Tesis - Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones

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https://hdl.handle.net/20.500.12590/18069

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Browsing Tesis - Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones by Subject "Aprendizaje máquina"

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    Diseño de un estimador no lineal para predecir el nivel de nitrógeno en suelo agrícola
    (Universidad Católica San Pablo, 2018) Sánchez Mora, Katty Miluska; Mayhua López, Efrain Tito
    La pérdida de los macronutrientes y micronutrientes del suelo agrícola es uno de los procesos que siempre están presentes en la agricultura. Por estas pérdidas se hace necesario el uso de fertilizantes NPK (Nitrógeno, Fósforo y Potasio), para optimizar los rendimientos del cultivo, aumentar la rentabilidad y reducir al mínimo las pérdidas. Entre los fertilizantes NPK, el nitrógeno es el nutriente esencial en el proceso de crecimiento de la planta. Por ello, es que en la agricultura el nitrógeno es aplicado a las plantas durante el riego, por lo que se debe tener cuidado en las cantidades de agua otorgada al cultivo, ya que su exceso conlleva a una pérdida del nitrógeno y otros nutrientes por la lixiviación. Ante esta realidad, se requiere de tecnologías que permitan monitorear y medir los niveles de nitrógeno presentes en el suelo agrícola in-situ y en tiempo real, para que de este modo se pueda otorgar la cantidad necesaria de nutrientes al cultivo. En los últimos años se han propuesto una serie de técnicas y métodos (directos e indirectos) para la medida del nitrógeno. Los métodos directos se pueden realizar en área de cultivo o en laboratorio, pero resultan ser muy caros y/o dependientes a las condiciones del suelo. En cambio, los métodos indirectos pueden estimar los niveles de nitrógeno in-situ y en tiempo real basados en medir otros parámetros, a costa de precisión. Sopesando las ventajas y desventajas, es que se diseñó un método indirecto, basado en algoritmos propios del área del Aprendizaje Máquina (ML), que será capaz de estimar valores de los niveles de nitrógeno en el suelo agrícola, tras aprender un modelo a partir de un conjunto de observaciones. Estas observaciones están dadas por parámetros tales como la conductividad eléctrica, temperatura y humedad del suelo. Los valores de dichos parámetros son adquiridos a través de sensores que existen en el mercado. Para la validación del método se realizaron pruebas experimentales con datos reales que fueron medidos en el fundo Santa Gabriela S.A.C. de Santa Rita de Siguas, Arequipa, Perú. De los resultados obtenidos del estimador se ha podido notar que las variables más influyentes para obtener los niveles de nitrógeno estimados son la conductividad eléctrica y la temperatura, lo que otorga resultados razonables dentro de un intervalo de confianza del 99 % dados por el rango de los niveles permitidos para el cultivo.
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    Reconocimiento del movimiento ocular mediante aprendizaje máquina para interacción con el computador para personas con parálisis física empleando tratamiento de imágenes
    (Universidad Católica San Pablo, 2021) Riveros Cruz, David Christian; Sotomayor Polar, Manuel
    Se sabe que las personas que padecen cuadriplejía tienen limitaciones físicas tales como el movimiento de brazos, piernas, torso o cuello, por tanto es evidente que manipular un ordenador se convierte en una tarea complicada. Además dependiendo de la severidad de este padecimiento muchos necesitan la asistencia de terceros para poder manipular ordenadores. Por ejemplo limita algunas actividades de entretenimiento y comunicación a través de las redes sociales. La presente investigación propone reconocer el movimiento ocular mediante el tratamiento de imágenes y aprendizaje máquina empleando Máquina de Vector Soporte (SVM), con ayuda de componentes simples como lo es un computador de usuario y una cámara. De esta manera la persona con inmovilidad de su cuerpo podría interactuar controlando el movimiento del mouse mediante el movimiento ocular, logrando interactuar a través de una computadora aprovechando algunos de sus beneficios. Los resultados experimentales han demostrado que el uso de una de la herramienta de SVM mejora la clasificación en las imágenes del movimiento ocular. El uso de filtros shobel en la extracción de características muestran mejoras en comparación a los filtros Canny. El uso de SVM con kernel Gaussiano tienen mejoras en un 20 % en los resultados que un kernel lineal.
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    Sensor de microondas basado en resonadores de anillo abierto para la caracterización dieléctrica de la densidad y la viscosidad de la leche
    (Universidad Católica San Pablo, 2021) Del Carpio Concha, Pierre Giddel; Castillo Araníbar, Patricia Raquel
    El lograr obtener sensores que nos permitan detectar de manera práctica y rápida determinada magnitud física, sin duda hace que los procesos de producción se realicen de manera más eficiente y eficaz. En la actualidad, el proceso de verificación de la calidad de la leche y de la adulteración de la misma requiere de pruebas de laboratorio que dificultan que dicho proceso sea rápido y eficaz. El presente trabajo busca desarrollar un sensor electromagnético que nos permita agilizar el proceso de detección de leche adulterada con agua a partir de la medición de algunas características físicas de esta. Para dicho propósito se propone diseñar el sensor en base a SRRs (Resonadores de Anillos Abiertos); un tipo de antena microstrip de respuesta multi-resonante muy estudiado en la actualidad y aplicado tanto a antenas como a filtros y sensores. El desarrollo del sensor electromagnético viene acompañado de la elaboración de un modelo numérico que permita relacionar las características físicas de la leche, en este caso su densidad de masa y viscosidad, con las características dieléctricas de la leche. De tal forma que con esta relación se pueda obtener datos que nos indiquen si la muestra de leche se encuentra adulterada con agua o no.