Diseño e implementación de un teatro móvil mediante Arduino e impresora 3D

El objetivo de este proyecto fin de carrera es la elaboración de un teatro móvil y automatizado que permita representar una pequeña obra teatral de aproximadamente un minuto de duración. Para conseguir este objetivo general se deben realizar una serie de subobjetivos que se detallan a continuación: Diseño de la plataforma: el diseño de la plataforma tiene por función el dimensionamiento de la caja y de los mecanismos que son necesarios para el correcto funcionamiento de la misma. • Prototipado: el prototipado de la plataforma se realiza mayormente gracias a la impresora 3D, la cual proporcionará aquellas piezas que son necesarias para soportar los personajes, motores y el resto de elementos que permiten el movimiento de las partes móviles de la plataforma. • Control: el control tiene por objetivo gobernar y regular las señales analógicas o digitales que entran o salen del microprocesador Arduino de tal manera que la representación de la obra teatral se realice de manera precisa y de acuerdo con el guión planificado. La idea conceptual de este proyecto es el encuentro de dos personajes que, partiendo de la lejanía, se unen en una caricia y en un latir de un corazón que crece con la cercanía. Todo ello acompañado del movimiento de un pájaro que revoloteará durante dicho encuentro. Por lo tanto, a modo de resumen, lo que se busca conseguir es una plataforma que albergue un microprocesador mediante el cual se consiga el accionamiento de una serie de motores que a su vez permitan el movimiento de los personajes gracias a una serie de piezas tridimensionales diseñadas e impresas en una impresora 3D.Ingeniería Industria

Realización en Access de un gestor de obra para una galería de arte

Se quiere desarrollar una base de datos para almacenar y gestionar todas las obras referidas a la artista Marina Anaya. Dicho almacenamiento y tramitación se basará en cuatro puntos: • Gestión de la obra: Aplicación que tiene por objetivo la inserción y modificación de las obras del usuario. • Consultas: Aplicación que tiene por objetivo la realización de consultas sobre los datos introducidos. Estas consultas pueden ser en base al año de creación, al título de la obra, al tamaño o al precio. • Certificado de autenticidad: En este punto se generara una vista previa de un certificado que acredita una obra como auténtica de la artista. • Galerías: En este apartado se tramitaran todos los envíos de las obras a las distintas galerías con las que trabaje el usuario. Las obras van a estar divididas en cuatro géneros distintos: Pintura, Grabado, Escultura y Otros. Este último género comprende otro tipo de obras (collages, hierros, etc.) que no ocupan un volumen igual a los otros tres géneros, por lo que va a tratarse de forma más genérica. El instrumento usado para realizar el programa es la herramienta Access versión 2007 del paquete Office de Microsoft, y el lenguaje de programación utilizado es Visual Basic.Ingeniería Técnica en Electrónic

API de Google maps para un mapa de conocimiento de los asesores especializados de un centro de desarrollo empresarial

Existen sitios dedicados a asesorar a emprendedores y micro empresarios en temas de compras, producción, innovación, ventas, finanzas, etc. Tanto en México, como en otros países, existen los CDE (Centros de Desarrollo Empresarial) otros denominados Incubadoras de Empresas, donde se brinda apoyo a los emprendedores que inician una nueva empresa. En la Universidad Autónoma del Estado de México, se creó una red de Incubadoras de Empresas en los Centros Universitarios, Una de estas unidades se encuentra en el Centro Universitario UAEM Texcoco, donde se enfocó este proyecto. Una de las misiones de los CDE es ofrecer y llevar a cabo asesorías ante los problemas y retos de las empresas nacientes. Para lo anterior se creó una aplicación Web para administrar el conocimiento a través de un Mapa de Conocimiento. Los usuarios pueden consultar la existencia de conocimiento requerido; si existe, lo podrán visualizar en un mapa con ayuda de la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) de Google Maps. Para su uso, basta un dispositivo con conexión a internet. Esta aplicación busca apoyar a emprendedores y empresarios que tiene las preguntas: ¿El CDE Tiene el conocimiento qué requiero? ¿Quién tiene el conocimiento? ¿Dónde están los portadores del conocimiento? ¿Cómo y dónde los contacto? De existir el conocimiento en el mapa bastará contactar a algún portador y establecer una modalidad para la asesoría requerida. Se parte, de la búsqueda de conocimiento, su existencia, ubicación y forma de contactar al portador del conocimiento. Para lo anterior se logró una aplicación capaz de filtrar un tipo de conocimiento y el mapeo sobre la plataforma de la API de Google Maps

Color characterization comparison for machine vision-based fruit recognition

In this paper we present a comparison between three color characterizations methods applied for fruit recognition, two of them are selected from two related works and the third is the authors’ proposal; in the three works, color is represented in the RGB space. The related works characterize the colors considering their intensity data; but employing the intensity data of colors in the RGB space may lead to obtain imprecise models of colors, because, in this space, despite two colors with the same chromaticity if they have different intensities then they represent different colors. Hence, we introduce a method to characterize the color of objects by extracting the chromaticity of colors; so, the intensity of colors does not influence significantly the color extraction. The color characterizations of these two methods and our proposal are implemented and tested to extract the color features of different fruit classes. The color features are concatenated with the shape characteristics, obtained using Fourier descriptors, Hu moments and four basic geometric features, to form a feature vector. A feed-forward neural network is employed as classifier; the performance of each method is evaluated using an image database with 12 fruit classes

Computing the number of groups for color image segmentation using competitive neural networks and fuzzy c-means

Se calcula la cantidad de grupos en que los vectores de color son agrupados usando fuzzy c-meansFuzzy C-means (FCM) is one of the most often techniques employed for color image segmentation; the drawback with this technique is the number of clusters the data, pixels’ colors, is grouped must be defined a priori. In this paper we present an approach to compute the number of clusters automatically. A competitive neural network (CNN) and a self-organizing map (SOM) are trained with chromaticity samples of different colors; the neural networks process each pixel of the image to segment, where the activation occurrences of each neuron are collected in a histogram. The number of clusters is set by computing the number of the most activated neurons. The number of clusters is adjusted by comparing the similitude of colors. We show successful segmentation results obtained using images of the Berkeley segmentation database by training only one time the CNN and SOM, using only chromaticity data

Color image segmentation using saturated RGB colors and decoupling the intensity from the hue

Although the RGB space is accepted to represent colors, it is not adequate for color processing. In related works the colors are usually mapped to other color spaces more suitable for color processing, but it may imply an important computational load because of the non-linear operations involved to map the colors between spaces; nevertheless, it is common to find in the state-of-the-art works using the RGB space. In this paper we introduce an approach for color image segmentation, using the RGB space to represent and process colors; where the chromaticity and the intensity are processed separately, mimicking the human perception of color, reducing the underlying sensitiveness to intensity of the RGB space. We show the hue of colors can be processed by training a self-organizing map with chromaticity samples of the most saturated colors, where the training set is small but very representative; once the neural network is trained it can be employed to process any given image without training it again. We create an intensity channel by extracting the magnitudes of the color vectors; by using the Otsu method, we compute the threshold values to divide the intensity range in three classes. We perform experiments with the Berkeley segmentation database; in order to show the benefits of our proposal, we perform experiments with a neural network trained with different colors by subsampling the RGB space, where the chromaticity and the intensity are processed jointly. We evaluate and compare quantitatively the segmented images obtained with both approaches. We claim to obtain competitive results with respect to related works

Endothelium and subendothelial matrix mechanics modulate cancer cell transendothelial migration

Cancer cell extravasation, a key step in the metastatic cascade, involves cancer cell arrest on the endothelium, transendothelial migration (TEM), followed by the invasion into the subendothelial extracellular matrix (ECM) of distant tissues. While cancer research has mostly focused on the biomechanical interactions between tumor cells (TCs) and ECM, particularly at the primary tumor site, very little is known about the mechanical properties of endothelial cells and the subendothelial ECM and how they contribute to the extravasation process. Here, an integrated experimental and theoretical framework is developed to investigate the mechanical crosstalk between TCs, endothelium and subendothelial ECM during in vitro cancer cell extravasation. It is found that cancer cell actin-rich protrusions generate complex push–pull forces to initiate and drive TEM, while transmigration success also relies on the forces generated by the endothelium. Consequently, mechanical properties of the subendothelial ECM and endothelial actomyosin contractility that mediate the endothelial forces also impact the endothelium's resistance to cancer cell transmigration. These results indicate that mechanical features of distant tissues, including force interactions between the endothelium and the subendothelial ECM, are key determinants of metastatic organotropism.Peer ReviewedPostprint (published version

Contrast enhacenment of RGB color images by histogram equalization of color vectors' intensities

Mejora del contraste de imagenes de color RGBThe histogram equalization (HE) is a technique developed for image contrast enhancement of grayscale images. For RGB (Red, Green, Blue) color images, the HE is usually applied in the color channels separately; due to correlation between the color channels, the chromaticity of colors is modified. In order to overcome this problem, the colors of the image are mapped to different color spaces where the chromaticity and the intensity of colors are decoupled; then, the HE is applied in the intensity channel. Mapping colors between different color spaces may involve a huge computational load, because the mathematical operations are not linear. In this paper we present a proposal for contrast enhancement of RGB color images, without mapping the colors to different color spaces, where the HE is applied to the intensities of the color vectors. We show that the images obtained with our proposal are very similar to the images processed in the HSV (Hue, Saturation, Value) and L*a*b* color spaces

Data selection based on decision tree for SVM classification on large data sets

Support Vector Machine (SVM) has important properties such as a strong mathematical background and a better generalization capability with respect to other classification methods. On the other hand, the major drawback of SVM occurs in its training phase, which is computationally expensive and highly dependent on the size of input data set. In this study, a new algorithm to speed up the training time of SVM is presented; this method selects a small and representative amount of data from data sets to improve training time of SVM. The novel method uses an induction tree to reduce the training data set for SVM, producing a very fast and high-accuracy algorithm. According to the results, the proposed algorithm produces results with similar accuracy and in a faster way than the current SVM implementations.Proyecto UAEM 3771/2014/C