La gestión de datos es importante en diversas áreas de estudios y resalta en el área de la Ingeniería Geotécnica, donde al realizarse ensayos para el estudio de suelos, se llega a obtener una gran cantidad de datos. Los cuales cada vez son mayores, debido al desarrollo de nuevas técnicas usando instrumentación digital y al avanzado desarrollo de instrumentos electrónicos de medición. Este documento describe un proyecto que propone gestionar y procesar datos de ensayos para el estudio de suelos mediante la implementación de un sistema de información. La cual, para una organización prestadora de servicios de estudios de suelos, permite mejorar sus procesos en los siguientes aspectos: (a) brindado un almacenamiento de datos centralizado, lo que permitirá compartir fácilmente la información, (b) mantener un histórico de datos, para auditorías realizadas en un futuro al proyecto, (c) acceso ágil a la información , al tener la información almacenada con distinción de lugar y tiempo, con la posibilidad de acceso desde diversas ubicaciones, (d) uso de respaldo de datos automatizado, (e) integridad, para evitar la corrupción de información y correspondencia para la correcta referenciación a los proyectos reales, (f) generar nueva información a partir de otros datos, mediante ecuaciones definidas o correlaciones entre ensayos.

En el presente trabajo se diseña un sistema mecatrónico para la prevención de la excesiva pesca de anchovetas jóvenes; es decir, especies que aún no se han reproducido, con el fin de evitar el uso indiscriminado del recurso y ayudar al cumplimento de las reglas impuestas por el Instituto del Mar Peruano (IMARPE) y por el Ministerio de Producción (PRODUCE) con respecto a la pesca de anchovetas. Estas normas expresan que solo se puede pescar un cardumen donde la cantidad de juveniles, especies con menos de 12cm, sea menor al 10% del cardumen (Ministerio de Producción, 2015). Por ello, el sistema tiene como función principal informarle al usuario el porcentaje de especies jóvenes y adultas encontradas en el cardumen respecto al total. Con dicho fin, el sistema de visión del vehículo sumergible grabará un video usando cámaras estereoscópicas y posteriormente enviará dicho video al computador ubicado en la embarcación. Este computador es el encargado de procesar el video e indicarle al usuario los porcentajes de juveniles y adultos. El trabajo comienza con la investigación de la problemática y tomando como referencia un diseño conceptual desarrollado previamente. Posteriormente, se enuncian los objetivos y el alcance del proyecto. Con dicha información se inicia el diseño por subsistemas, en el cual se realizan los cálculos y selecciones necesarias para los componentes del sistema mecatrónico. Además, se comprueba el funcionamiento de la propuesta mediante un análisis a la estructura del vehículo y una simulación con el algoritmo de visión desarrollado. Finalmente, se obtienen los costos del proyecto, los cuales han sido divididos en costos de componentes y de fabricación.

La hidrofobicidad es la propiedad que tienen algunos elementos para repeler el agua. Esta juega un rol importante en el desarrollo de nuevos productos dentro del comercio de pinturas, insecticidas, tintes, alimentos en polvo disolventes, remedios, combustibles, vidrios automotrices, entre otros. Estudios actuales, indican que el nivel de hidrofobicidad se puede determinar al analizar el ángulo que se forma entre una superficie y la recta tangente que pasa por el punto de intersección entre la gota y la superficie. Actualmente, existen diferentes equipos comerciales para laboratorio que se utilizan para calcular el ángulo. De este modo, se determina si una superficie es impermeable o no y en qué magnitud. Usualmente, estos equipos realizan la dosificación de la gota y el análisis de forma automática. Para ello, capturan una imagen que evidencia el comportamiento de la gota en la superficie a evaluar y la analizan digitalmente de forma manual. En el presente trabajo de tesis se diseñó un sistema mecatrónico que permite realizar pruebas de hidrofobicidad utilizando un algoritmo de procesamiento de imágenes digitales a nivel laboratorio. El primer capítulo comprende el análisis del estado del arte y la definición de los conceptos necesarios para la implementación del diseño mecatrónico. El segundo capítulo, comprende el diseño conceptual de la tesis, así como los requerimientos del diseño. El tercer capítulo, presenta la realización de los cálculos mecánicos, la elaboración de planos mecánicos de ensamble y despiece de las piezas diseñadas. Así mismo, contiene el esquema electrónico y la selección de los componentes electrónicos, finalmente, el capítulo presenta el desarrollo del algoritmo del funcionamiento del sistema. El cuarto capítulo, explica el funcionamiento de la interfaz de usuario, así como las pruebas y resultados realizados por el algoritmo codificado. Finalmente, el quinto capítulo, comenta los costos finales estimados de todo el diseño mecatrónico. Como conclusiones del presente trabajo, se logró diseñar un sistema mecatrónico que permita el cálculo de hidrofobicidad de un material. Así mismo, se logró elaborar una interfaz gráfica que permita seleccionar una imagen y se logró evaluarla con un algoritmo de procesamiento de imágenes en diferentes materiales obteniendo un error máximo de 1.3% de exactitud. Finalmente, se logró proponer un diseño cuyo costo total representa el 47.6% del precio final de productos comerciales existentes en el mercado.

En los últimos años, las proteínas repetidas, las cuales son caracterizadas por poseer regiones que se repiten a lo largo de su estructura, han demostrado poseer un rol fundamental dentro de la naturaleza. Esta importancia se debe a sus propiedades funcionales que toman relevancia dentro de varios procesos biológicos como la salud, el desarrollo neuronal y la ingeniería de proteínas. Debido a ello, una tarea, dentro del área de estudio de estas proteínas, es la identificación y clasificación de estas, lo que permite identificar las propiedades funcionales que posee. Asimismo, en la actualidad, existen métodos complejos para la clasificación e identificación de proteínas repetidas a partir de su estructura, los cuales implican un uso intenso y costoso de recursos computacionales. Además, por la aparición de nuevos procesos experimentales, las proteínas recientemente descubiertas por año se incrementan de forma exponencial. En consecuencia, ello obliga que estos procesos realicen una gran cantidad ejecuciones y generen una gran cantidad de archivos que se traducen en grandes costos de procesamiento y almacenamiento. En este proyecto se busca implementar un modelo de aprendizaje de máquina con la capacidad de detectar la presencia de regiones repetidas dentro de una cadena proteica con el fin de que esta información sea útil para procesos más complejos como ReUPred para que eviten procesar grandes cantidades de datos irrelevantes. Dicho objetivo, implica la construcción de un proceso de transformación de datos necesaria para extraer las características estructurales de la cadena de proteína y formar la representación de datos a utilizar como entrada para el desarrollo, entrenamiento y validación del modelo. Adicionalmente, se plantea desplegar dicho modelo mediante un servicio web para que pueda ser utilizado por otros investigadores del área.

El presente proyecto de fin de carrera busca presentar un aporte al campo de la agricultura de precisión, el cual tiene como propósito aplicar y desarrollar nuevos mecanismos tecnológicos para optimizar las tareas involucradas en la agricultura. Una de las herramientas dentro de la agricultura de precisión es la percepción remota, con la cual se pueden obtener imágenes de los campos de cultivo a gran altura, permitiendo la identificación de características que no son fácilmente visibles cuando se está al nivel del suelo. Las imágenes capturadas mediante la percepción remota son empleadas por diversos especialistas en la interpretación de determinados índices de vegetación, cuyos resultados ayuden a facilitar y mejorar las tareas del agricultor. La captura de dichas imágenes es obtenida a través de sensores remotos colocados en satélites, aviones y actualmente, el uso de vehículos aéreos no tripulados (Unmanned Aerial Vehicle – UAV) ha sufrido un considerable incremento. Sin embargo se presentan algunos inconvenientes con respecto al procesamiento de las imágenes adquiridas por los UAVs. En primer lugar debido a la necesidad de monitoreo constante, es necesario que los UAVs sobrevuelen la zona a tratar periódicamente, generando una gran cantidad de imágenes de una misma zona a tratar en diferentes periodos de tiempo, resultando que en cada captura las imágenes de la misma zona presentan distintas características: traslación y rotación espacial (considerando un punto de referencia fijo) e iluminación. En segundo lugar, debido a la necesidad de determinación de parámetros de vegetación, temperatura, humedad, entre otros, es necesaria la obtención de imágenes con cámaras que trabajen en diferentes bandas del espectro electromagnético (bandas de color azul, rojo, verde e infrarrojo). En algunas ocasiones una sola cámara no trabaja en todas las bandas del espectro por lo que se requiere colocar más de una cámara en el UAV, con el resultado de que las imágenes capturadas de una misma zona no están alineadas espacialmente debido a la posición de las cámaras en el UAV. De este modo se hace necesario de algún método que permita la alineación de las imágenes capturadas por los UAVs, ya sea que estas provengan de diferentes puntos de vista o de diferentes sensores, para una misma zona a tratar. Al procedimiento requerido para la alineación de dos o más imágenes de un mismo objeto de interés se le conoce como registro de imágenes.

A nivel mundial el contrato de arrendamiento financiero es una importante forma de financiamiento para empresas de todo sector, ya que pueden realizarse sobre bienes muebles o inmuebles dependiendo de las distintas necesidades de los demandantes, y estructurado de acuerdo con las características que estos prefieran. En el presente trabajo se define el arrendamiento financiero leaseback con el objetivo principal de presentar los beneficios tanto para las empresas demandantes y ofertantes de este tipo de financiamiento. Para poder contextualizar la información de este trabajo, en primer lugar, se realizará una presentación de datos del arrendamiento financiero a nivel global y nacional. Seguido de ello se procederá a mostrar información relevante del sistema bancario peruano y del Banco BBVA Perú, de forma tal que puedan ser contrastados. Luego se desarrollará de manera más detallada la definición del arrendamiento leaseback y sus características, adicionalmente con el apoyo de un ejemplo práctico. Consecuentemente se detallará un caso real que permita observar el flujo del proceso de arrendamiento leaseback desde el punto de vista del Banco BBVA Perú. Finalmente se plantearán recomendaciones y conclusiones con base en la información presentada para este tipo de arrendamiento financiero leaseback.

Las exigencias actuales en cuanto a calidad del contenido de video, a la par con el incremento del ancho de banda destinado a la transmisión de video, impulsan la necesidad de desarrollar estándares de codificación que sean más eficientes en cuanto a la calidad de reconstrucción de las imágenes decodificadas y a la cantidad de bits usados para la codificación. En este contexto, surge el nuevo estándar HEVC (High Efficiency VideoCoding) denominadoH.265[1]. Si bien el estándar HEVC ha superado enormemente a sus predecesores con la inclusión de nuevas herramientas tales como el particionamiento en bloques de dimensión variable de los cuadros de la secuencia de video, así como nuevas técnicas de predicción de vectores de movimiento como el AMVP (Advanced Motion Vector Prediction), la etapa de codificación no es del todo eficiente. Con el objetivo de mejorar la eficiencia de codificación del HEVC se incorpora la técnica de Block Merging. Esta técnica busca provechar las redundancias temporales y espaciales entre bloques de predicción vecinos, de manera que se puedan codificar en conjunto aquellos bloques que cumplan con ciertos criterios de selección [2]. Por lo tanto, el algoritmo de Block Merging tiene como finalidad encontrar, a partir de una lista de posibles candidatos, el bloque de predicción (bloque de píxeles de 8x8,16x16,32x32 o 64x64) cuyo vector de movimiento tenga asociado el mejor costo RD (Rate-Distortion). Al codificar en conjunto bloques de predicción, se evita enviar parámetros (como los vectores de movimiento) repetidas veces, logrando así una importante reducción en la cantidad de bytes a emplear durante la codificación de cuadros de video , considerando que resoluciones de 4k u 8k son cada vez más comunes en los contenidos audiovisuales[2]. El presente trabajo se enfoca en implementar la etapa de elección del mejor candidato usando el algoritmo de SATD (Sum of Absolute Transformed Differences) como parte del algoritmo de Block Merging. La arquitectura fue descrita usando Verilog-HDL y sintetizada en dispositivos FPGA (Field Programmable Gate Array) de la familia Kintex 7 de Xilinx. Por otra parte, se verificó el funcionamiento de la arquitectura mediante el uso conjunto del simulador RTL (Register Transfer Level) de la herramienta Vivado Design Suite y un software de referencia en MATLAB (Matrix Laboratory), logrando una frecuencia de operación de 263.158 MHz. Tomando en cuenta una lista de tres candidatos y un particionamiento variable con un Parámetro de Cuantizaciónn QP (Quantization Parameter) en el rango de 22 hasta 36 considerado en trabajos pasados, la tasa de procesamiento de secuencias de video 4k (3840x2160) de la presente arquitectura se encuentra en el rango de 77.30 fps hasta 145.93 fps, lo cual se ajusta a los requerimientos por parte del estándar HEVC para transmitir video en tiempo real.

Actualmente las organizaciones recolectan datos en grandes volúmenes y de fuentes muy variadas. Para dar sentido y convertir los datos en información útil es necesario utilizar técnicas que permitan encontrar y entender las relaciones ocultas en los datos. Generalmente, la relación que nos interesa estudiar es cómo predecir un evento utilizando un conjunto de variables. Sin embargo, muchas veces la relación entre los datos es muy compleja y no puede ser analizada adecuadamente usando las técnicas más conocidas, dado que éstas suelen tener supuestos que no necesariamente se cumplen. Por ello, es importante conocer técnicas de análisis más complejas y flexibles. Esta tesis busca ser un instrumento de ayuda en el aprendizaje y uso de nuevas técnicas para estudiar los datos, lo cual es relevante sobre todo en el medio local en el que este tema es poco conocido. Con este objetivo, presenta una revisión introductoria de la teoría del aprendizaje estadístico, la cual provee del marco teórico para que distintos métodos utilicen los datos para aprender, y usando este conocimiento puedan hacer predicciones sobre datos nuevos o diferentes. Luego se centra en un estudio exhaustivo del método de aprendizaje de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM por sus siglas en inglés), introduciendo y aplicando las funciones Kernel. Este método se puede entender como una representación de los datos como puntos en el espacio, asignados de tal forma que exista una brecha grande que separe a los elementos diferentes. Finalmente se pone en práctica la teoría estudiada aplicando el método SVM a datos de clientes de una entidad financiera. Esta entidad financiera usa predominantemente técnicas de aprendizaje estadístico simples y con varios supuestos; particularmente usa una de estas técnicas en un modelo que predice la propensión a la compra y persistencia del producto Seguro de Protección de Tarjetas. Por ello, la presente tesis se centra en aplicar el método SVM para construir una alternativa a este modelo.

En la presente tesis se aborda el diseño e implementación de un algoritmo que permite formar la imagen completa de un documento con texto impreso partiendo de un video que contiene fragmentos de la página en cuestión. Dicho algoritmo recibe como entrada un video registrado empleando la cámara de un teléfono móvil y como resultado retornará la imagen del documento con texto completo; esta imagen puede ser empleada posteriormente en un algoritmo de reconocimiento óptico de caracteres (u OCR por sus siglas en inglés) para recuperar el texto en forma digital. El enfoque del desarrollo de esta propuesta es el de brindar una solución alternativa, en cuanto a adquisición de imágenes, para las existentes aplicaciones móviles de OCR enfocadas en apoyar a personas con ceguera parcial o total. Para abarcar el planteamiento y cumplimiento de los objetivos de este proyecto, se ha estructurado el mismo en 4 capítulos. En el capítulo 1 se aborda la actual situación de personas con distintos grados de discapacidad visual en nuestro país y diversos sistemas que buscan apoyarlos en recuperar su autonomía informativa y educativa. Además, se trata detalles sobre el estado del arte en adquisición de imágenes para las aplicaciones OCR existentes en la actualidad y sus falencias. En el capítulo 2 se presenta el marco teórico que avala el desarrollo del algoritmo propuesto, desde la teoría necesaria en procesamiento de imágenes y, también, sobre el registro de vídeos. En el capítulo 3 se trata el diseño e implementación del algoritmo en dos plataformas: inicialmente en Python 3.6 para la etapa de calibración de parámetros en una computadora de escritorio, y en C++ para las pruebas finales en un teléfono con SO Android. En dicho capítulo también se hace presente consideraciones planteadas para la creación del conjunto de videos de pruebas en Python. Finalmente, en el capítulo 4 se exponen las pruebas y resultados obtenidos de la aplicación del algoritmo, en Python, sobre la base de muestras creadas, y los resultados finales del uso de la aplicación en Android. Para estimar el grado de conformidad de la imagen resultante se hará uso de la métrica de Levenshtein o distancia de edición, la cual señala cuántos caracteres detectados en la imagen compuesta son diferentes a los caracteres del texto original.

En los últimos años, las exportaciones de granos andinos se han incrementado, siendo la quinua el de mayor crecimiento [1]. Además, Perú es el primer exportador de quinua a nivel mundial desde el año 2014 (53.3% del volumen total) [2]. Ante tal demanda, el objetivo general del presente trabajo consiste en el diseño de una tostadora para 10 kg de granos de quinua por ciclo, mediante aire caliente. La ventaja radica en que los granos no están en contacto continuo con la superficie interna de la máquina y solo se necesita aire ambiental como fluido para alcanzar la temperatura de tostado. El aire caliente ingresa a la cámara de tostado y ocurre una fluidización continua de los granos debido a la corriente del fluido que mantiene a los granos suspendidos, este proceso se conoce como lecho fluidizado. Finalmente, luego del tueste, los granos son enfriados por un determinado tiempo. La metodología del diseño se basará en la norma VDI 2206 [3] de la Asociación de Ingenieros Alemanes (Verein Deutscher Ingenieure) para sistemas de diseño mecatrónico, complementándose con la norma VDI 2221 [4] para el diseño de sistemas técnicos y productos.