Browsing by Author "Durán Muñoz, Héctor Antonio"

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    Diseño de un adaptador de escáner de mano para adquisición de imágenes de hojas de plantas
    (2024-09-06) Liska, Diego Orlando; Cleva, Mario Sergio; Durán Muñoz, Héctor Antonio
    Este estudio presenta el diseño, construcción y validación de un adaptador para un escáner de mano, desarrollado con el objetivo de adquirir imágenes de hojas de plantas y calcular el área foliar (AF). Este trabajo se enmarca en un proyecto de investigación científica universitaria. El principal objetivo es proponer y evaluar un método de ensayo no destructivo para capturar imágenes de hojas, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes (PDI) para el cálculo del AF. El adaptador fue diseñado para cumplir con requisitos específicos, como la adaptabilidad al escáner IRISCAN®Book 3, la preservación de la integridad de las plantas durante la toma de muestras, la facilidad de uso y la capacidad de obtener imágenes de alta calidad para un cálculo preciso del área. El prototipo fue modelado en SolidWorks® y fabricado con una impresora 3D. Su desempeño fue validado comparando los resultados obtenidos mediante el software ImageJ® con mediciones manuales utilizando una hoja milimetrada. Los resultados mostraron una desviación promedio del 2%, lo que demuestra la precisión y efectividad del adaptador propuesto. El estudio sugiere que la combinación de impresión 3D y ImageJ® es una solución rentable y precisa para la medición no destructiva del AF.
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    El uso de tecnologías de bajo costo para la sustentabilidad del sector agrícola
    (2024-10-24) García Menchaca, Levi Esteban; Guerra Sánchez, Carlos Alain; Cleva, Mario Sergio; González Ramírez, Efrén; Sifuentes Gallardo, Claudia; Durán Muñoz, Héctor Antonio
    Este estudio explora el crecimiento de fresas (Fragaria × ananassa) en cultivo hidropónico bajo diferentes longitudes de onda de luz, con un enfoque en el uso de técnicas avanzadas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL). Utilizando sensores de luz y temperatura, junto con plataformas como Arduino, se monitorizan en tiempo real las condiciones de cultivo. Los datos recopilados serán analizados mediante algoritmos de ML para modelar el crecimiento y predecir el comportamiento de las plantas. Además, se emplearán redes neuronales convolucionales (CNN) para el análisis de imágenes, permitiendo detectar plagas y optimizar el uso de fertilizantes, con el objetivo de mejorar la eficiencia y sostenibilidad en la producción de fresas.
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    Identificación del riesgo de intoxicación por CO2 en vehículos particulares
    (Juan Badillo de Loera, Paradoja Editores, 2024-11-01) Chávez López, Armando; Badillo de Loera, Juan; Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Sifuentes Gallardo , Claudia; Pérez Martínez, Juan; Durán Muñoz, Héctor Antonio; Cruz Domínguez, Óscar
    En la actualidad, la preocupación por la calidad del aire interior está en aumento, especialmente en entornos cerrados como los vehículos. La presencia de altos niveles de dióxido de carbono (CO2) puede tener impactos significativos en la salud y el bienestar de las personas.