SISTEMA DE VALIDACIÓN DE AMPLIFICADORES OPERACIONALES Y DE INSTRUMENTACIÓN UTILIZANDO LabVIEW (OPERATIONAL AND INSTRUMENTATION AMPLIFIERS VALIDATION SYSTEM USING LabVIEW)

Resumen En este trabajó se realizó un sistema para validar el funcionamiento de amplificadores operacionales TLC274, LM358 y TL084 y el amplificador de instrumentación AD620. Se describe el diseño y fabricación de la tarjeta de circuito impreso, así como la etapa para acoplar los componentes necesarios y el desarrollo del software para la interfaz de usuario de manera que facilite su uso. Se desarrolló un programa en LabVIEW que permite verificar el funcionamiento de los dispositivos mencionados de manera semiautomatizada. El sistema ha demostrado ser de gran ayuda para llevar a cabo un mejor control e inventario de estos recursos del laboratorio, permitiendo detectar rápidamente fallas en los componentes puestos a prueba. Asimismo, ha conducido a que en las prácticas de laboratorio los alumnos obtengan los resultados esperados en menor tiempo y que las actividades prácticas se lleven a cabo con mayor seguridad. Palabras Clave: Amplificadores operacionales, LabVIEW, Instrumentación. Abstract In this paper, a system was developed to validate the operation of TLC274, LM358, and TL084 operational amplifiers, and the AD620 instrumentation amplifier. The design and manufacture of the printed circuit board are described, as well as the stage to couple the necessary components and the development of the software for the user interface in a way that facilitates its use. A program was developed in LabVIEW that allows verifying the operation of the aforementioned devices in a semi-automated way. The system has proven to be of great help to carry out a better control and inventory of these laboratory resources, allowing to quickly detection failures in the components under test. Likewise, it has allowed students to obtain the expected results in less time in laboratory sessions and those practical activities are carried out with greater certitude. Keywords: Operational amplifier, LabVIEW, Instrumentation

Manual de prácticas para la materia de Circuitos Digitales

El presente manual está hecho pensando en los conocimientos que el alumno debe de adquirir en la asignatura de Circuitos Digitales perteneciente a la Coordinación de Circuitos Digitales y Comunicaciones del Departamento de Eléctrica y Computación. El contenido del manual consta de 16 prácticas, iniciando por una práctica cognoscitiva del software de simulación Multisim, lo cual se puede aplicar en el primer día de laboratorio, el resto de las prácticas estará dado una por semana

Magnetómetro de bajo costo para detectar vehículos estáticos

Un detector de vehículos en un sistema inteligente de control de tráfico debe ser autónomo, compacto, fácil de instalar, con bajo consumo de energía y robusto a factores climáticos. Los detectores actuales basados en espira inductiva, cámara de video, ultrasonido e infrarrojo no cumplen con esos requisitos, especialmente en aplicaciones al aire libre. Como alternativa este artículo propone un detector de automóviles estáticos que cumple con las características descritas. El sistema se implementó con un sensor magnetorresistivo, un circuito de interfaz digital directa, la aplicación de estrategias de gestión de energía y la implementación de un algoritmo de detección simple

Detection of COVID-19 Lung Lesions in Computed Tomography Images Using Deep Learning

The novel coronavirus (COVID-19) is a disease that mainly affects the lung tissue. The detection of lesions caused by this disease can help to provide an adequate treatment and monitoring its evolution. This research focuses on the bi nary classification of lung lesions caused by COVID-19 in images of computed tomography (CT) using deep learning. The database used in the experiments comes from two independent repositories, which contains tomographic scans of patients with a positive diagnosis of COVID-19. The output layers of four pre-trained convolutional networks were adapted to the proposed task and re-trained using the fine-tuning technique. The models were validated with test images from the two database’s repositories. The model VGG19, considering one of the repositories, showed the best performance with 88% and 90.2% of accuracy and recall, respectively. The model combination using the soft voting technique presented the highest accuracy (84.4%), with a recall of 94.4% employing the data from the other repository. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.92 at best. The proposed method based on deep learning represents a valuable tool to automatically classify COVID-19 lesions on CT images and could also be used to assess the extent of lung infection

DETECCIÓN DE SOMNOLENCIA EN CONDUCTORES DE VEHÍCULOS POR MEDIO DE PROCESAMIENTO DE VIDEO

Los accidentes automovilísticos son una de las principales causas de muerte y lesiones a nivel mundial. Muchos son causados por fatiga y somnolencia de los conductores. El presente estudio tiene como objetivo detectar somnolencia en conductores de vehículos. La metodología del trabajo consistió en las siguientes etapas: en primer lugar, se empleó un algoritmo para la detección del rostro del sujeto dentro de la cabina de un automóvil durante la simulación de conducción para identificar regiones que incluyan cada ojo. Posteriormente se construyó un clasificador para distinguir las regiones de cada ojo como: abierto o cerrado. Finalmente, se desarrolló un algoritmo para el seguimiento de las regiones de interés para alimentar con imágenes al clasificador; para la detección se somnolencia se utiliza un criterio basado en una cantidad de fotogramas consecutivos presentando una identificación de ojos cerrados. El algoritmo presentó un 91.4% de exactitud en la detección de somnolencia

DETECCIÓN DE SOMNOLENCIA EN CONDUCTORES DE VEHÍCULOS POR MEDIO DE PROCESAMIENTO DE VIDEO (DROWSINESS DETECTION IN VEHICLE DRIVERS THROUGH VIDEO PROCESSING)

Resumen Los accidentes automovilísticos son una de las principales causas de muerte y lesiones a nivel mundial. Muchos son causados por fatiga y somnolencia de los conductores. El presente estudio tiene como objetivo detectar somnolencia en conductores de vehículos. La metodología del trabajo consistió en las siguientes etapas: en primer lugar, se empleó un algoritmo para la detección del rostro del sujeto dentro de la cabina de un automóvil durante la simulación de conducción para identificar regiones que incluyan cada ojo. Posteriormente se construyó un clasificador para distinguir las regiones de cada ojo como: abierto o cerrado. Finalmente, se desarrolló un algoritmo para el seguimiento de las regiones de interés para alimentar con imágenes al clasificador; para la detección se somnolencia se utiliza un criterio basado en una cantidad de fotogramas consecutivos presentando una identificación de ojos cerrados. El algoritmo presentó un 91.4% de exactitud en la detección de somnolencia. Palabras Clave: Clasificación, somnolencia, inteligencia artificial. Abstract Car accidents are one of the leading causes of death and injury worldwide. Many are caused by fatigue and drowsiness in drivers. The present study is a work based on artificial intelligence applied to the field of video processing to determine a drowsy condition in vehicle drivers. The work methodology consisted of the following stages: first, using the first frame of the video, the subject's face is detected inside the car cabin during the driving simulation in order to identify the regions that include each eye. The next section consists of the construction of a classifier to identify the regions that each eye includes as: open eye or closed eye. Finally, an algorithm is developed to track the face and the regions of interest (regions that include the eyes) to feed the classifier with images; Detection of subject drowsiness is determined using criteria based on a series of consecutive frames having a closed eye identification. The algorithm presented a 91.4% accuracy in detecting drowsiness. Keywords: Classification, drowsiness, artificial intelligence

Control de un convertidor CD-CD tipo buck por medio del microcontrolador ATMEGA328.

En el siguiente artículo se muestra la implementación de un convertidor de CD-CD tipo buck utilizando el microcontrolador ATmega328. Se presenta el análisis matemático del convertidor de voltaje con el cual se encontraron las características propias para ejercer una técnica de control apropiada. El análisis matemático para el controlador está basado en el primer método de Ziegler-Nichols. Este método proporciona los parámetros del controlador de forma experimental de una manera comprensible, con la finalidad de determinar los componentes del sistema que se usarán. El control del convertidor se realiza por medio del microcontrolador ATmega328, programado con el lenguaje C. Para comprobar el funcionamiento del control se realiza una simulación en el software MATLAB, el cual ayuda a depurar el circuito antes de su implementación. Finalmente se realiza la integración del programa y el circuito electrónico. La medición obtenida tanto en simulación como en físico se compara y se observa la diferencia entre ambas