DSpace Colección :https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/353132024-03-29T05:40:48Z2024-03-29T05:40:48ZSistema de control con visión artificial para cultivos con luz artificialNúñez Acosta, Rodrigo Santiagohttps://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/353662022-05-17T16:11:41Z2022-01-01T00:00:00ZTítulo : Sistema de control con visión artificial para cultivos con luz artificial
Autor : Núñez Acosta, Rodrigo Santiago
Resumen : The present investigation shows the design, construction and operation of two
prototypes of intelligent systems for vertical crops with the application of artificial
light and natural light, which optimize plant growth and eliminate the need of using
fungicides and pesticides by being isolated and having an electronically controlled
environment. It has been tested specifically for lettuce plantations; however, the
control conditions can be adjusted for the development of other crop vegetable species.
A correlation of the application of natural light and artificial light with an environment
under the same conditions of temperature, humidity and drip culture system was
performed; artificial vision was used to verify the growth optimization and verify the
efficacy of artificial light, by taking samples every so often and applying the Open CV
color and edge techniques.
Descripción : En la presente investigación se desarrolla el diseño, construcción y funcionamiento de
dos prototipos de sistemas inteligentes para cultivos verticales con la aplicación de luz
artificial y luz natural, los cuales optimizan el crecimiento de las plantas y elimina la
necesidad de utilización de fungicidas y plaguicidas al estar aislados y contar con un
ambiente electrónicamente controlado. Se ha probado específicamente para
plantaciones de lechuga, sin embargo, se puede ajustar las condiciones de control para
el desarrollo de otras especies de cultivo para vegetales.
Se realizó una correlación de la aplicación de la luz natural y la luz artificial con un
ambiente bajo las mismas condiciones de temperatura, humedad y sistema de cultivo
por goteo; se empleó visión artificial para comprobar la optimización del crecimiento
y comprobar la eficacia de la luz artificial, mediante la toma de muestras cada cierto
tiempo y la aplicación de las técnicas de color y de borde de Open CV.2022-01-01T00:00:00ZAplicación android utilizando realidad aumentada aplicada al proceso de venta de muebles de relax de la fábrica MsotoCampos Freire, Celson Guillermohttps://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/353442022-05-09T15:31:27Z2022-01-01T00:00:00ZTítulo : Aplicación android utilizando realidad aumentada aplicada al proceso de venta de muebles de relax de la fábrica Msoto
Autor : Campos Freire, Celson Guillermo
Resumen : The presented work is based on the design and implementation of an Android augmented reality application, focused on helping the community and construction
professionals to preview indoor and outdoor furniture models in the home. Analyzing
different design tools for augmented reality, evaluate the best options, then acquire
formal knowledge and implement basic applications based on the objectives
demonstrated in the document. A variety of interceptions implemented in mobile
applications are also presented and operational variants of the developed mobile
systems are described. The progress made is evaluated based on the knowledge
gained and expectations regarding the use of AR technology; Several paths to
explore in the short and medium term have been identified.
The mobile application will solve the problem of crowding inside the MSOTO store
in the salon furniture area to reduce crowds and provide customers with a satisfying
shopping experience. The project is built using React Native, which allows integration with the ViroReact platform, allowing you to create virtual and augmented reality applications. By using this framework, it allows you to turn the app into one that works natively for Android and IOS devices. Next, an application for Android devices will appear that will allow us to choose furniture from a list of 10 models, which after choosing a model we will be able to show and interact with both the furniture and the permanent advice by the sales assistant of the MSOTO factory.
Descripción : El trabajo presentado se basa en el diseño y la implementación de una aplicación de
realidad aumentada de Android, enfocada en ayudar a la comunidad y a los profesionales de la construcción a obtener una vista previa de los modelos de muebles para interiores y exteriores en el hogar. Analizando diferentes herramientas de diseño para realidad aumentada, evalúa las mejores opciones, luego adquiera conocimientos formales e implemente aplicaciones básicas basadas en los objetivos demostrados en el documento. También se presenta una variedad de interceptaciones implementadas en aplicaciones móviles y se describieron variantes operativas de los sistemas móviles desarrollados. El progreso logrado se evalúa sobre la base del conocimiento adquirido y las expectativas con respecto al uso de la tecnología AR; Se han identificado varias vías a explorar en el corto y mediano plazo.
La aplicación móvil resolverá el problema de acumulación de clientes dentro del local MSOTO en el área de muebles de salón para reducir la concurrencia y brindar a los clientes una experiencia de compras satisfactorio. El proyecto está construido utilizando React Native, lo que permite la integración con la plataforma ViroReact, lo que le permite crear aplicaciones de realidad virtual y aumentada. Al usar este marco, le permite convertir la aplicación en una que funcione de forma nativa para dispositivos Android e IOS. A continuación, aparecerá una aplicación para dispositivos Android que nos permitirá elegir muebles de una lista de 10 modelos ,misma que después de elegir un modelo podremos mostrar e interactuar tanto con el mueble como con la asesoría permanente por el asistente de ventas de la fábrica MSOTO.2022-01-01T00:00:00ZDiseño de un controlador multivariable utilizando herramientas de inteligencia artificial aplicado al proceso de incubación de embriones de Gallus Gallus DomesticusBalseca Chicaiza, Alvaro Bladimirohttps://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/353432022-05-09T15:16:49Z2022-01-01T00:00:00ZTítulo : Diseño de un controlador multivariable utilizando herramientas de inteligencia artificial aplicado al proceso de incubación de embriones de Gallus Gallus Domesticus
Autor : Balseca Chicaiza, Alvaro Bladimiro
Resumen : This project presents, a multivariable control using fuzzy logic and genetic algorithms
(GA) as Artificial Intelligence (AI) tools, applied to the hatching process of “Gallus gallus domesticus” embryos. The incubation process is a system with high interactions among its input and output variables. To reduce these interactions, a dynamic decoupling network is used through Relative Gain Array (RGA) analysis. The proportional integral (PI) controllers and the linear decoupler are designed from singlevariable control
structures obtained from a parametric identification for systems that can be pproximated to first order and first order with delay (FOPDT) models. Performance of PI, PI-Fuzzy and PI-Fuzzy controllers tuned with Genetic Algorithms (GA), are evaluated through a comparison of the integral squared error (ISE), integral absolute error (IAE) and total variation control (TVu) through simulations in MATLAB® and experimental tests using the NODEMCU ESP-WROOM-32 embedded system.
Descripción : Este trabajo de titulación presenta, un control multivariable utilizando lógica difusa y
algoritmos genéticos (AG) como herramientas de Inteligencia Artificial (IA), aplicado
al proceso de incubación de embriones de “Gallus gallus domesticus”. El proceso de
incubación es un sistema multivariable con fuertes interacciones entre sus variables de
entrada y salida. Para reducir esas interacciones se utiliza una red de desacoplo
dinámico a través del análisis de la matriz de ganancias relativas (RGA). Los
controladores proporcionales integral (PI) y el desacoplador lineal se diseñan a partir
de estructuras de control monovariables obtenidos a partir de una identificación
paramétrica para sistemas que pueden ser aproximados a modelos de primer orden y
primer orden con retardo (FOPDT). El desempeño de los controladores PI, PI-Difuso y PI-Difuso sintonizado mediante AG, se valoran a través de la comparación del índice
del error cuadrático integral (ISE), error absoluto integral (IAE) y el esfuerzo de la
señal de control (TVu) a través de simulaciones en MATLAB® y pruebas experimentales por medio del sistema embebido NODEMCU ESP-WROOM-32.2022-01-01T00:00:00ZControlador para alimentación de peces empleando Deep LearningCañar Yumbolema, Willam Patriciohttps://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/353422022-05-09T14:52:17Z2022-01-01T00:00:00ZTítulo : Controlador para alimentación de peces empleando Deep Learning
Autor : Cañar Yumbolema, Willam Patricio
Resumen : This 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.
Descripción : El presente proyecto de titulación consiste en el diseño e implementación de un controlador para alimentación de peces empleado Deep Learning para lo cual se utilizó un miniordenador Raspberry y una cámara Web de bajo costo económico, esto redujo notablemente la inversión para desarrollo del proyecto. El objetivo principal consiste en la creación de un Dataset (conjunto de imágenes) etiquetado manualmente
de varios peces tipo cebra (Danio Rerio) ubicados dentro de una pecera iluminada
uniformemente mediante luz led blanca. En este caso se decidió utilizar dos videos con
la presencia de 4 y 6 peces, respectivamente. Mediante la utilización de un algoritmo
computacional se obtuvieron la secuencia de imágenes de los peces donde se puede
identificar sus movimientos. Esta información es utilizada para entrenar una red
convolucional mediante el algoritmo de detección de objetos en imágenes ACF
(Características Agregadas de Canal). Una vez determinada la ubicación de los peces dentro de la pecera se procede a identificar el sentimiento del cardumen mediante la
implementación de tres zonas, es decir, el algoritmo desarrollado permitirá saber si los
peces están en una zona de satisfacción, zona normal o una zona de alimentación.
Finalmente, los índices FuzzySN, FuzzySH y FuzzyNH contienen el sentimiento de
los peces y son las entradas de un controlador difuso (fuzzy) que a su vez contiene las
reglas de alimentación basado en el comportamiento natural de los peces; de esta
manera el sistema desarrollado es capaz de alimentar a los peces de forma automática.
El error mínimo de identificación alcanzado fue de 29.5% pero la identificación del
comportamiento del cardumen de peces tuvo un acierto del 100%. La prueba realizada
para validar el algoritmo se dio para un caso de alimentación manual por parte de un
operario, donde el sistema logro identificar correctamente el sentimiento del cardumen
como satisfecho.2022-01-01T00:00:00Z