FRP Formacion de GRADO - INGENIERÍA ELECTRONICA - Proyectos Finales
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Item Detección de anomalías en electrocardiogramas mediante una red neuronal implementada en microcontrolador(2025-10-14) Perissutti, Gianfranco; Burgos, Sergio, Ing.Se implementó un autoencoder con capas convolucionales en un ESP32-S3 usando TensorFlow Lite para Microcontrollers para detectar anomalías en señales ECG de segunda derivada de la base de datos MIT-BIH Arrhythmia. Se desarrolló una interfaz web en React para visualizar los datos y las anomalías detectadas. El sistema logró 96,24 % de exactitud, 93,42 % de precisión, 99,49 % de recall y un F1-score de 96,36 %, con un tiempo promedio de procesamiento de 300 ms por muestra.Item Monitoreo remoto de equipos de frío mediane IOT(2022-12-20) Cendra, Sebastian Andrés; Burgos, Sergio, Ing.El trabajo desarrollado para concluir con los requerimientos académicos de esta carrera universitaria, consistió en el diseño, calculo, programación y pruebas de campo de un dispositivo de Internet de las Cosas, capaz de capturar datos relevantes de un equipo de frío (temperaturas y corrientes de los motores) para luego presentarlos en una herramienta de gestión de la información que monitoriza, y los muestra de manera visual. Mejor conocido como Dashboard. El sistema se puede dividir en seis bloques principales. El primero de ellos fue la adquisición de los datos, el cual se realizó mediante sensores apropiadamente seleccionados. El segundo fue el acondicionamiento de los datos adquiridos previamente. En tercer lugar se realizó el procesamiento de los datos en un microcontrolador ESP32. El mismo tiene las características necesarias para conectarse a internet mediante WiFi. De esta forma se publicaron los datos procesados en un Bróker mediante protocolo MQTT. El Sexto bloque fue encargado de conectarse al Bróker MQTT, adquirir los datos publicados en el mismo por el microcontrolador y mostrarlos en una interfaz usuario denominado Dashboard.Item Sistema de Riego Automatizado(2024-12-03) Catena, Adriano; Jatón, Facundo Emiliano; Burgos, Sergio, Ing.Se creó un sistema de riego automatizado con el objetivo de garantizar calidad, constancia y repetitividad en el proceso de cuidado y desarrollo de las plantas en un invernadero. El sistema registra y almacena históricamente todas las variables de relevancia y es aplicable a uno o varios grupos de parcelas (o macetas) simultáneamente. Esto se logró utilizando como pieza central de hardware el microcontrolador ESP32, instalado en un tablero central, y que extiende sus conexiones hasta los actuadores y sensores del sistema. Estos sensores recolectan información sobre la Humedad de suelo (sensor de humedad de suelo HL-69), la temperatura ambiente (sensor de humedad y temperatura relativa DHT22) y la intensidad de luz percibida en la planta (sensor de luz analógico LM393). La interfaz de usuario es provista por una aplicación para dispositivos Android, que permite a los propietarios del sistema gestionar cada sección de sus dispositivos, macetas y recetas en tiempo real, de una manera práctica y persistiéndola en una base de datos en la nube. Cumpliendo con los estándares de la industria, a través de un protocolo MQTT, los dispositivos en los invernaderos publican sus estados y mediciones, y reciben órdenes de regado e iluminación. El broker MQTT se encuentra alojado en un servidor remoto, provisto por EMQX Cloud. Como central de procesamiento se utilizó un Servidor alojado en internet (Fly.io), que interconecta las instancias de la aplicación, la base de datos en la nube, y el broker, además de ejecutar tareas de monitoreo y procesamiento, fundamentales para el funcionamiento de los dispositivos en los invernaderos. El sistema además cuenta con visualizaciones en la aplicación de las últimas mediciones en un registro cronológico y con configuraciones para recibir alarmas, tanto por e-mail como a través de la aplicación