Ingeniería Mecatrónica (Mag.)

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search.filters.applied.f.advisor: search.filters.advisor.Tafur Sotelo, Julio CésarSubject: search.filters.subject.Procesamiento de imágenes

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    Design and validation of an algorithm for recognition a stop gesture
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-06) Ramírez Rafael, Dina América Anita; Tafur Sotelo, Julio César; Wenzel, Sabine; Witte, Hartmut
    In the purpose of connecting humans with machines, di erent techniques have been developed. Human interactions can be interpreted in di erent ways and di erent techniques can be used to read them. Several dissimilar approaches are possible for communication, some of them require additional hardware. In noisy environments, it is important to acquire the information with the noise ltered in order not to a ect the important data. For this function, a device that provides data through image processing is required. The proposed method conducts an analysis of human body angles a ected while expressing a stop gesture. For this purpose,the device to be used is Kinect®v2. This device provides information about 25 di erent joints of the human body which is afterwards analyzed in order to lter the stop gestures performed by the participants.
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    Diseño de un sistema de visión artificial para la clasificación de chirimoyas basado en medidas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-15) Valdivia Arias, César Javier; Tafur Sotelo, Julio César
    El desarrollo de este trabajo, presenta el diseño de un sistema de visión artificial, capaz de medir Annona Cherimola Mill (Chirimoya) del ecotipo Aurora, las cuales provienen de la comunidad de Callahuanca, para posteriormente clasificar aquellas que cumplan con una dimensión de 10 x 12 cm empleando para la etapa de procesamiento: Ajuste de contraste y para la etapa de segmentación, Cierre, Apertura y Código Cadena; los métodos seleccionados cumplen con los tiempos de computo de diseño. Fue posible clasificar exitosamente 91 de 91 Chirimoyas de Categorías Extra y Primera estudiadas con un 100% de efectividad, una precisión de medida de 0,35mm y un error permisible de 2,18mm. Las pruebas se efectuaron en un prototipo diseñado para tal motivo y no en el equipo final; el error obtenido durante las pruebas es menor al establecido en los requerimientos en cuanto a la selección del fruto. En la memoria descriptiva, se presentan los cálculos referentes a la selección del dispositivo de captura, lentes y requerimientos de la iluminación empleando la metodología de diseño VDI-2221. El control del banco de pruebas, empleado para validar los algoritmos realizados, se realizó con un PLC y para realizar el procesamiento de imágenes, se optó por un computador de escritorio con procesador Intel R Core i5 CPU 2.53GHz junto con una cámara con comunicación USB 3.0. El diseño mecánico-eléctrico no es motivo de estudio en la presente investigación.