Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial
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Item Procesamiento de radiografía de tórax mediante morfología matemática para facilitar la identificación de problemas óseos(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Telecomunicaciones, 2024-08) Pazmiño Sanguil, Mario Fernando; Benalcázar Palacios, Freddy GeovannyChest x-ray is the most frequently performed radiological analysis on patients; However, the assessment of bone pathologies through these studies has been lagged by doctors, so the present research work focuses on the detection of cervical rib pathologies and enchondroma or bone infarction, with the in order to provide assistance and support to doctors, so that they have a tool that allows them to make a more efficient and timely diagnosis of their patients. The study focuses on the development of an algorithm that allows determining whether or not the anomalies under analysis are suffering, and subsequently highlighting and displaying them for the knowledge of the doctor and the patient. To carry out the work, the information contained in the database provided by BIMCV (Medical Image Bank of the Valencian Community) was taken; the processing of the images was carried out with Mathematical Morphology, mainly based on the use of filters. The results obtained indicate a detection sensitivity greater than 90%, and a specificity greater than 95%, which proves the behavior of the developed algorithm, this is corroborated with the validation carried out by a Traumatologist. The determining factor for bone pathologies to be detected and highlighted is the establishment of detection thresholds, this is because x-rays have certain differences in positioning and image quality, in addition to the location, shape and size of the pathologiesItem Sistema electrónico de entrenamiento de salto de longitud mediante visión artificial aplicado a deportistas con discapacidad visual(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones, 2024-02) Arias Gualpa, Oscar Eduardo; Gordón Gallegos, Carlos DiegoThis research project describes the development of a training system for athletes with visual impairment supported by artificial vision. Initially, a study was carried out on the current state of the difficulties that visually impaired athletes are exposed to when doing any sport, and thanks to the advancement of artificial vision in the different application areas, an electronic system based on hardware and software that allows the long jump training process to be carried out, in such a way that the athlete can be monitored and controlled, avoiding complications and injuries during training. The main objective of the electronic training system is based on the processing of images, these images depend on deep learning (Deep Learning), which reaches different levels of hierarchical details, so that the information that flows upwards is united, creating abstractions. and higher and more complex representations. For example, with digital images, pixels are combined into edges, edges into outlines, outlines into shapes, and finally shapes into objects. Obtaining as a result the recognition of the long jump track and the athletes in it. The system consists of 3 stages, the first stage of image acquisition, consisting of the sony wcx550 webcam that allows obtaining images in real time. In the second stage, processing, stable results were obtained, thanks to the use of a Raspberry Pi B3+ single-board computer, which processes the information obtained in the image acquisition stage and helps to detect people, contour detection and data management for the alert management stage. The system sends detection alerts for presence on the runway, alerts for the jump performed and stores the number of tests performed. The system will provide security and confidence, at the time of training, both to the athlete with visual impairment, and to the coach.Item Controlador para alimentación de peces empleando Deep Learning(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Electrónica y Automatización, 2022) Cañar Yumbolema, Willam Patricio; Galarza Zambrano, Eddie EgbertoThis degree project consists of the design and implementation of a controller for fish feeding using Deep Learning for which a Raspberry minicomputer and a lowcost Web camera were used, this significantly reduced the investment for project development. The main objective consists in the creation of a manually labeled dataset (set of images) of several zebra-type fish (Danio Rerio) located inside a fish tank uniformly illuminated by white LED light. In this case, it was decided to use two videos with the presence of 4 and 6 fish, respectively. Through the use of a computational algorithm, the sequence of images of the fish where their movements can be identified were obtained. This information is used to train a convolutional network using the ACF (Aggregated Channel Characteristics) image object detection algorithm. Once the location of the fish inside the fish tank is determined, the feeling of the school is identified through the implementation of three zones, that is, the developed algorithm will allow knowing if the fish are in a satisfaction zone, a normal zone or a normal zone. feeding. Finally, the FuzzySN, FuzzySH and FuzzyNH indices contain the feeling of the fish and are the inputs of a fuzzy controller which in turn contains the feeding rules based on the natural behavior of the fish; In this way, the developed system is capable of feeding the fish automatically. The minimum identification error reached was 29.5%, but the identification of the behavior of the school of fish had a success rate of 100%. The test carried out to validate the algorithm was given for a case of manual feeding by an operator, where the system was able to correctly identify the feeling of the school as satisfied.Item Reconocimiento de imágenes para detección temprana de alteraciones posturales(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Automatización y Sistemas de Control, 2019) Romero Rodríguez, Claudia Verónica; Galarza Zambrano, Eddie EgbertoEl presente trabajo de titulación desarrolla un sistema el cual permite detectar la desviación de la columna vertebral de forma automática en pacientes que se realicen radiografías lumbares; el sistema es desarrollado en software libre por lo tanto el costo de instalación se reduce considerablemente. El objetivo del desarrollo es determinar mediante una radiografía el ángulo de desviación de la columna, con el uso de una red Convolucional la cual se encarga de detectar la sección o máscara con la cual se va a trabajar, para ello se entrena previamente a la red con radiografías que presenten escoliosis las mismas que se compararan con las Rx ingresadas por el sistema para determinar la sección de estudio de esta, seguidamente se obtiene el centro longitudinal de la columna según sea su forma y ajustar mediante regresión polinomial de octavo grado la forma de la desviación. Obteniendo la función propia de la columna de cada paciente se compara con la función de una columna ideal y realizando un análisis tangencial de los puntos de intersección de la columna con referencia al punto inicial y final donde se genera la desviación, por lo tanto, se obtiene forma automática el ángulo de desviación de la columna del paciente; este sistema al no ser manual evita la subjetividad de localizar la vértebra en la cual inicia y termina la deformidad de la columna. EXECUTIVE SUMMARY The present titration work develops a system which allows detecting the deviation of the spine automatically in patients who perform lumbar radiographs; the system is developed in free software therefore the installation cost is considerably reduced. The objective of the development is to determine by means of an X-ray the angle of deviation of the column, with the use of a Convolutional network which is in charge of detecting the section or mask with which it is going to work, for it is previously trained to the network with radiographs that present scoliosis the same as those that were compared with the Rx entered by the system to determine the section of study of this, then the longitudinal center of the column is obtained according to its shape and adjust by means of 8th degree polynomial regression the form of the deviation. Obtaining the proper function of each patient's column is compared with the function of an ideal column and performing a tangential analysis of the points of intersection of the column with reference to the initial and final point where the deviation is generated, therefore, the angle of deviation of the patient's column is automatically obtained; This system, not being manual, avoids the subjectivity of locating the vertebra in which the deformity of the spine begins and ends.Item Reconocimiento de patrones de imágenes médicas para establecer diagnósticos previos en trastornos pulmonares(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Automatización y Sistemas de Control, 2019) Elaine Valeria Cabezas Gómez, Elaine Valeria; Galarza Zambrano, Eddie EgbertoEl presente proyecto de titulación desarrolla un sistema que permite efectuar diagnóstico previo en problemas pulmonares. El método empleado se basa en la adquisición de imágenes de rayos x de tórax con alto kilovoltaje, las mismas que deben almacenarse en un computador de preferencia en formato JPG, las cuales al ser ingresadas al sistema desarrollado son preprocesadas estandarizándolas para su manejo, procesadas y segmentadas mediante técnicas de visión artificial y programación que permitan abstraer la información de relevancia que en este caso son los nódulos, quistes y calcificaciones presentes con sus respectivos diámetros para poder contabilizarlos y emitir un resultado que puede servir para el médico y para el paciente en forma previa el que se detallan también antecedentes médicos que en el caso de enfermedades de tipo pulmonar son muy importantes de considerar para el diagnóstico y posterior tratamiento, recalcando que no debe reemplazar de ninguna forma el criterio del médico experto en el tema. Para la construcción del sistema se ha empleado software libre con librerías especializadas en visión artificial y manejo de imágenes, tanto por el costo como por la facilidad de manipulación, documentación y escalabilidad en un futuro lo que permitirá seguir trabajando y mejorando el tema, además de tener una codificación sencilla para un programador que facilite realizar modificaciones. El sistema una vez desarrollado se ha sometido a suficientes pruebas que permitan determinar en una placa de rx de tórax en un paciente la cantidad de nódulos, quistes y calcificaciones presentes emitiendo resultados en un reporte las mismas que se han contrastado con el criterio médico especializado para poder corregir errores principalmente en la parte médica y determinar su grado de confianza, con lo cual se ha demostrado la validez del sistema además de la funcionalidad y asertividad en la visualización de los resultados que se obtienenItem Registro de asistencia de alumnos por medio de reconocimiento facial utilizando visión artificial(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Automatización y Sistemas de Control, 2019) Bastidas Gavilanes, Jonny Rodolfo; Mendoza Chipantasi, Darío JoséEn algunos países desarrollados tienen sistemas de control de asistencia para el personal que trabaja en la industria, sector público y privado, los mismos que sirven para verificar la asistencia de cierto trabajador y salida del mismo. Esto ha llevado a diseñar sistemas de control para abrir o cerrar puertas. En todas las instituciones existe la necesidad de llevar un exhaustivo control de la asistencia del personal, conociendo el tiempo que ha dedicado para cada actividad a lo largo de su jornada laboral y para lo cual se utilizan diferentes tipos de metodologías que permitan controlar esto, acordes a las situaciones económicas y tecnológicas que presentan. Con un mercado cada vez más competitivo y globalizado, las empresas e industrias se han visto obligadas a desarrollar métodos más eficientes que los tradicionales en el control de asistencia de su personal. En la actualidad se tiene la versatilidad de la tecnología de visión artificial utilizada en tareas de verificación y comparación de imágenes, para en lo posterior realizar el control de asistencia de personal en empresas, industrias, sector educativo, etc. El presente proyecto fue realizado en busca de otra opción para hacer el registro de asistencia de los alumnos por medio del reconocimiento facial. Además se utilizó redes neuronales artificiales en especial se hizo un análisis con la red neuronal de Histograma de Gradientes orientados HOG y la red neuronal CNN que significa Convolución de redes Neuronales. Se deja planteado como proyecto para su posterior uso en la o las universidades, en caso particular se plantearía a la Universidad de las Fuerzas Armadas Espe extensión Latacunga. Las ventajas de utilizar este proyecto con la aplicación de redes neuronales artificiales es que están basadas en la estructura del sistema nervioso especialmente relacionadas con la funcionalidad del cerebro, una red neuronal artificial tiene la facilidad de aprender mediante un buen entrenamiento, esto consiste en ingresar datos a la entrada y obtener óptimos resultados a la salida. Una red neuronal maneja los datos internamente y los organiza de forma adecuada dejando libre al usuario de este trabajo. Esta red es tolerable a cualquier falla que se pueda originar porque su almacenamiento es de forma redundante y podría seguir trabajando aun si existiera alguna falla. En cuanto a la flexibilidad puede manejar cambios que se pueden originar en la información de entrada, dichos cambios puede ser ruido o perturbaciones. Y la ventaja más relevante es que si se trabaja con computadoras y algún dispositivo electrónico especial se puede obtener respuestas en tiempo real, porque la estructura de una red neuronal artificial es en paraleloItem Sistema electrónico de alerta temprana de incendios forestales mediante procesamiento digital de imágenes para la Empresa Municipal del Cuerpo de Bomberos Ambato(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones, 2016-05) Valle Medina, Fernando David; Brito Moncayo, Geovanni DaniloEn la última década en Ecuador el índice de incendios forestales se ha incrementado drásticamente. El proyecto fue desarrollado para brindar una solución rápida mediante el desarrollo de la aplicación especializada en el procesamiento de imágenes, que previene y genera alertas tempranas de focos ígneos. Para salvaguardar la integridad humana, evitar la pérdida de fauna y flora, y generar una rápida acción de control se diseñó un sistema electrónico de alerta temprana de incendios, que se basa principalmente en el tiempo de respuesta al analizar una columna de humo o presencia de fuego mediante algoritmos, y genera una alerta efectiva sobre un indicio de fuego forestal. El proyecto cuenta con el envío de un correo electrónico a cualquier equipo terminal remoto, se incluye una imagen digital que muestra el lugar y la hora exacta del incendio, alertando y señalando la presencia de fuego y humo forestal, de esta manera se evita un monitoreo físico constante. ABSTRACT In the last decade, Ecuador has increased dramatically the rate of forest fires. The project was developed to provide a quick solution utilizing specialized software in image processing and generating preventing blazes early warnings of application. To safeguard human integrity especially Fire Department Ambato and prevent loss of flora and fauna an electronic early warning system for fires, which is mainly based on the response time to analyze a column of smoke or fire presence was designed using algorithms and generate effective warning sign on a forest fire. The project is sending mail to any remote terminal equipment, a digital image showing the sign of fire and the exact time, alerting and pointing out the presence of forest fire and smoke, so includes monitoring is avoided constant physical.Item Sistema de control electrónico mediante comandos de voz para un robot secuencial(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones, 2015-12) Guanín Tenelema, Eduardo Luis; Pallo Noroña, Juan PabloRESUMEN. En el presente proyecto se indica el desarrollo de un prototipo, un sistema robótico orientado a la detección y clasificación de objetos de colores primarios RGB de acuerdo a una orden dictada por el usuario. Para la implementación se utilizó Arduino es decir, hardware libre para reducir costos y realizar el control del sistema de manera eficiente. Sin duda, el sector en donde se utiliza la robótica es la industrial, cada vez se ven sistemas automáticos más avanzados, por tal motivo el presente proyecto está dirigido a éste sector, a través de toda la ingeniería que interviene en el diseño y la construcción del prototipo de control electrónico mediante comandos de voz para un robot con arquitectura antropomórfica, con características avanzadas como el sistema de visión artificial y el reconocimiento de voz, el cual a través de una cámara permite la identificación de objetos en el plano de trabajo para posteriormente ser clasificadas, la etapa de reconocimiento de voz permite controlar el robot a través de comandos preestablecidos, dichos por la persona encargada del sistema. Estas capacidades proporcionadas dan al robot la característica de ser muy útil en procesos de identificación y clasificación de objetos en la producción en una industria. El software contiene una interfaz amigable y fácil de usar, diseñado por ventanas controlando cada secuencia del robot. A demás, un sistema de desplazamiento y detección de objetos, en el proyecto se aborda distintas temáticas relacionadas con sistemas de visión artificial y reconocimiento de voz que convergen para el desarrollo de un sistema inteligente. ABSTRACT In this project the development of a prototype, a project aimed at the detection and classification of objects of primary RGB colors according to an order issued by the robotic system user directed. Arduino that is free to reduce costs and make the system control hardware efficiently used for implementation. Undoubtedly, the sector in which robotics is used is industrial, more advanced automatic systems are, for this reason that this project is aimed at this sector, through all the engineering involved in the design and construction of the prototype electronic control using voice commands to a robot with anthropomorphic architecture, with advanced features such as machine vision system and speech recognition, which through a camera allows identification of objects in the work plane to subsequently be classified, stage voice recognition lets you control the robot through preset commands, said the person in charge of the system. These capabilities give the robot provided the characteristic of being very useful in the process of identification and classification of objects in production in an industry. The software has a friendly interface and easy to use, designed for windows controlling each robot sequence. In others, a movement system and object detection in various project topics related to computer vision and speech recognition converge to develop an intelligent system is addressed.Item Detección automática de lesiones en mamografías usando técnicas de análisis de imágenes(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales e Informáticos, 2015-06) Fiallos Quinteros, Carlos Bolívar; Pérez, María GabrielaEste trabajo de investigación presenta una técnica basada en el uso de imágenes de mamografía para extraer automáticamente ciertos descriptores relevantes, que permitan reconocer las patologías mamarias mediante técnicas de análisis de imágenes médicas; en particular, se da solución a problemas existentes en la eliminación de ruido, segmentación de las imágenes, extracción de la región de interés (ROI) y las características que describan las posibles asimetrías entre las regiones de interés (ROI) de ambas mamas. Dicho análisis se puede realizar en múltiples pruebas mastológicas. La detección eficaz y confiable de microcalcificaciones es el objetivo principal del proceso de clasificación y caracterización de la ROI a partir del uso de las mamografías, ya que su idea fundamental es ofrecer una herramienta de ayuda al diagnóstico médico en etapas tempranas de la aparición de estas patologías de la mama. El conocimiento de los primeros signos y síntomas en la población, permite identificar la enfermedad en estados tempranos, lo que dará lugar a una mejor calidad de vida sobre dicha enfermedad. Así, el estándar Breast Imaging Report and Database System (BI-RADS), desarrollado por el Colegio Americano de Radiología (ACR), constituye un estándar y una herramienta radiográfica para el análisis y la interpretación de lesiones en mamografías. Este estándar permite clasificar la malignidad de las lesiones en mamografías en 7 categorías (el valor 0 indica una mamografía incompleta; y los valores del 1 al 6 indican el incremento en el nivel de gravedad desde el valor 1 para la evaluación negativa hasta el valor 6, que se refiere a malignidad comprobada mediante biopsia). Cada nivel lleva asociadas un conjunto de recomendaciones para los doctores y los pacientes. Tradicionalmente, la interpretación y categorización de las mamografías es realizada de forma manual por parte de los médicos radiólogos. Existen numerosas técnicas de procesamiento y análisis de imágenes de forma automática que pueden aplicarse en la detección de anomalías en mamografías, como pueden ser nódulos y microcalcificaciones, usadas en la clasificación BI-RADS para el diagnóstico de la gravedad de las lesiones. La Visión Artificial es un área de investigación que tiene por objetivo el reconocimiento de objetos o elementos en imágenes. Las etapas típicas de un sistema de este tipo son: la captura de imágenes, el pre-procesamiento para realzar y filtrar la imagen con objeto de facilitar la posterior detección de regiones de interés en las imágenes (segmentación). Las regiones de interés segmentadas de las imágenes se caracterizan mediante unos descriptores que las representan a la hora de reconocerlas o clasificarlas. Además, para garantizar la eficiencia de los resultados y la calidad de las mismas, se propone incorporar en el análisis de imágenes, el ciclo de vida de desarrollo de software en espiral, por sus características particulares de múltiples iteraciones del proceso de ciclo de vida. Cada vuelta en la espiral representa una fase del proceso, dicho de otra manera, supone un avance en el proceso de desarrollo. No existen etapas fijas tradicionales, ligadas a actividades como la especificación o diseño, sino que cada vuelta en la espiral determina las actividades a realizar. Para entender el problema se ha llevado a cabo un amplio proceso de investigación, basado en comprender las técnicas de tratamiento de imágenes, las patologías y los diagnósticos médicos. Una vez comprendido el área en el que se iba a desenvolver el sistema, se llevó a cabo el desarrollo del mismo. SUMMARY This research work a technique based on the use of mammography images to automatically extract certain relevant descriptors from the same to recognizing these breast conditions by techniques of medical image analysis is proposed, in particular solution is given to existing problems in noise removal and segmentation of images, extracting the region of interest (ROI) and the characteristics that describe the possible asymmetries between the regions of interest (ROI) of both breasts. Such analysis can be performed on multiple mastologic tests. The efficient and reliable detection of microcalcifications is the principal objective of the ROI classification and characterization process as a starting stage the mammography’s use, since the main idea is to provide a tool to aid medical diagnosis at early stages of the breast pathology. The first signs and symptoms of the symptomatic population allow identify the disease earlier, and durability of life on this disease. Therefore, the standard Breast Imaging Report and Database System (BI-RADS), developed by the American College Radiography (ACR), consist in a radiographic standard and a tool use in the interpretation and analysis in the interpretation of the mammograms diseases. This standard allows to identifier the madness of the disease in seven different categories (level 0 means an incomplete mammography; the 1 to 6 values means the disease increment from the level 1 a negative evaluation to level 6 that points out the proved disease throughout a biopsy). Each level suggest a set of recommendations for doctors and patients. Traditionally, interpretation and classification of mammograms is performed manually by radiologists. There are a lot of technics for the processing and analysis of automatic generated images that could be applied in the detection of anomalies in the mammographic images, as can be nodules and microcalcifications, these are used in the BI-RADS classification for the level of the diagnostic of sickness level. The machine vision is a research area that has the objective of recognize the objects and elements on images. The typical stages of this type of systems are: the image capture, pre-processing in order to enhance and filter the image as a way to facilitate the latter detection of anomalies segmentation. The interest images on the segmented regions are characterized by a sort of descriptors that represent the time to recognize and categorize them. Besides, in order to guaranty the quality and veracity of the results it is being propose to incorporate the spiral life cycle development software, since its particular characteristics as multiple interacting on the live cycle process. Each turn on the spiral represents one stage on the process, in other words, this suppose an advance on the process development. There are not traditional fixed stages, involved in the characterization or design, since each turn on the spiral dictates the tasks to be followed. In order to understand the problem this research has taken a wide investigation process, based on the understanding of the techniques of images treatment, the pathologies and medic diagnostic. Once understood the field where the system is performs, it took the development process.Item Segmentación y análisis de imágenes termográficas mediante descriptores de textura simples(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Comunicaciones, 2015-04) Mejía Bayas, Tatiana Marianela; Pérez, María GabrielaEl cáncer de mama es un problema de salud mundial que afecta principalmente a las mujeres y es una de las principales causas de muerte en los países desarrollados. La mayoría de los casos de cáncer son detectados en etapas avanzadas de la enfermedad, disminuyendo las expectativas de vida. El examen por excelencia para su diagnóstico es la mamografía, debido a que el cáncer de mama agrupa a diferentes variantes de la enfermedad, en algunos casos no se obtiene un diagnóstico acertado, ni tampoco se puede utilizar en mujeres menores de 40 años de edad, y ni en mujeres embarazadas. En la actualidad, se está introduciendo otras herramientas para detectar distintos tipos de enfermedades las cuales se consideran más efectivas para el diagnóstico precoz de cáncer de mama. La termografía, conocida también, como imágenes térmicas o imágenes de Infrarrojo es no invasiva, sin contacto, para detectar variaciones de temperatura en zonas donde pudiera existir un tumor, debido a que en estas regiones se presenta un aumento de temperatura, ocasionado por el flujo de sangre que necesita el tumor para crecer, pues el tejido precanceroso y zonas próximas al tumor su temperatura es siempre más altas que en el tejido normal de la mama. Por ello, en este trabajo se propone el uso de los termogramas para detectar signos de cáncer de mama o anormalidades automáticamente, con alta precisión. Con el análisis y la segmentación de los mismos y el uso de los descriptores de texturas simples, se podrá detectar tempranamente la aparición de un tumor en las mamas en mujeres de cualquier edad con alguna densidad, tamaño y en mujeres embarazadas, lo cual reducirá la tasa de mortalidad debidas a esta enfermedad que se puede prevenir. Además se propone estimar las asimetrías en pechos sanos y cancerosos mediante el cálculo de diferentes parámetros de textura basadas principalmente, en los momentos del histograma para poder clasificar los terrmogramas en normales o anormales. El siguiente paso consistió en la segmentación de la ROI de la imagen mediante la técnica de umbralización. Para la clasificación de las imágenes en normal o anormal, se implementó un clasificador K-NN. Finalmente, para validar la eficacia de este método propuesto de detección se ha utilizado las métricas de exactitud, sensibilidad y especificidad.