almacenadas en una base de datos o comparadas con informaci´on proveniente de otras fuentes. A modo global, se concluy´o la generaci´on de herramientas basadas en visi´on por computadora que permiten el an´alisis cualitativo y la medici´on cuantitativa de diversas caracter´ısticas de la playa. / Geomorphological and dynamic information of coastal processes is very important in scientific and environmental studies and also for coastal management policies. Beaches are unstable environments, which have continuous changes due to different phenomena. Also, people through diverse mechanisms have a significant effect. The assessment of changes in these environments should be studied continuously and for long periods. For this reason, it is useful to have information that is generated automatically. While digital image processing is relatively new in coastal monitoring applications, the advantages of its use has been largely taken in other disciplines, geared by technological advances in processing tools. The objective of this dissertation is to develop new techniques and methodologies for feature extraction and recognition in digital images and videos from beach environments, and to integrate those tools into a video-based coastal monitoring system. First, a methodology was developed for video capture that allows storing data from the beach during a specific period. The main result of this development is to obtain qualitative information, for instance, the mean and variance image, of the state of the beach in an automatically way. Then, tools for automatic extraction and measurement of shoreline in mean images were implemented. The differentiation of land and water areas was possible using a classification algorithm from a set of patterns. Based on this technique, the length of the shoreline was measured automatically. Another results involved the classification of the zones of the beach. The method is based on the choice of prototypes pixel groups of each zone. Furthermore, it was possible to obtain measurements of areas and profiles for each zone. The algorithm works in different weather and operational conditions. For this reason, the method represents a significant advance in the automatic detection and measurement of beach zones. Furthermore, algorithms for estimating the number of people on the beach was estimated were developed. Initially, the method was applied on mean images in which only those users that remained at a fixed location during the recording time can be analyzed. Also, the algorithm was tested using high-resolution cameras, provided by the HORUS project. In the final stage of this dissertation, the information obtained through techniques of digital image processing was integrated into a Geographic Information System. An example of an application of methodologies for the generation of behavioral models from the beach was implemented in the GIS. Thus, the extracted features from the images can be geo-referenced, stored in a database and compared with information from other sources. This thesis concluded with the generation of tools based in computer vision that allows a qualitative analysis and a quantitative measurement of diverse characteristics of the beach.

Las planicies de marea del estuario de Bahía Blanca se caracterizan por tener una amplia presencia de accidentes geográficos (cursos de marea y cuencos de agua) de diversos tamaños, formas y orientaciones. El estudio del origen de los mismos, su permanencia y los mecanismos de erosi ón durante la evolución de estos accidentes es importante para determinar futuros procesos dinámicos en el humedal costero. Sin embargo, el acceso directo para el monitoreo de estas regiones no es fácil, tiene un costo prohibitivo, no siempre es posible el acceso condicionado por las mareas y es ambientalmente dañino. El procesamiento digital de imágenes (PDI) de sensado remoto es una alternativa natural ante esta situación, dado que es una herramienta no invasiva para la extracción de datos cualitativos y cuantitativos sin alterar el estado natural del objeto bajo estudio. La presente tesis tiene como objetivo principal desarrollar e implementar nuevas técnicas y metodologías de PDI que conformen la arquitectura de una aplicación que permita extraer la información necesaria y suficiente de los accidentes geográficos para que posteriormente, el experto pueda analizar y modelar la geomorfología de los mismos. La metodología desarrollada está compuesta por diferentes etapas de procesamiento, entre ellas la segmentación (identificación), medición, extracción de parámetros morfológicos (descriptores de forma) y la clasificación automática de los accidentes de interés. En primera instancia, se caracterizó el tipo de ambiente y se seleccionaron 13 zonas del estuario para ser analizadas. Las mismas son representativas de la diversidad de cuencos y cursos de marea existentes en las planicies. En cada zona de estudio se aplicaron las distintas etapas del procesamiento y se discriminaron los objetos de interés. Seguidamente, se analizó su morfología individual en detalle. En este sentido, un conjunto de datos es obtenido para el análisis morfológico y, además es usado para definir las ecuaciones de un modelo estadístico de regresión, el cual permite diferenciar automáticamente los cuencos de agua y cursos de marea. En principio, el clasificador se testeó en un conjunto de zonas usadas para su entrenamiento y posteriormente se usaron las restantes zonas como conjunto de validación. El desempeño del clasificador se evaluó de dos formas distintas, visual y cuantitativamente. El propósito fue determinar la variabilidad de los resultados según la apreciación del evaluador experto (supervisada) y la predicha por el clasificador (automática). En todos los casos se identificaron y clasificaron automáticamente los diferentes accidentes geográficos con una precisión superior al 86 %. Los resultados demuestran que es posible identificar y clasificar en forma automática los accidentes geográficos de formas complejas, como los cuencos de agua y cursos de marea a partir de imágenes de sensado remoto, en este caso particular, imágenes de Google Earth. Inclusive, la metodología puede ser aplicada en otras regiones de humedales costeros y con otros tipos de imágenes de sensado remoto. / Tidal flats of the Bahía Blanca Estuary, generally exhibit ponds of diverse size, shape and orientation. The study of the origin, stability and erosive mechanisms during the evolution of these geographic features are important to determine dynamic processes in coastal wetlands. However, direct monitoring access to the locations is hard and expensive, not always feasible, and environmentally damaging. Remote sensing images may represent a natural alternative for this situation, since it is a noninvasive tool for qualitative and quantitative data extraction without altering the natural state of the object under study. The main aim of this thesis is to introduce and develop new techniques and DIP methodologies that integrate a framework application. In this sense, the expert is able to analyze the data set obtained. The methodology consists in different processing stages like segmentation, measurement, shape descriptors extraction and the automatic classification of geographic features. First, we characterize the environment type and 13 zones were selected to study. These zones are representative of ponds and tidal courses in tidal flats. The different processing stages were applied for each zone and geographic features were indentified. Then, the individual morphology in detail was analyzed. A data set for morphological analysis was provided and used to define the classifier model equations, which allow to automatically discriminate ponds against tidal courses. The classifier were tested in the training zones and then other zones were used to validate the performance of the classifier. To determine the variability of the results , supervise classification was compared against automatic classification. In all cases, it was possible to identify and automatically classify different geographic features with an accuracy higher than 86%. These results highlight the feasibility of using freely available Google Earth imagery for the automatic identification and classification of complex geographical features, as ponds and tidal courses. In addition, the methodology presented here could be applied in other wetlands of the world and to other remote sensing imagery.

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Ingeniero Civil Eléctrico / En la Astronomía ha habido un salto cuantitativo gigantesco desde el nacimiento de la tecnología CCD y las imágenes digitales. A pesar de ello, todavía existe un espacio de mejora en lo que respecta a las técnicas para estimación de parámetros importantes que caracterizan a las estrellas. Es por eso que esta Memoria de Título se presenta como objetivo el estudiar y cuantificar el uso de nuevos enfoques de estimación modernas no aplicados aún en esta disciplina para la estimación de la posición de objetos luminosos (Astrometría). Para poder entender el problema se presenta qué es una cámara digital y su uso en la astronomía, especificamente en la astrometría, además de presentar importantes conceptos astronómicos que se usan a lo largo de la memoria, como lo son el Point Spread Function y el Full Width at Half Maximum. Por otro lado, se da un repaso a los elementos de estimación necesarios para resolver el problema, como Cramér-Rao, Cramér-Rao Bayesiano y los estimadores Esperanza Condicional, Maximum Likelihood y Least Squares. La implementación del estimador se realizará a partir de una formalización completa del problema de estimación en astrometría, donde se incluirá también el trabajo de los algoritmos necesarios para encontrar el valor numérico tanto del estimador como de su error cuadrático medio. Se mostrará también la resolución de la cota de Cramér-Rao, tanto para la versión paramétrica como la bayesiana. Se hace un análisis de las herramientras presentadas usando como figura de mérito el MSE (Error Cuadrático Medio). A partir de ello, se muestra cómo varía este valor como función del tamaño del pixel, la relación de señal-ruido y sus ganancias relativas, para posteriormente estudiar las diferencias entre la Cota Bayesiana de Cramér-Rao y el MSE de la Esperanza Condicional, el estimador propuesto para el problema. Finalmente se concluye, viendo que existen ganancias significativas del enfoque Bayesiano en regímenes de baja relación señal-ruido y gran tamaño de pixel. Además se verifica que la cota Bayesiana de Cramér-Rao es un buen predictor del MSE de la Esperanza Condicional, lo cual trae nuevas preguntas que se pueden plantear como trabajo futuro a partir de esta Memoria de Título.

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Las equimosis poseen un extraordinario interés médico – legal, ya que proporcionan los más valiosos indicios para la reconstrucción de la violencia en los que se produjeron. Tradicionalmente, los médicos de acuerdo a su experiencia utilizan la evaluación visual para determinar la edad de la equimosis, pero esta técnica ha sido sustancialmente subjetiva y ha demostrado ser inexacta y poco fiable. El propósito de este estudio es desarrollar un sistema inteligente que incorpore el procesamiento de imágenes utilizando la técnica RGB de la metodología de colorimetría con el objetivo de obtener el píxel promedio de la zona indurada de la equimosis y una red Perceptrón Multicapa que tiene como variables de entrada el color promedio de la zona indurada obtenido por el procesamiento de imágenes, el color de piel, edad y sexo del lesionado, la presencia de tejido laxo, tejido óseo y tejido vascular, así como también la temperatura ambiental; las cuales han sido cuidadosamente seleccionadas con la finalidad de obtener una mayor precisión en la datación de equimosis. El procesamiento de imágenes se implementó en el lenguaje de programación Java, el cual tiene por finalidad obtener el promedio de los pixeles RGB más influyentes de la zona indurada de la equimosis. Así mismo, la fase de aprendizaje y validación de la red Perceptrón Multicapa se realizó con la herramienta matemática MATLAB, utilizando el algoritmo backpropagation que brindó una taza de error de 1.26% y 1.37% respectivamente. En consecuencia, el sistema inteligente propuesto en esta tesis genera una mayor precisión en la datación de equimosis en comparación al 80% de inexactitud de los diagnósticos de los médicos legales. Palabras clave: datación de equimosis, procesamiento de imágenes, backpropagation. / The ecchymosis has a special medical - legal interest, as these provide the most valuable clues for the reconstruction of violence in which they occurred. Traditionally, doctors according to their experience using visual assessment to determine the age of ecchymosis, but this technique has been substantially subjective and has proven to be inaccurate and unreliable. The purpose of this thesis is to develop an intelligent system that incorporates image processing technique using the RGB colorimetric methodology in order to obtain the average pixel of indurated area of ecchymosis and a multilayer perceptron network whose input variables the average color of the indurated area obtained by images processing, color, age and sex of the injured, the presence of loose tissue, bone tissue and vascular tissue, as well as the ambient temperature, which have been carefully selected in order to obtain a more accurate dating of ecchymosis. The image processing is implemented in the Java programming language, which aims to obtain the average of the RGB pixels most influential of indurated area of ecchymosis. Also, the learning and validation phase of the multilayer perceptron network was performed with the mathematical tool MATLAB, using the backpropagation algorithm which provided an error rate of 1.26% and 1.37%, respectively. In consequence, the intelligent system proposed in this thesis generates a more precise dating ecchymosis compared to 80% of incorrect medical diagnoses. Keywords: Dating of ecchymosis, Image processing, Backpropagation.