FRRE - Producción de Investigación

Permanent URI for this communityhttp://48.217.138.120/handle/20.500.12272/498

Browse

Author: search.filters.author.Cleva, Mario SergioStart date: 2022

Search Results

Now showing 1 - 10 of 21
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Desarrollo de una herramienta móvil de bajo costo para la caracterización morfológica de granos de arroz
    (2024-09-06) Cleva, Mario Sergio; Castro, Mauricio Nicolás
    En este trabajo se presentó un desarrollo de bajo costo para el modelado morfológico de granos de arroz utilizando procesamiento digital de imágenes. Se empleó software de código abierto y un dispositivo móvil para la captura de imágenes, presentando una alternativa a los dispositivos convencionales, a menudo costosos y complejos. Esta herramienta reduce la dependencia de téc-nicas manuales realizadas por expertos y promueve su uso a gran escala por personal con mínimos conocimientos optimizando recursos y tiempo. Mediante el uso de OpenCV para el procesamiento de imágenes y CameraX para la captura de imágenes a través de dispositivos móviles, se desarrolló una aplicación accesible y económica. Las técnicas principales empleadas incluyeron la aplicación de filtros gaussianos, la detección de bordes y operaciones morfológicas para mejorar la calidad de la imagen. Se utilizó el método de la elipse que mejor ajusta lo que permitió medir la longitud y el ancho de los granos. Se trabajó con una muestra de 25 granos y se contrastó con las medidas hechas con calibre, Se obtuvo un error promedio del 0.3 %. Se destaca también la velocidad del proceso en relación a las técnicas manuales. Las herramientas empleadas promueven su aplicación para la caracterización morfológica de otros granos y su posible uso para la identificación de defectos mediante técnicas avanzadas de procesamiento digital de imagen destinados al control de la calidad en alimentos.
  • Thumbnail Image
    Item
    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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Método de bajo costo para la evaluación de muestras de arroz por procesamiento digital de imágenes
    (2024-06-01) Cleva, Mario Sergio
    Se presenta una metodología de bajo costo para la caracterización morfológica de granos de arroz, como para así también la determinación de la masa de los granos. Se emplea un escáner con adaptador de transparencias para la obtención de las imágenes que permitan la determinación de granos llenos y vanos y el software ImageJ para su posterior procesamiento. Con un modelo que plantea una magnitud llamada "peso por pixel" se puede determinar la masa de la muestra de granos llenos.
  • Thumbnail Image
    Item
    Detección y estimación del peso de granos llenos de una muestra de arroz cáscara, empleando procesamiento digital de imágenes con ImageJ
    (2024-01-15) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Rodríguez-Hernández, Beatriz
    La identificación y determinación del peso de granos llenos y vanos de arroz extraídos de una panoja es una variable relacionada a características genéticas de las plantas, a las condiciones ambientales durante el llenado de grano e influyen en el rendimiento. El Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) es una herramienta objetiva, eficaz y aplicable a diferentes procesos de identificación y clasificación. Es útil para la caracterización morfológica de granos y semillas. El objetivo de este trabajo es presentar una técnica basada en PDI para la identificación de granos llenos y la estimación del peso de estos. Emplea una imagen de la muestra obtenida con un escáner de escritorio con adaptador de transparencias, una balanza y el programa ImageJ®, La detección de los granos llenos se realizó empleando el histograma del grano. El porcentaje de reconocimiento de granos fue en promedio de un 85%. Para la estimación del peso, se correlacionaron los píxeles correspondientes al área proyectada de los granos con su peso. Los valores obtenidos, tienen un error del 1.2% en promedio. El método propuesto es operacionalmente sencillo, eficiente y no requiere de un entrenamiento previo ni de equipamiento especial.
  • Thumbnail Image
    Item
    Volume estimation of unbroken soybeans samples using digital image processing techniques
    (2024-01-24) Villaverde, Jorge; Cleva, Mario Sergio
    The calculation of volume of different oilseed grains, through computational models, has demonstrated effectiveness and efficiency. In the present work, the model has been extended to allow calculations of the volume of soybeans. In the model is proposed each grain of the sample is assimilated to a parallelepiped with main axes L (length), W (width) and T (thickness). The L and W values are determined from the Feret distances of the image, and the thickness is assumed to be proportional to width of the grain. The proportionality constant k is calculated using the formula of the model and validated against the experimental volume of the samples, fielding a confidence or percentual relative deviation. The model developed approximates soybean volume with confidence of a 1.25% using low-cost hardware for image acquisition and moderate computational resources.
  • Thumbnail Image
    Item
    Cambios provocados por la pandemia de COVID-19 en un curso de Física
    (2023-03-25) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Huerta-Alvizar, Adán
    La pandemia provocada por el COVID – 19 a inicios del 2020 en América Latina, obligó a varias instituciones educativas a cambiar sus estrategias de enseñanza y evaluación. Durante este período y con el fin de cubrir las dificultades que podrían sufrir los estudiantes por los problemas de conectividad y sincronismo, se decidió digitalizar los contenidos de las clases. Para el registro de los videos se usó una cuenta de Zoom y para los documentos se emplearon las herramientas provistas por Google. Para el acceso de los estudiantes a estos recursos, la plataforma Moodle. Las clases en video fueron grabadas fuera del horario de clase por aquellos docentes que manejaban herramientas para la grabación y edición de videos. Algunas guías resueltas y explicadas de problemas hechas en formato PDF, fueron realizadas por aquellos docentes que no sabían o no querían realizar los videos de las mismas. Actualmente para algunas de las clases de laboratorio se realizaron videos hechos en Tinkercad donde se presenta tanto la práctica como el procesamiento de los datos. La evaluación de los alumnos a través de una encuesta fue altamente satisfactoria.
  • Thumbnail Image
    Item
    Un procedimiento sencillo y de bajo costo para la determinación de las dimensiones de granos de arroz
    (2022-10-12) Cleva, Mario Sergio; Liska, Diego Orlando; Herber, Luciana Graciela; Fontana, María Laura; Kruger, Raúl Daniel; Pachecoy, María Inés
    El trabajo presenta una metodología para determinar las dimensiones de granos de arroz empleando un escáner de escritorio y el software ImageJ.
  • Thumbnail Image
    Item
    Determinación de la respuesta electrofisiológica de lentejas en pastizales utilizando Arduino
    (2023-09-27) Durán Muñoz, Héctor; Fuentes Martínez, Luis; Rodríguez Abdala, Viktor; Ortiz Esquivel, Diana; Ortega Sigala, José; Sifuentes Gallardo, Claudia; Cleva, Mario Sergio; Cruz Dominguez, Oscar
    La importancia de la señal eléctrica en las plantas radica en que a través de ella se puede analizar el estrés hídrico que se genera en las plantas por la sequedad del suelo. Por lo tanto, los cambios en las variables ambientales generan modificaciones en la señal eléctrica que se genera en el sitio de estimulación. Entonces, la señal eléctrica que genera una planta puede ser útil como sensor robusto para traducir información compleja del medio ambiente, es decir, una planta puede ser considerada como biosensor. Incluso la señal eléctrica generada por las plantas puede proporcionar información valiosa para monitorear las condiciones ambientales, como la contaminación del aire. Además, en comparación con los sistemas de monitoreo tradicionales, el uso de biosensores tiene la ventaja de mostrar el impacto real de contaminantes en organismos, proporcionando así datos adicionales. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue implementar un sistema electrónico basado en Arduino para determinar la respuesta electrofisiológica de la lenteja en pastizales. Entre los principales resultados de este trabajo se encuentra el cambio de respuesta eléctrica de la planta con estimulación de luz ambiental.