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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA

Percepción Actividad de Aprendizaje #1

Nombre: Carlos Javier Chávez Blanco Matricula: 1746425 Carrera: IMTC Día: L-M-V Hora: N5 Docente: M.C. Susana Viridiana Gutiérrez Martínez Brigada: 003 Plan: 401

1. INTRODUCCION

La tecnología ha acompañado al hombre desde sus inicios para ejecutar diversas tareas que facilitan la vida diaria. El uso de sensores se ha normalizado en los dispositivos personales de uso diario que comúnmente son equipos de comunicaciones,

sin

embargo,

actualmente

ha

abarcado

incluso

equipos

electrodomésticos mediante la domótica y el internet de las cosas. En este reporte se estarán recopilando información acerca de los sistemas de cognición y percepción enfocados en los tipos de sensores, adecuación de señales, mecanismos de percepción, etapas de potencia y actuadores, entre toda la información necesaria. Los sensores inteligentes han logrado el intercambio de datos entre diferentes puntos del proceso de producción, lo que ha permitido que se tenga una mejor toma de decisiones para optimizar tiempos y costos, así como la detección de fallas en el proceso o desgaste de las máquinas. Además, la inclusión de estos elementos hace “inteligentes” a las máquinas, lo que contribuye a la capacidad de clasificación y a la interpretación de la data que se genera en la cadena de producción de las fábricas, lo ayuda a separar la información que sea más relevante para una toma de decisión que permita mejorar los resultados de la empresa.

2. ESTADO DEL ARTE MONITOREO ESTRUCTURAL BASADO EN SISTEMAS DE SENSORES DE FIBRA ÓPTICA Los sensores de fibra óptica han tenido grandes avances en los últimos años, debido a que los beneficios de estas tecnologías han despertado el interés de muchos países en cuanto a la investigación y el desarrollo. A continuación, se presenta el desarrollo de los sensores de fibra óptica desde los panoramas: internacional, nacional y local (a nivel regional en Norte de Santander). Panorama Internacional En el año 2015 Francisco Navarro Henríquez presenta una comparativa de los sensores de fibra óptica con su contraparte tradicional. Realiza una descripción de características de algunos sensores y definición de aspectos clave para su adecuado uso en el campo. Los sistemas con sensores ópticos resultan muy útiles en aplicaciones que no pueden ser fácilmente implementadas o no resulta práctico realizarlas con sensores electrónicos convencionales. En Canadá en el 2018, Hua Lu, Xija Gu presentan un nuevo método de prueba que utiliza rejillas de fibra Bragg (FBG) para el monitoreo de fallas en la fabricación de placas de circuito impreso (PCB), bajo operaciones de servicio las estructuras por lo general están sujetas a condiciones complejas como temperatura, humedad y entorno químico, así como la carga mecánica. Las uniones con soldadura en la placa son las más débiles de todos los elementos en la PCB, por lo cual es necesario determinar la fractura inicial con precisión. Los sensores FBG tienen alta sensibilidad, amplio rango dinámico e inmunidad a interferencias electromagnéticas, lo cual hace que esta tecnología sea eficiente para la detección de fallas para la microelectrónica. REFERENCIAS: -

F. Navarro, “Sensores de fibra óptica FBG para el monitoreo de la salud estructural de los puentes”, TM, vol. 27, n.o 4, p. 3, nov. 2015, doi: 10.18845/tm.v27i4.2080. H. Lu y X. Gu, “Fiber Bragg Grating Strain Sensor for Microstructure in Situ Strain Measurement and Real-Time Failure Detection”, en Opto-Mechanical Fiber Optic Sensors, Elsevier, 2018, pp. 75-96.

SISTEMA PORTÁTIL DE SENSORES INTELIGENTES (LENGUA ELECTRÓNICA) PARA EL ANÁLISIS DE ALIMENTOS El fundamento de los sistemas electrónicos para la detección de sabores está inspirado en los principios de funcionamiento del sistema gustativo humano, por lo tanto es importante comprender cómo el ser humano puede distinguir y reconocer los sabores. El sentido del gusto, en torno al cual se centra esta investigación, responde a estímulos producidos por células gustativas de la lengua expuestas a diferentes sustancias, dicha interacción produce la sensación de sabor. El mecanismo usado para detectar los sabores aún no se ha determinado en su totalidad, pero es sabido que las células gustativas generan una serie de impulsos eléctricos que son transmitidos al cerebro, donde finalmente se identifica el sabor (Lindemann, 1996). A continuación se puede apreciar una analogía entre el sistema gustativo humano y un desarrollo artificial, ver Fig. 1.

Fig. 1. Analogía funcional entre el sistema gustativo humano y un sistema electrónico para la detección de sabores. Software de aplicación: para el almacenamiento, manipulación, procesamiento y presentación de las variables manejadas (voltaje y corriente) se desarrolló un código utilizando el software LabVIEW 2009, que se llevó a cabo por etapas las cuales se fueron uniendo a medida que se lograban realizar y simular correctamente. Seguidamente se procesaron los datos utilizando métodos estadísticos multivariantes, con lo que se logró caracterizar seis muestras de café de distinta procedencia. Adicionalmente, este trabajo, a diferencia de los anteriores se incorporó el análisis de componentes principales con redes neuronales, el cual permite extraer mayor información de los datos suministrados por el dispositivo de lengua electrónica. A continuación se muestra un esquema del sistema prototipo de lengua electrónica desarrollado para el análisis de café, ver Fig. 2.

Fig. 2. Diagrama general del sistema multicanal para el análisis de café. Bloque de procesamiento de datos: es un software diseñado y compilado para dispositivos móviles con sistema operativo Android, esta aplicación estará equipada con métodos estadísticos multivariantes, PCA, LDA, RNA, etc., que permitirán el reconocimiento de patrones para determinar finalmente la calidad de la bebida, en este caso la leche. El esquema de lengua electrónica propuesto se muestra a continuación, ver Fig. 3.

Fig. 3. Esquema del sistema portátil de lengua electrónica para el análisis de leche. Analizando detalladamente la figura anterior, se puede notar que ante esta muestra, la respuesta ofrecida por cada electrodo es única y solo depende de la naturaleza de dicho electrodo, por lo tanto la red de sensores brinda una huella dactilar del vino, describiendo su comportamiento particular.

Fig. 4. Señales voltamétricas de la red de sensores en vino: a) PPy/DSA, b )PPy/TSA, c) PPy/AQDS, d) PPy/FCN, e) PPy/PWA y f)PPy/SO4

REFERENCIAS: -

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Arrieta, A. A., Amín, O. C. F., & Muñoz, A. F. J. (2014). Sistema portátil de sensores inteligentes (lengua electrónica) para el análisis de alimentos. Investigaciones Aplicadas, 8(1), 30-36. Arrieta, Á. y R. Tarazona (n.d.). Electronic tongue and neural networks, biologically inspired systems applied in classifying coffee samples. American journal analytical chemistry, (En revisión). Arrieta, Á., M. Rodríguez, J. De Saja, C. Blanco y D. Nimubona (2010). Prediction of bitterness and alcoholic strength in beer using an electronic tongue. Food Chemistry, 123: 642– 646.

SISTEMAS ROBOTICOS TELEOPERADOS Los robots teleoperados son aquellos controlados por un usuario a distancia desde una estación remota. Dada su gran utilidad, se han empleado en diversos campos. Este tipo de manejo supone

una ventaja desde el punto de vista de la protección y seguridad del usuario, ya que en caso de realizar trabajos en ambientes inseguros o inestables o con sustancias potencialmente peligrosas, como químicos o explosivos, no se arriesga su integridad física. En el desarrollo de robots teleoperados se involucra la electrónica, las comunicaciones, el control, la inteligencia artificial (IA) y la visión por computador. El uso de IA se puede apreciar en las decisiones que debe tomar el robot por ejemplo: evitar obstáculos al ir de un sitio a otro, eligiendo el camino mas corto o cuando se le enseña a reaccionar frente a ciertos estímulos y responde acertadamente a estímulos nuevos como en el caso de las redes neuronales. COMPONENTES DE UN SISTEMA TELEOPERADO Un sistema teleoperado se compone principalmente de una estación de teleoperación, un sistema de comunicación y esclavo, el esclavo puede ser un manipulador o un robot móvil equipado con un manipulador ubicado en un entorno remoto como el robot Andros Wolverine de la empresa Remotec que se ilustra en la figura 1. La estación de teleoperación permite controlar al esclavo a distancia por medio del sistema de comunicación, el cual permite transmitir las señales de control hacia el esclavo y, a su vez, recibir señales de información sobre el estado de éste en la estación de teleoperación a través de un canal de comunicación que puede ser una red de computadores, un enlace de radio frecuencia o microondas.

Sensores para robots móviles Los robots deben estar provistos de diversos tipos de sensores los cuales cumplen tareas como la detección de proximidad de obstáculos y medición de posición, velocidad, aceleración e inclinación. Para la detección de obstáculos se usan principalmente foto celdas, fotodiodos, sensores de ultrasonido, sensores infrarrojos y cámaras. Cuando se requiere la medición de posición y velocidad son usados los encoders (codificadores) los cuales están compuestos de un par fotodiodo y fotocelda que permiten registrar posición y velocidad de partes móviles a los cuales se le acopla un disco. Visión Dentro de los sensores que pueden colocarse en un robot móvil se encuentran las cámaras de video, las cuales además de permitir el control a distancia (visión remota) también sirven como fuente de información para la toma de decisiones automáticas, esto se realiza por medio de procesamiento de imágenes. Las operaciones principales que realiza un sistema de procesamiento

de imágenes para proveer mecanismos de visión a un robot móvil son: el promediado, la segmentación de bordes, el análisis de regiones y la detección de formas

REFERENCIAS:

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Correa, A. C. (2005). Sistemas robóticos teleoperados. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 15, 62-72. Bennet, P. C. –SAND REPORT “Robotic Mobile Manipulation Experiments at the U.S. Army Maneuver Support Center” SANDIA NATIONAL LABORATORIES, Junio 2002.

LA FOTOGRAMETRÍA DIGITAL AUTOMATIZADA FRENTE A LOS SISTEMAS BASADOS EN SENSORES 3D ACTIVOS En los últimos años estamos asistiendo a una aceleración de la mejora en los procesos digitales de obtención de modelos tridimensionales, lo que repercute necesariamente sobre nuestra área de conocimiento, y más concretamente en el ámbito de los estudios previos del patrimonio arquitectónico. Podemos ver como partiendo de los tradicionales sistemas de medición se fue incluyendo silenciosamente la aportación fotográfica, a la que verdaderamente aún no le hemos

sacado todo el potencial que como toma de datos posee. De hecho, ahora que iniciamos la segunda década del siglo XXI, en donde ya se ha alcanzado una gran madurez en los escáneres láser 3D, y cuando muchos daban por superados los sistemas basados en la fotografía, estos parecen resurgir con fuerza reclamando su lugar en primera línea de la tecnología para el levantamiento gráfico tridimensional. Sensores 3D pasivos Como método pasivo nos referimos a aquellos que se limitan a observar la escena a través de un sistema óptico u óptico-electrónico, con el objetivo de obtener de esta visión, la información de carácter geométrico (Guidi, 2010, p. 10). Estamos hablando de la fotogrametría, es decir, un sistema basado en la realización de dos o más fotografías de un mismo elemento, realizadas desde distintos puntos de vista, sobre las que individualizaremos puntos homólogos para obtener un modelo tridimensional. Desde sus inicios la fotogrametría se ha considerado un sistema riguroso y preciso, que proporcionaba un elevadísimo grado de detalle, destacando en general las siguientes ventajas (Lerma, 2011, p. 109): • Gran cantidad de información, independientemente de la escala. • Extracción de información métrica muy precisa. • Datos en 2D o en 3D, en función del número de imágenes. • Capacidades de visualización estereoscópicas. • Versatilidad de uso a partir de instrumental relativamente económico. Sensores 3D activos La diferencia fundamental entre los sensores pasivos y los activos es que mientras aquellos captan la luz natural reflejada en los objetos, éstos emiten una luz desde el propio instrumento; esta luz tiene una estructura definida y conocida por el sensor que debe de captarla (Guidi, 2010, p. 12). Los sensores 3D activos más utilizados para el levantamiento del patrimonio son de dos tipos: el basado en la triangulación, y el que mide la distancia. Por otro lado el sistema basado en la medición de la distancia utilizado en esta ocasión ha sido el de tiempo de vuelo, que realiza mediciones de hasta 50.000 puntos por segundo. Cabe señalar que la otra tecnología utilizada en este ámbito es la basada en la medición de la distancia por la diferencia de fase, llegando en la actualidad a los 5.000.000 de puntos por segundo (Apollonio, Remondino, 2010, p. 97).

REFERENCIAS:

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Rodríguez Navarro, P. (2012). La fotogrametría digital automatizada frente a los sistemas basados en sensores 3D activos. EGA. Revista de expresión gráfica arquitectónica, 17(20), 100-111.

LOS ROBOTS INTELIGENTES AUTÓNOMOS Están situados en su entorno, adoptan comportamientos, razonan, evolucionan y actúan como seres vivos. Al menos seis campos de investigación estructuran hoy la robótica avanzada: la que relaciona al robot con su entorno, la conductual, la cognitiva, la epigenética o de desarrollo, la evolutiva y la biorrobótica. Es un gran campo de estudio interdisciplinar que se apoya en la ingeniería mecánica, eléctrica, electrónica e informática, así como en las ciencias físicas, anatomía, psicología, biología, zoología y etología, entre otras. El fundamento de estas investigaciones es la Ciencia Cognitiva Corporizada y la Nueva Inteligencia Artificial. Su finalidad: alumbrar robots inteligentes y autónomos que razonan, se comportan, evolucionan y actúan como las personas. En esencia, los “robots inteligentes autónomos” son sistemas dinámicos que consisten en un controlador electrónico acoplado a un cuerpo mecánico. Así, estas máquinas necesitan de adecuados sistemas sensoriales (para percibir el entorno en donde se desenvuelven), de una precisa estructura mecánica adaptable (a fin de disponer de una cierta destreza física de locomoción y manipulación), de complejos sistemas efectores (para ejecutar las tareas asignadas) y de sofisticados sistemas de control (para llevar a cabo acciones correctivas cuando sea necesario).

Robótica Situada (Situated Robotics) Este enfoque se ocupa de los robots que están insertos en entornos complejos y, a menudo, dinámicamente cambiantes. Se basa sobre dos ideas centrales: los robots a) “están corporizados” (embodiment), es decir, tienen un cuerpo físico apto para experimentar su entorno de manera directa, en donde sus acciones tienen una realimentación inmediata sobre sus propias percepciones, y b) “están situados” (situatedness), o sea, están inmersos dentro de un entorno; interaccionan con el mundo, el cual influye – de forma directa– sobre su comportamiento. Obviamente, la complejidad del entorno tiene una relación estrecha con la complejidad del sistema de control. En efecto, si el robot tiene que reaccionar rápida e inteligentemente en un ambiente dinámico y desafiante, el problema del control se torna muy difícil. Si el robot, en cambio, no necesita responder de manera rápida, se reduce la complejidad requerida para elaborar el control. Dentro de este paradigma, se encuentran varios subparadigmas: la “robótica basada en el comportamiento” (generan un comportamiento sólo cuando se los estimula), la “robótica cognitiva”, la “robótica epigenética” (trata de implementar sistemas de control de propósito general, a través de un prolongado proceso de desarrollo o auto-organización autónoma), la “robótica evolutiva” (aplica los conocimientos obtenidos de las Ciencias Naturales) y la “robótica biomimética” (Esta aproximación se ocupa de diseñar robots que funcionan como los sistemas biológicos). No centraremos principalmente en la robotica cognitiva.

Robótica Cognitiva (Cognitive Robotics) Esta aproximación utiliza técnicas provenientes del campo de las Ciencias Cognitivas. Se ocupa de implementar robots que perciben, razonan y actúan en entornos dinámicos, desconocidos e imprevisibles. Tales robots deben tener funciones cognitivas de muy alto nivel que impliquen razonar, por ejemplo, acerca de las metas, las acciones, el tiempo, los estados cognitivos de otros robots, cuándo y qué percibir, aprender de la experiencia, etc. Para eso, deben poseen un modelo simbólico e interno de su entorno local, y la suficiente capacidad de razonamiento lógico para tomar decisiones y para ejecutar las tareas necesarias a fin de alcanzar sus objetivos. En pocas palabras, esta línea de trabajo se ocupa de implementar características cognitivas en los robots, tales como percepción, formación de conceptos, atención, aprendizaje, memoria a corto y largo plazo, etc REFERENCIAS: -

Moriello, S. (2020, 9 marzo). Los Robots Inteligentes Autónomos son la nueva generación Tendencias21. https://tendencias21.levante-emv.com/los-robots-inteligentes-autonomosson-la-nueva-generacion_a744.html

3. CONCLUSIONES Es de gran utilidad conocer los varios tipos de sensores y sus características para diseñar sistemas de clasificación y reconocimiento de patrones para que operen dentro de las normas y restricciones del mecanismo en el que se está trabajando. Por ejemplo si se está realizando una instalación audio visual es de gran utilidad entender la operación de transductores como cámaras, monitores, foto-sensores, etc... y los datos (señal) que ellos generan. En los sistemas de percepción se basa la mayor de su parte en los sensores a utilizar es por eso la importancia de su categoría correcta.

FUENTES BIBLIOGRAFICAS

1. F. Navarro, “Sensores de fibra óptica FBG para el monitoreo de la salud estructural de los puentes”, TM, vol. 27, n.o 4, p. 3, nov. 2015, doi: 10.18845/tm.v27i4.2080. 2. H. Lu y X. Gu, “Fiber Bragg Grating Strain Sensor for Microstructure in Situ Strain Measurement and Real-Time Failure Detection”, en Opto-Mechanical Fiber Optic Sensors, Elsevier, 2018, pp. 75-96. 3. Arrieta, A. A., Amín, O. C. F., & Muñoz, A. F. J. (2014). Sistema portátil de sensores inteligentes (lengua electrónica) para el análisis de alimentos. Investigaciones Aplicadas, 8(1), 30-36.

4. Arrieta, Á. y R. Tarazona (n.d.). Electronic tongue and neural networks, biologically inspired systems applied in classifying coffee samples. American journal analytical chemistry, (En revisión). 5. Arrieta, Á., M. Rodríguez, J. De Saja, C. Blanco y D. Nimubona (2010). Prediction of bitterness and alcoholic strength in beer using an electronic tongue. Food Chemistry, 123: 642– 646. 6. Correa, A. C. (2005). Sistemas robóticos teleoperados. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 15, 62-72. 7. Bennet, P. C. –SAND REPORT “Robotic Mobile Manipulation Experiments at the U.S. Army Maneuver Support Center” SANDIA NATIONAL LABORATORIES, Junio 2002. 8. Rodríguez Navarro, P. (2012). La fotogrametría digital automatizada frente a los sistemas basados en sensores 3D activos. EGA. Revista de expresión gráfica arquitectónica, 17(20), 100-111. 9. Moriello, S. (2020, 9 marzo). Los Robots Inteligentes Autónomos son la nueva generación Tendencias21. https://tendencias21.levante-emv.com/los-robots-inteligentes-autonomosson-la-nueva-generacion_a744.html 10. I. (2019, 29 agosto). La importancia de los sensores en la transformación digital. Grupo Inkania. https://inkania.com/la-importancia-de-los-sensores-en-la-transformacion-digital/...