Tesis

En este proyecto de grado se desarrolla y evalúa un sistema avanzado de monitoreo ambiental, enfocado específicamente en la calidad del agua, que incorpora la redundancia a nivel de sistema y utiliza tecnología de vanguardia para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos recogidos. EI sistema integra microcontroladores ESP32 para la recopilación de datos de diversos sensores de calidad del agua, junto con módulos GSM para la transmisión de estos datos a una instancia en la nube, donde se realizan el almacenamiento y análisis posteriores. EI diseño del prototipo incluye una estructura robusta fabricada con tubos de PVC, adecuada para entornos abiertos y capaz de resistir condiciones adversas gracias a la aplicación de silicona marina para prevenir filtraciones. Además, se implementa un sistema de energía solar para alimentar el dispositivo, asegurando su operación autónoma y sostenible. La conectividad del sistema se ve reforzada mediante la adaptabilidad a diferentes tecnologías de comunicación, como internet satelital y LORa, permitiendo así una transmisión eficiente de datos en diversas condiciones geográficas. Para mejorar la fidelidad de los datos transmitidos, se seleccionó un broker MQTT seguro proporcionado por ICI Cloud de Parteec, 10 que resultó en una transmisión de datos precisa y sin errores a la nube de AWS. Con el objetivo de optimizar el análisis de los datos recogidos, se aplicó el filtro Savitzky-Golay, un método avanzado que suaviza los datos para facilitar su interpretación sin alterar las tendencias significativas. A fin de validar la precisión y la efectividad del sistema diseñado, se realizaron pruebas comparativas en un entorno controlado, evaluando la resistencia de la estructura, la eficiencia energética, la conectividad y la precisión de los datos. Estas pruebas demostraron la capacidad del sistema para proporcionar mediciones precisas y confiables de la calidad del agua, destacando su potencial para aplicaciones de monitoreo ambiental a bajo coste y con alta fiabilidad.

Este trabajo busca demostrar que con equipo accesible de bajo costo, tales como una Raspberry pi 4 y drivers TB-6560, se puede dotar a los equipos existentes de controles teleoperados, que puedan ser aplicados en tanto la industria como la academia (universidades y colegios). EI prototipo provee las entradas (o controles) del sistema deseado a controlar y en conjunto con conexiones inalámbrica permite la facilidad que aun en situaciones como la cuarentena por COVID19 o por temas de distancia, estas no sean impedimento para el desarrollo de actividades laborales y/o académicas. Podemos dividir el proceso en etapa de controles y conexiones inalámbricas. En la etapa de control se determina las señales y parámetros de entrada para controlar el sistema deseado y en la segunda etapa al establecer conexiones inalámbricas se utilizan protocolos de comunicaciones inalámbricas que sean de bajo consumo de ancho de banda y al mismo tiempo seguro, tales como Secure Shell y TCP. Una vez finalizadas estas etapas se hacen primero las pruebas preliminares, primeramente, todo conectado de manera cableada, seguido de pruebas inalámbricas de una red local y finalmente pruebas inalámbricas remotas (a través del internet).

EI presente trabajo teórico-practico busca analizar y comparar diferente hardware de robótica de bajo coste para luego diseñar un prototipo de robot multipropósito capaz de lograr 3 propósitos principales. EI primero de ellos consiste en dotar al robot de la capacidad de actuar como plataforma móvil de adquisición de datos, procedente de los sensores, en tiempo real, generando tablas ordenadas con información útil bajo un formato estándar.

EI segundo propósito trata del desarrollo de un algoritmo inteligente que permita la navegación autónoma del robot en entornos cerrados desconocidos haciendo uso de la información procedente de sensores instalados (sensores ultrasónicos, IMU y encoders de velocidad). Este propósito agrega también la posibilidad de brindar a terceros el acceso a la información de los sensores directamente para la creación de nuevos algoritmos en lenguajes de alto nivel como Python.

EI tercer propósito consiste en crear una aplicación web que permita la visualización de la información de los sensores en tiempo real y proporcione funciones básicas de control remoto del desplazamiento del robot. Estos 3 propósitos se complementan entre sí, apuntando directamente a que la implementación funcione como plataforma de aprendizaje de robótica autónoma, acercando al usuario más a la ejecución rápida de ideas que a la integración abstracta de componentes de hardware junto a software, sin dejar de lado el bajo coste global del robot para así demostrar lo mucho que se puede lograr con poco dinero y el deseo de aprender.

En este trabajo se explica el ensamblaje de un método propuesto de monitoreo inalámbrico para el envío de datos de corriente desde un par de sensores de corriente de Efecto Hall (empleando los modelos ACS712 y ACS723, siendo el último, el sensor definitivo a implementar), a través de transmisión de corto alcance mediante tecnología inalámbrica Bluetooth (HC-06) y plataforma Arduino (ATMEGA328P); a un programa de monitoreo, en calidad de interfaz de calibración de datos para estimación de tipo de terreno, construido como una App en un teléfono inteligente Android. A su vez, esta aplicación compila dichos datos en un archivo CSV y los envía, mediante comunicación por Wi-Fi y protocolo FTP, a la plataforma computacional Raspberry Pi de un vehículo autónomo guíado por GPS, denominado «WALK-E». Aparte del propósito original de implementación, esta red también puede servir como un monitor de corriente para sistemas electrónicos de potencia y sistemas de alto voltaje.

EI sistema tiene como objetivo desarrollar un prototipo de lentes, basados en software y
hardware libre de bajo costo, que facilite la navegación de personas con discapacidad visual,
total o parcial, en entornos cerrados. EI algoritmo se basa en tres etapas fundamentales de
procesamiento de imágenes, las cuales consisten en la remoción de toda la información no
deseada en la imagen, a través de la conversión a escala de grises y técnicas de detección de
bordes de segundo orden (preprocesamiento de la imagen), seguido por la detección de patrones
rectilíneos en los bordes detectados con la ayuda de la transformada de Hough, con la finalidad
de hallar la región donde la mayor cantidad de líneas se intercepten entre sí, o punto de fuga, el
cual es el punto de apoyo de todo el algoritmo. Finalmente, la última etapa de procesamiento
consiste en la estimación de las principales regiones del pasillo (paredes, suelo y techo) para
realizar una detección primitiva de regiones especiales en las paredes, o candidatos (puertas,
avisos, ventanas), que posteriormente puedan llevar a la detección de puertas y ventanas más
adelante. La idea principal es que, después de que el algoritmo procese la imagen, el mismo
retorne instrucciones al usuario a través de un medio físico para que este realice las correcciones
pertinentes a su trayectoria. Se determinó que la estimación del punto de fuga a través de la
transformada de Hough y métodos de detección de bordes de segundo orden, a través de
herramientas de software libre, es un método viable para la navegación en entornos cerrados.
De igual modo, es posible utilizar las mismas técnicas de procesamiento para estimar las
principales regiones que constituyen el pasillo. También se demuestra que la plataforma es
capaz de detectar candidatos a puertas y ventanas en las paredes, utilizando las técnicas antes
mencionadas.

Al investigar un poco más acerca de los sistemas que utilizan los productores que se dedican a la siembra y cosecha del fruto de sandía, al momento de la clasificar el fruto, se vio el interés de aportar con tecnología actualizada para que el trabajo sea más rápido y eficaz. Actualmente los sistemas que manejan las empresas de selección y empaquetamiento de la sandía son muy lentos y probablemente no tengan los estándares requeridos para que el producto llegue en óptimas condiciones a su destino final, ya que se hace uso de personas para la clasificación manual, y por esto no se asegura que su selección sea la más adecuada para el mercado requerido.

Para contribuir a la problemática se ha diseñado un sistema integrado por un Controlador Lógico Programable (Programmable Logic Control, PLC), que a su vez tendrá elementos de entrada como sensores de rayos transmitidos, para capturar la señal y compararla con la ya programada, estas especificaciones son a través del diámetro que presenten las sandías, para su posterior clasificación dentro de cada mercado. Las clasificaciones son las siguientes: mercado de exportación, mercado nacional y producto de rechazo, cada uno con un diámetro diferente. Se utilizará pistones neumáticos para la separación de los frutos dependiendo del tamaño que tengan. Esto va acompañado de un diseño de banda transportadora que se encarga de transportar el producto desde el inicio hasta el final del proceso.

Para el primer trimestre del 2018 Panamá obtuvo una ganancia de aproximadamente 5 millones de dólares por la exportación del fruto de la sandía (Citrullus Lanatus). Además, este rubro presentó en Centroamérica un crecimiento del 20% con respecto al primer trimestre del 2017. Entre los principales países consumidores de este rubro están Estados Unidos, Holanda, Reino Unido y Bélgica, para que las sandías sean exportadas deben cumplir con características externas e internas, entre las principales características externas las sandías deben ser simétricas, uniformes, de superficie cerosa y brillante, sin contar que no deben tener ningún defecto visible. Por su parte las características internas deben cumplir con un color rojo vivo y una medida del contenido de azúcar en grados Brix generalmente del 10% uniformemente en toda la pulpa. Este trabajo busca crear un modelo de predicción de la calidad interna de la sandía a través del uso de la espectroscopia de infrarroja cercano y visible (Vis/NIR), este espectro se encuentra en el rango de longitud de onda entre 300 a 900 nm, se plantea utilizar la firma espectral de la sandía como parámetro externo con la finalidad de determinar si la muestra es para exportación o consumo local, para la creación del modelo final se utilizaron tres variedades de exportación provista por la Asociación de Productores de Sandía de Exportación Cascajalillos Unidos (APSECU), que son la Quetzaly, Hibrida Ana y Joya, se trabajó con un total de N=15 sandías, para evaluar la relación entre las firmas espectrales y el parámetro interno Brix se utilizó el métodos de quimiometría Regresión Lineal de Múltiplos Cuadrados (PLS), el cual logró predecir sobre los datos de validación con un factor de correlación de 0.945 y un error menor de 0.1 , se plantea poder integrar este sistema con uno de visión artificial de modo que se pueda evaluar la calidad interna y externa, y así poder clasificarlas de manera efectiva, estando seguros de que nuestras sandías de exportación están en las mejores condiciones y así poder ayudar a nuestros productores nacionales.

En este trabajo, se presenta un sistema digital para la captura y clasificación de la fruta basado en color en tiempo real. En nuestro caso se utiliza sandías, donde generalmente la apariencia de la fruta es uno de los factores primordiales para su evaluación. EI color de la fruta es utilizado por empresas exportadoras, implementando un estándar para determinar el grado de calidad, maduración y salubridad de las mismas. Con este proyecto brindamos una solución que emula el criterio del ojo humano, que en el empleado por los idóneos en la clasificación de la fruta. En base a imágenes digitales, el algoritmo en el entorno del programa de Matlab, genera patrones comunes que presentan las sandías para la exportación, en donde se realizó la búsqueda de un patrón con las imágenes de las muestras obtenidas.

Esta propuesta tiene como fin el desarrollar el prototipo de un sistema de comunicaciones para la industria automotriz, buscando con ello incrementar la seguridad de los conductores y peatones. En ese sentido, el sistema asistirá a los conductores en todo momento evitando colisiones vehiculares frontales y traseras en vehículos ligeros. Este proyecto consta de un estudio, diseño e implementación de un sistema de comunicación vehículo a vehículo (V2V), que permite dar indicaciones al conductor del vehículo sobre posibles riesgos de colisiones frontales o traseras. Los sistemas de comunicaciones vehiculares son un tipo de redes en la que los vehículos se comportan como nodos de una red de comunicaciones de alta movilidad y corto alcance. Uno de los principales retos afrontados fue la creación una red tipo Ad hoc. Este sistema de comunicación está conformado de las siguientes etapas, primeramente, se hace necesario un estudio y pruebas de funcionamiento de todos los componentes que están envueltos en el desarrollo del prototipo tales como el Raspberry Pi, módulo bluetooth, módulo OBD II y el módulo GPS. Una vez finalizadas las pruebas de cada uno componentes involucrados, viene la etapa de pruebas de propagación del estándar de comunicación seleccionado. Luego de esto, se diseña un algoritmo que nos permite calcular el tiempo de colisión entre vehículos dando prioridad a los que tienen mayor riesgo colisión. Finalmente culminamos con la etapa de pruebas de campo del sistema, verificación de los resultados y conclusiones.