CONTROL DE POSICIÓN PID PARA MOTOR DE CD CON RASPBERRY PI 3 SIN CARGA MECÁNICA (PID POSITION CONTROL FOR DC MOTOR WITH RASPBERRY PI 3 WITHOUT MECHANICAL LOAD)

Resumen En la actualidad el diseño e implementación de controladores PID es primordial en la industria eléctrica y electrónica debido a la necesidad de ejecutar y supervisar procesos automáticamente. Este trabajo presenta el control PID de un motor CD de 24 V, que será el encargado de manipular el volante de un vehículo eléctrico que se encuentra en desarrollo. A través de un encoder absoluto se determinó la posición del rotor del motor eléctrico, y mediante un algoritmo en Raspberry se realizó la adquisición de la posición y la determinación de las acciones de control correspondientes. El sistema de control PID implementado en Raspberry Pi 3 funciona con una baja cantidad de error. Palabras Clave: Control PID, Motor eléctrico CD, Raspberry Pi. Abstract Currently the design and implementation of PID controllers is primordial in the electrical and electronics industry due to the need to automatically run and monitor processes. This work presents the PID control of a 24 V DC motor, which will be in charge of manipulating the steering wheel of an electric vehicle that is under development. The position of the rotor of the electric motor was determined through of an absolute encoder, and by means of an algorithm in Raspberry the acquisition of the position and the determination of the corresponding control actions were carried out. The PID control system implemented in Raspberry Pi 3 works with a low amount of error. Keywords: DC electric motor, PID control, Raspberry Pi

VISUAL OBJECT DETECTION BY COLOR, SHAPE AND DIMENSION (DETECCIÓN VISUAL DE OBJETOS POR COLOR, FORMA Y DIMENSIÓN)

Abstract 3D neural object detection by color, shape and dimension (3DOD-CSD) is a novel and powerful tool that can be used to build object detection systems in environments with uncontrolled illumination. Inspired by the global structure of the human visual system, it uses a neural network in the classification stage and determines the physical dimension of the object’s fea-tures using commercial digital cameras calibrated in stereo configuration. This permits the analysis of images of objects with the same form and color but different dimensions, such as scaled replicas or photographs of a photograph of a 3D object. With this method, a fixed distance from the camera to the object to be analyzed is not necessary - essential for a dynamic recognition system in changing conditions. The results show strong discrimination between desired and undesired objects. This system has many possible applications, including face identification and object selection in varying environments, utility pole detection, coin detection, and more. Keywords: Color, dimensional features, invariant features, neural network, stereo vision, 3D object recognition. Resumen La detección de objetos 3D por color, forma y dimensión (3DOD-CSD) es una herramienta para construir sistemas de detección de objetos en entornos con iluminación incontrolada. Inspirado en la estructura global del sistema visual humano, utiliza una red neuronal en la etapa de clasificación y determina la dimensión física de las características del objeto utilizando cámaras digitales comerciales calibradas en configuración estéreo. Esto permite el análisis de imágenes de objetos con la misma forma y color, pero de diferentes dimensiones, como réplicas a escala o fotografías de una fotografía de un objeto 3D. Con este método, no es necesaria una distancia fija entre la cámara y el objeto a analizar, algo esencial para un sistema de reconocimiento dinámico en condiciones cambiantes. Los resultados muestran una fuerte discriminación entre objetos deseados y no deseados. Este sistema tiene muchas aplicaciones posibles, incluida la identificación de rostros y la selección de objetos en entornos variantes, detección de postes, detección de monedas, entre otros. Palabras Clave: Color, características dimensionales, características invariantes, reconocimiento de objetos 3D, red neuronal, visión estéreo

EMPAREJAMIENTO DE PUNTOS PARA ESTIMAR DEFORMACIÓN EN LÁMINAS DE METAL EN EL PROCESO DE FORMADO MECÁNICO (PAIRING POINTS TO ESTIMATE DEFORMATION IN METAL SHEETS IN THE MECHANICAL FORMING PROCESS)

Resumen            En el presente artículo se propone un método semiautomático de emparejamiento de puntos entre imágenes estereoscópicas para estimar deformación superficial de láminas metálicas en procesos de estampado mecánico. Para el procedimiento las hojas de metal son grabadas con un patrón uniforme de círculos antes de ser deformadas; por lo que al medir las posiciones 3D inicial y final de los puntos grabados se obtiene la información suficiente para calcular la deformación superficial. El método propuesto toma ventaja de la similitud de las marcas para buscar correspondencias, de que están agrupadas como una malla y de la restricción de una deformación superficial menor a 50% de la lámina (entendiendo que la deformación es la resta entre el tamaño inicial menos el final dividido entre el tamaño inicial), su eficiencia es comparada con la obtenida por los métodos DIC (Digital Image Correlation) y FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) sobre MATLAB. En el sistema de medición se indica por el usuario, la posición de dos marcas vecinas en cada imagen para tener una distancia y pendiente iniciales de búsqueda de sus centroides. A partir de los centroides correspondientes se computa la triangulación estereoscópica y con esto la posición de los centroides en 3D y finalmente se calcula la deformación promediando las diferencias de las distancias respecto a la distancia de referencia con sus cuatro vecinos divididas entre la distancia de referencia. Este tipo de sistemas son de gran importancia para la industria metal-mecánica debido a que con la medición de deformaciones superficiales se detectan fallas por fractura o adelgazamientos marginales en sus procesos de manufactura. Los resultados mostraron que la cantidad de correspondencias encontradas por esta propuesta es de 100% en zonas de 10 x 10 marcas; esto permitió calcular la deformación superficial en 2.5 segundos con media de error de 16x="> 0.0410 mm.Palabra(s) Clave: Emparejamiento de puntos, Industria de la deformación de láminas, Visión estereoscópica. Abstract            In the present article is proposed a semiautomatic method for pairing of points between stereoscopic images to estimate superficial deformation of metal sheets in mechanical stamping processes. For the procedure the metal sheets are engraved with a uniform pattern of circles before being deformed; Therefore, when measuring the initial and final 3D positions of the recorded points, sufficient information is obtained to calculate the superficial deformation. The proposed method takes advantage of the similarity of the marks to search correspondences, of which they are grouped as a mesh and of the restriction of a superficial deformation less than 50% of the sheet (understanding that the deformation is the subtraction between the initial size less the final divided by the initial size), its efficiency is compared with that obtained by the DIC (Digital Image Correlation) and FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) methods using MATLAB. In the measurement system is indicated by the user, the position of two neighboring marks in each image to have an initial distance and slope of search of their centroids. From the corresponding centroids the stereoscopic triangulation is computed and with this the position of the centroids in 3D and finally the deformation is calculated by averaging the differences of the distances with respect to the reference distance with its four neighbors divided by the reference distance. This type of systems is of great importance for the metal-mechanical industry because with the measurement of superficial deformations faults by fracture or marginal thinning are detected in their manufacturing processes. The results showed that the number of correspondences found by this proposal is 100% in zones of 10 x 10 marks; this allowed to calculate the superficial deformation in 2.5 seconds with average error of x ̅ = 0.0410 mm.Keywords: Image matching, steel industry, stereo vision

MODELO TERMOELÉCTRICO DE UNA BATERÍA RECARGABLE EN MATLAB-SIMULINK ( THERMOELECTRIC MODEL OF A RECHARGEABLE BATTERY IN MATLAB-SIMULINK)

Resumen Este artículo presenta la implementación computacional del modelo termoeléctrico de una batería de iones de litio (Li-ion), así como los resultados obtenidos de este modelo bajo distintas condiciones de transferencia de calor por convección. La implementación computacional del modelo desarrollado se realizó usando Matlab/Simulink. El modelo se empleó para investigar el desempeño de la batería, este modelo desarrollado se basó en los parámetros físicos de las baterías eléctricas del Nissan Leaf, i.e. voltaje nominal, capacidad eléctrica, área de convección y masa. La carga demandada de la batería fue 1.5 Amperes a una temperatura ambiente de 20°C durante 3600 segundos. Estas condiciones se mantuvieron para tres diferentes valores de coeficiente de transferencia de calor por convección: 2 y 25 W/m2 K para convección libre, mientras que para convección forzada se usan los valores 25 y 250 W/m2 K. Los resultados correspondientes mostraron valores de entre 31°C y 36°C para la correspondiente temperatura interior de la celda. Palabras clave: Batería Recargable, Modelo termoeléctrico, Matlab-Simulink Abstract This article presents the computational implementation of the thermoelectric model of a lithium-ion (Li-ion) battery, as well as the results obtained from this model under different convective heat transfer conditions. The computational implementation of the developed model was carried out using Matlab / Simulink. The model was used to investigate the performance of the battery, this developed model was based on the physical parameters of the electric batteries of the Nissan Leaf, i.e. nominal voltage, electrical capacity, convection area and mass. The battery charge demanded was 1.5 Amps at an ambient temperature of 20 ° C for 3600 seconds. These conditions were maintained for three different values ​​of heat transfer coefficient by convection: 2 and 25 W / m2 K for free convection, while for forced convection the values ​​25 and 250 W / m2 K are used. The corresponding results showed values between 31 ° C and 36 ° C for the corresponding internal cell temperature. Keywords: Rechargeable Battery, Thermoelectric Model, Matlab-Simulink

SISTEMA DE ILUMINACIÓN Y AISLAMIENTO PARA ADQUISICIÓN IMÁGENES DE CONTROL DE CALIDAD DEL JITOMATE (LIGHTING AND INSULATION SYSTEM FOR ACQUISITION QUALITY CONTROL IMAGES OF THE TOMATO)

ResumenEl estudio de calidad de jitomate ha tomado relevancia por su contenido de antioxidantes para combatir enfermedades, esto permite la creación de diferentes productos derivados de esta hortaliza. En este trabajo se presenta una comparación de los sistemas de aislamiento e iluminación para la adquisición de imágenes del jitomate. El método empleado para el desarrollo de este fue integrado por tres fases que son: (1) la de selección de la plataforma de procesamiento, (2) la implementación de los subsistemas de aislamiento e iluminación, (3) la del algoritmo de adquisición de datos. Las dos configuraciones iluminaciones utilizadas en este trabajo fue la de geometría de anillo y difusa. Una parte esencial para una buena operación del sistema de adquisición de imágenes es la configuración de iluminación difusa. Se identificó que la mejor iluminación para la adquisición de imágenes del jitomate fue la de iluminación difusa. Cabe resaltar que la elección de la Raspberry Pi 3 facilitó el desarrollo del algoritmo por el uso del lenguaje de programación Python y las librerías de OpenCV.Palabra(s) Clave: Imagen, Iluminación, Jitomate AbstractThe tomato quality study has become relevant for its antioxidant content to fight diseases, this allows the creation of different products derived from this vegetable. This paper presents a comparison of the isolation and lighting systems for the acquisition of tomato images. The method used for the development of this was integrated by three phases that are: (1) the selection of the processing platform, (2) the implementation of the insulation and lighting subsystems, (3) that of the acquisition algorithm of data. The two lighting configurations used in this work were that of ring and diffuse geometry. An essential part for a good operation of the image acquisition system is the diffuse lighting configuration. It was identified that the best lighting for the acquisition of tomato images was diffuse lighting. It should be noted that the choice of the Raspberry Pi 3 facilitated the development of the algorithm by the use of the Python programming language and OpenCV libraries.Keywords: Image, Lighting, Tomat

A Reconfigurable Buck, Boost, and Buck-Boost Converter: Unified Model and Robust Controller

The need for reconfigurable, high power density, and low-cost configurations of DC-DC power electronic converters (PEC) in areas such as the transport electrification and the use of renewable energy has spread out the requirement to incorporate in a single circuit several topologies, which generally result in an increment of complexity about the modeling, control, and stability analyses. In this paper, a reconfigurable topology is presented which can be applied in alterative/changing power conversion scenarios and consists of a reconfigurable Buck, Boost, and Buck-Boost DC-DC converter (RBBC). A unified averaged model of the RBBC is obtained, a robust controller is designed through a polytopic representation, and a Lyapunov based switched stability analysis of the closed-loop system is presented. The reported RBBC provides a wide range of voltage operation, theoretically from -∞ to ∞ volts with a single power source. Robust stability, even under arbitrarily fast (bounded) parameter variations and reconfiguration changes, is reported including numerical and experimental results. The main advantages of the converter and the robust controller proposed are simple design, robustness against abrupt changes in the parameters, and low cost

Clonal chromosomal mosaicism and loss of chromosome Y in elderly men increase vulnerability for SARS-CoV-2

The pandemic caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2, COVID-19) had an estimated overall case fatality ratio of 1.38% (pre-vaccination), being 53% higher in males and increasing exponentially with age. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, we found 133 cases (1.42%) with detectable clonal mosaicism for chromosome alterations (mCA) and 226 males (5.08%) with acquired loss of chromosome Y (LOY). Individuals with clonal mosaic events (mCA and/or LOY) showed a 54% increase in the risk of COVID-19 lethality. LOY is associated with transcriptomic biomarkers of immune dysfunction, pro-coagulation activity and cardiovascular risk. Interferon-induced genes involved in the initial immune response to SARS-CoV-2 are also down-regulated in LOY. Thus, mCA and LOY underlie at least part of the sex-biased severity and mortality of COVID-19 in aging patients. Given its potential therapeutic and prognostic relevance, evaluation of clonal mosaicism should be implemented as biomarker of COVID-19 severity in elderly people. Among 9578 individuals diagnosed with COVID-19 in the SCOURGE study, individuals with clonal mosaic events (clonal mosaicism for chromosome alterations and/or loss of chromosome Y) showed an increased risk of COVID-19 lethality

Machine Learning for Brain Images Classification of Two Language Speakers

The image analysis of the brain with machine learning continues to be a relevant work for the detection of different characteristics of this complex organ. Recent research has observed that there are differences in the structure of the brain, specifically in white matter, when learning and using a second language. This work focuses on knowing the brain from the classification of Magnetic Resonance Images (MRIs) of bilingual and monolingual people who have English as their common language. Different artificial neural networks of a hidden layer were tested until reaching two neurons in that layer. The number of entries used was nine hundred and the classifier registered a high percentage of effectiveness. The training was supervised which could be improved in a future investigation. This task is usually carried out by an expert human with Tract-Based Spatial Statistics analysis and fractional anisotropy expressed in different colors on a screen. So, this proposal presents another option to quantitatively analyse this type of phenomena which allows to contribute to neuroscience by automatically detecting bilingual people of monolinguals by using machine learning from MRIs. This reinforces what is reported in manual detections and the way that a machine can do it

Reconocimiento automático de objetos basado en la relación dimensional

Resumen. En este trabajo se presenta el reconocimiento de objetos tridimensionales con respecto a las imágenes proporcionadas por el sistema de visión estereoscópico, conformado por cámaras digitales convencionales. La problemática de la flexibilidad requerida por la dinámica en el reconocimiento de los sistemas en la vida real, donde los objetos son captados sin que se requiera una distancia fija a las cámaras, permite reconocerlos a través de sus propiedades dimensionales, al permanecer éstas invariantes. El método propuesto se compone del reconocimiento de forma y su relación dimensional, que en conjunto permite reconocer al objeto de manera confiable sin que se encuentre a una distancia fija a una cámara. Haciendo así que la metodología pueda utilizarse para muchas aplicaciones entre las que se destacan, el seguimiento de objetos por medio de diferentes cámaras al contar con los rasgos dimensionales dentro del sistema de control considerado, permitiendo llegar así a la vigilancia automática

Utility-Pole, Nuts and Cross-Arm Visual Detection, for Electric Connections Maintenance Robot

In this work, a computer vision system used by a utility-pole maintenance robot is presented. The objective of the system is that the robot repairs connections between cables and screws on the utility-pole. To accomplish this task, it uses a pair of cameras that detects and locates the utility pole, crosstree, nuts, and screws. The detection is based on color, shape and dimensions analysis, by using conventional RGB cameras. On the other hand, the challenges facing this approach include: utility-pole detection though in the same scene, some objects with the same color (concrete) appear; flexibility in the distance between cameras and utility-pole for detection and localization, about 2-10 meters range and slope estimation of utility-pole and crosstree. The experiments show that it is possible to recognize and locate the interest pieces with satisfactory results and they encourage to expand the current system capabilities