Ingeniería Mecatrónica (Lic.)
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Item Diseño de un sistema automático para el cultivo vertical de hortalizas e inspección por visión artificial(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-16) Aguilar Paredes, David Moisés; Crisóstomo Romero, Pedro MoisésLa incertidumbre en la producción de alimentos se intensifica debido a la contaminación del suelo, el cambio climático y el inminente aumento de la población a 9.8 mil millones de personas. La agricultura convencional, con su uso intensivo de químicos, ha contribuido a perder el 30% de las tierras arables a nivel mundial en las últimas cuatro décadas. Esta situación destaca la urgencia de replantear los métodos de producción para abordar la creciente demanda, preservar los recursos y garantizar la sostenibilidad a largo plazo. En respuesta a este desafío, la agricultura vertical ha surgido como una solución tecnológica que ofrece protección contra insectos y enfermedades, además de posibilitar la producción independientemente de los factores climáticos. Este estudio de investigación se propone analizar el estado actual de la agricultura vertical, diseñar un sistema que permita el cultivo e inspección a través de visión artificial, y seleccionar dicho sistema mediante criterios técnicoseconómicos y un análisis de costos. En el primer capítulo, se presenta la problemática abordada, los objetivos, la metodología, y el alcance del trabajo. Se realiza un análisis exhaustivo del estado del arte sobre las tecnologías en cultivos verticales y proyectos anteriores. En el segundo capítulo, se aborda el proyecto conceptual, destacando la elección de una solución basada en un análisis técnico-económico. Esta solución implica la propuesta de una estructura metálica para alojar niveles de cultivos, integrando sensores para monitorear los parámetros de las plantas y actuadores para la distribución de la solución nutritiva. En el tercer capítulo, se diseña y simula la estructura metálica para garantizar el cumplimiento de los requerimientos establecidos. Además, se eligen los sensores, actuadores, fuentes de energía y una cámara para el subsistema propuesto. Finalmente, se simula el algoritmo de procesamiento de imágenes, se realizan pruebas del subsistema de transporte de la cámara, se estima el costo y se presentan las conclusiones del proyecto. En resumen, esta investigación propone una solución innovadora que integra la agricultura vertical y visión artificial para abordar los desafíos de la agricultura tradicional, siendo clave para asegurar la futura seguridad alimentaria.Item Sistema de adquisición de imágenes submarinas para la generación de tours virtuales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-10) Mendoza Rabanal, Renzo Martin; Arce Cigüeñas, Diego MartinEl desarrollo del turismo en los ambientes submarinos es una actividad con alto potencial gracias a las características de estos entornos, ideales para el desarrollo de este sector. No obstante, el desarrollo actividades en los entornos submarinos pueden causar consecuencias irreparables, como el aumento de la contaminación y agobio de las especies submarinas debido a la fragilidad de los ecosistemas presentes. Una solución para promover el ecoturismo es el uso de los recorridos virtuales construidos a partir de información obtenida de estos entornos. Para ello, se requieren sistemas destinados a la adquisición de estos datos, los cuales se pueden encontrar en el mercado, pero presentan diseños rígidos y son de alto costo. Debido a ello, se plantea el desarrollo de una tecnología de bajo costo que permita la adquisición de los datos necesarios para la reconstrucción virtual de los ambientes submarinos y permita su uso por una buzo o un vehículo submarino. El presente trabajo de tesis forma parte del proyecto Concytec 161-2020 - Sistema de Fotogrametría Submarina y Visión por Computadora Avanzado para generación de videos 360° y modelos virtuales digitales de sectores submarinos con potencial turístico en el Perú. El documento desarrolla el diseño de un sistema de adquisición de imágenes submarinas de tres cámaras para obtener información de los ambientes de interés para la generación de recorridos virtuales hasta una profundidad máxima de 750 m. Este sistema es capaz de estimar su desplazamiento relativo y obtener su orientación para generar imágenes georreferenciadas y reducir el tiempo de generación de los ambientes virtuales. Este sistema cuenta con dos configuraciones para ser usado por un buzo profesional (hasta una profundidad mínima de 60 m) o un ROV submarino, lo cual destaca ante los sistemas comerciales enfocados únicamente a uno de estos modos de uso. El trabajo consta del diseño de tres dominios principales. (i) El sistema mecánico se compone de una estructura de soporte conformada por perfiles estructurales y cuatro contendores cilíndricos que contienen a los elementos electrónicos. (ii) El sistema electrónico cuenta con circuitos diseñados para el sensado del voltaje de batería y protección ante ingreso de agua, realizando simulaciones para verificar su funcionamiento. A su vez, se realizó la selección de los componentes electrónicos y fuente de alimentación. En el desarrollo de (iii) la etapa de control, se realizó el diseño de la interfaz y se propuso una estrategia de control de iluminación adaptativo basada en la diferencia de luminosidad entre la imagen sensada y la imagen con iluminación óptima; esta última es obtenida al aplicar una ecualización de histograma a la imagen original. Por otra parte, se simuló un algoritmo de estimación de desplazamiento basado en el filtro de Kalman, el cual mostró una desviación significante entre el valor real y estimado de desplazamiento. Para comprobar el funcionamiento del sistema, se implementó un prototipo enfocado únicamente a su modo de uso por buzo. Las pruebas realizadas demuestran que el sistema es capaz de aislar los componentes eléctricos y electrónicos ante el entorno acuático. Por otra parte, se comprobó que el tiempo de operación del prototipo es mayor a 120 minutos. Finalmente, se realizaron pruebas del control de iluminación donde se concluyó que la iluminación óptima es tal que el error generado no cambia al aumentar la intensidad de luz que proveen las luces submarinas.Item Diseño de una máquina clasificadora de truchas en piscigranjas aplicando visión por computadora(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-03-09) Vega de la Cruz, Luis Enrique; García Zevallos, Luis EnriqueEn los últimos años la producción de truchas en el Perú ha ido creciendo significativamente contribuyendo al sector exportación, al aumento del PBI y a una mayor empleabilidad en el sector rural. Esta actividad incluye procedimientos y técnicas para la crianza de las truchas durante todo su ciclo de vida, teniendo como una de las principales tareas la clasificación por tamaño, facilitando la supervivencia de las truchas más pequeñas. En el mercado internacional, existen máquinas automáticas de clasificación de peces por tamaño. Sin embargo, su alto costo obliga al productor peruano a mantener sus procedimientos de forma manual, lo que significa el empleo de recurso humano especializado. Por ello, se hace viable la propuesta de una máquina clasificadora de truchas por tamaño cuyo costo sea accesible al piscicultor local. La presente investigación tiene como objetivo el diseño de una máquina clasificadora de truchas por tamaño aplicando visión por computadora. Para ello, se utiliza la metodología alemana VDI 2206, mediante la cual se realiza una investigación en el proceso de crianza de truchas y las tecnologías existentes actualmente en la clasificación por tamaño. Sobre la base de lo anterior, se define una lista de requerimientos que delimita el diseño y se dispone algunas posibles soluciones mediante un análisis de cada función realizada por la máquina. Luego, se realizan cálculos y diseños preliminares que sustenten la elección de la solución óptima de acuerdo a las exigencias mencionadas anteriormente. Posteriormente, se elabora el diseño óptimo que incluye simulaciones y pruebas de visión por computadora que valide el diseño propuesto. Finalmente, se logra diseñar una máquina que clasifica truchas por tamaño aplicando visión por computadora, la cual selecciona tres tipos de tamaño (juvenil, engorde y reproductor) y cuenta con una capacidad de selección de 1920 truchas / hora.