FRSFCO - Producción de Investigación

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Author: search.filters.author.Cervetti, Gonzalo

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    Llamado a guerreros
    (Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2018-11) Rosso, Jesica; Bournissent Vallejo, Betina; Cervetti, Gonzalo; Anchino, Leonardo Agustín; Peretti, Juan P.; Depetris, Lorenzo Jesús; Cignetti, Emilio Ernesto; Chiabrando, Bruno Julian; Bea Chiavassa, Lucio Gastón; Córdoba, Federico Manuel; Bertone Pronello, Sebastián; Martín, Gabriel; Casas, Alejo; Colombatti, Francisco; Yuan, Rebeca
    En el marco de la competencia de robótica a realizarse todos los años en nuestra ciudad y la región; se plantea la necesidad de motivar a estudiantes de nivel secundario (tengan o no, un perfil técnico) a capacitarse en robótica para el desarrollo de robots de distintas categorías (sumo, velocista y laberinto) para presentarse en la Competencia Nacional de Robótica y la VI Competencia de Robótica UTN Facultad Regional San Francisco. El “Llamado a Guerreros” es una actividad que se desarrolla desde el año 2017, busca despertar en los jóvenes el interés por las ciencias y tecnologías; a-aprendiendo conocimiento en forma lúdica y en ambientes de estudios colaborativos y relajados. El planteo de la capacitación realizada tenía como marco lograr las siguientes competencias en los estudiantes: Capacidad de análisis y juicio crítico; capacidad emprendedora, responsabilidad, razonamiento lógico, trabajo en equipo y colaborativo, manejo de tecnología y resolución de problemas.
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    Detección de pose de objetos usando cámaras RGB para aplicaciones industriales
    (AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2021-11-29) Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Chiabrando, Bruno Julian; Jaime, Ibrahim; Cervetti, Gonzalo; Redolfi, Javier
    El avance y descubrimiento de distintos materiales y componentes tecnológicos, junto con el acoplamiento de algoritmos inteligentes, impacta en forma directa en la innovación de soluciones a distintos tipos de problemas. Un ejemplo de ello, es el uso de las cámaras RGB en el sector industrial. La presente investigación busca aplicar en el sector industrial, cámaras RGB junto a algoritmos de aprendizaje profundo, para la detección de la ubicación y la pose de los objetos que circulan por cintas transportadoras, propias del proceso productivo. El objetivo es reconocer la pose de los objetos ante diferentes variables como, por ejemplo, la velocidad de la cinta transportadora y la iluminación de la planta. En paralelo al armado del dataset de entrenamiento, se exponen los posibles modelos inteligentes a utilizar para alcanzar los objetivos planteados.