Sistemas de visión frameless, procesado hardware AER y procesado de la información mediante eventos

La democratización de las cámaras de visión en nuestra vida cotidiana ha tomado fuerza pues cada vez son más pequeñas, con procesamiento más potente y menor consumo de energía, facilitando su implementación en diferentes dispositivos de tamaños que hasta hace pocos años se creía imposible y que ahora encontramos en casi cualquier lugar. Existen aplicaciones de visión artificial en las que el desempeño apenas se ha visto mejorado en las últimas décadas, aquellas en las que prima la velocidad de procesamiento más allá de la resolución y calidad de la imagen. Estas aplicaciones las abarca principalmente el sector de la industria de la manufactura y procesos, con aplicaciones de lectura de código de barras, inspección de calidad, inspección de montaje, guiado y posicionamiento de robots. Todo ello supone que los sistemas de visión artificial industrial sean aún un campo por explorar y mejorar. Los sistemas de visión basados convencionales basados en fotogramas son los que se montan en casi cualquier cámara. Estos sistemas distan mucho de la forma en la que los organismos biológicos con ojos ven, pues los primeros necesitan de un disparo para la captura de una matriz de píxeles, mientras que los segundos capturan la información de manera continua sin necesidad de ningún disparo, es decir, sin tener que crear una matriz de píxeles a cada instante, creando un flujo continuo de información. La tendencia de todos los circuitos electrónicos integrados a ser más pequeños y con mayores capacidades han facilitado que los píxeles también se vean beneficiados de estos avances. Con esto se han podido crear sistemas que hace 30 años se tenían ya en mente pero que la tecnología del momento no permitía hasta hace apenas algunos años, como lo son las cámaras basadas en eventos, que tienen un enfoque bio-inspirado neuromórfico. Esta tecnología de cámaras es más semejante a cómo funciona el ojo, produciendo estímulos, impulsos o eventos según los cambios de intensidad de iluminación, los cuales son transmitidos a una unidad de procesamiento utilizando generalmente una codificación para la representación de eventos. Esta tesis describe el trabajo realizado para aprovechar características de estos dispositivos generadores de eventos, con especial énfasis en los dispositivos de visión, en sector el industrial tratando su procesamiento y transmisión. Para lograr esto se inicia convirtiendo sensores convencionales a generadores de eventos, se proponen algoritmos procesamiento de la información en eventos con principal interés en las necesidades que el sector industrial requiere, y finalmente se implementa un sistema generador de eventos en convergencia con un sistema de automatización. Los resultados comparativos de esta tecnología bio-inspirada son alentadores en cuanto a prestaciones que pueden causar un impacto benéfico al sector. Tiempo de respuesta y menor sensibilidad a variables no controlables son las características sobresalientes que arrojan los resultados. Considerando que también las tecnologías basada en eventos dejan un mayor ancho de banda disponible para transmitir información de otros dispositivos hacia dentro o fuera de la red. Cualidad que es interesante con las nuevas tendencias de industria 4.0 o industria interconectada o internet industrial de las cosas, en donde interesa recopilar la mayor cantidad de datos de todos los sensores que intervienen en un proceso productivo, y en base a su procesamiento hacer una asignación más eficiente de los recursos.The democratization of the vision systems in our daily life has taken force because they are getting powerful processing and lower energy consumption, facilitating their implementation in different devices of sizes that until a few years ago it was believed impossible and that now we found them almost anywhere. There are applications of artificial vision in which the performance has hardly been improved in the last decades, those in which the processing speed prevails beyond the resolution and quality of the image. These applications are mainly covered by the manufacturing and process industry sector, with barcode reading applications, quality inspection, assembly inspection, robot guidance and positioning. All this means that the industrial artificial vision systems are still a field to explore and improve. The conventional based vision systems based on frames are those that are mounted in almost any camera. These systems are far from the way in which biological organisms with eyes see, because the former need a shot to capture an array of pixels, while the latter capture the information continuously without the need for a shot, creating a continuous flow of information. The tendency of all integrated electronic circuits to be smaller and with greater capabilities have made it easier for pixels to benefit from these advances. With this we have been able to create systems that 30 years ago were already in mind but that the technology of the moment did not allow until just a few years ago, as are the event-based cameras, which have a bio-inspired neuromorphic approach. This camera technology is more similar to how the eye works, producing stimuli, impulses or events according to changes in illumination intensity, which are transmitted to a processing unit, generally using a coding for the representation of events. This thesis describes the work done to take advantage of characteristics of these event generating devices, with special emphasis on vision devices in the industrial sector, especially in processing and transmission. In order to achieve this, conventional sensors are converted to event generators, also processing algorithms are proposed with main interest in the needs that the industrial sector requires, and finally an event generator system in convergence with an automation system is implemented. The comparative results of this bio-inspired technology are encouraging in terms of benefits that can have a beneficial impact on the sector. Response time and less sensitivity to non-controllable variables are the outstanding characteristics that yield the results. Considering that event-based technologies also leave more bandwidth available to transmit information from other devices in or out of the network. Quality that is interesting with the new trends of industry 4.0 or interconnected industry or industrial internet of things, the different ways to call a same concept depending of the place or continent is called by one or another name. This concept or paradigm is related to the action of collect the largest amount of data from all the sensors involved in a productive process, and based on the processing to make an assignment more efficient the available resources

Asesor para la planificación de procesos integrado en la plataforma ProEngineer

Metodología de planificación de procesos de mecanizado.Barrios Avilés, J. (2011). Asesor para la planificación de procesos integrado en la plataforma ProEngineer. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/60007Archivo delegad

An Industrial Automation Course: Common Infrastructure for Physical, Virtual and Remote Laboratories for PLC Programming

This work describes the development of a teaching strategy to leverage current simulation tools and promote learning of industrial automation systems. Specifically, Programmable Logic Controller (PLC) programming in an industrial automation course. We propose an infrastructure where it is possible to work with physical, virtual and mixed laboratories

Moving Learning Machine Towards Fast Real-Time Applications: A High-Speed FPGA-based Implementation of the OS-ELM Training Algorithm

Currently, there are some emerging online learning applications handling data streams in real-time. The On-line Sequential Extreme Learning Machine (OS-ELM) has been successfully used in real-time condition prediction applications because of its good generalization performance at an extreme learning speed, but the number of trainings by a second (training frequency) achieved in these continuous learning applications has to be further reduced. This paper proposes a performance-optimized implementation of the OS-ELM training algorithm when it is applied to real-time applications. In this case, the natural way of feeding the training of the neural network is one-by-one, i.e., training the neural network for each new incoming training input vector. Applying this restriction, the computational needs are drastically reduced. An FPGA-based implementation of the tailored OS-ELMalgorithm is used to analyze, in a parameterized way, the level of optimization achieved. We observed that the tailored algorithm drastically reduces the number of clock cycles consumed for the training execution up to approximately the 1%. This performance enables high-speed sequential training ratios, such as 14 KHz of sequential training frequency for a 40 hidden neurons SLFN, or 180 Hz of sequential training frequency for a 500 hidden neurons SLFN. In practice, the proposed implementation computes the training almost 100 times faster, or more, than other applications in the bibliography. Besides, clock cycles follows a quadratic complexity O(N 2), with N the number of hidden neurons, and are poorly influenced by the number of input neurons. However, it shows a pronounced sensitivity to data type precision even facing small-size problems, which force to use double floating-point precision data types to avoid finite precision arithmetic effects. In addition, it has been found that distributed memory is the limiting resource and, thus, it can be stated that current FPGA devices can support OS-ELM-based on-chip learning of up to 500 hidden neurons. Concluding, the proposed hardware implementation of the OS-ELM offers great possibilities for on-chip learning in portable systems and real-time applications where frequent and fast training is required

Retinal Molecular Changes Are Associated with Neuroinflammation and Loss of RGCs in an Experimental Model of Glaucoma

Signaling mediated by cytokines and chemokines is involved in glaucoma-associated neuroinflammation and in the damage of retinal ganglion cells (RGCs). Using multiplexed immunoassay and immunohistochemical techniques in a glaucoma mouse model at different time points after ocular hypertension (OHT), we analyzed (i) the expression of pro-inflammatory cytokines, anti-inflammatory cytokines, BDNF, VEGF, and fractalkine; and (ii) the number of Brn3a+ RGCs. In OHT eyes, there was an upregulation of (i) IFN-γ at days 3, 5, and 15; (ii) IL-4 at days 1, 3, 5, and 7 and IL-10 at days 3 and 5 (coinciding with downregulation of IL1-β at days 1, 5, and 7); (iii) IL-6 at days 1, 3, and 5; (iv) fractalkine and VEGF at day 1; and (v) BDNF at days 1, 3, 7, and 15. In contralateral eyes, there were (i) an upregulation of IL-1β at days 1 and 3 and a downregulation at day 7, coinciding with the downregulation of IL4 at days 3 and 5 and the upregulation at day 7; (ii) an upregulation of IL-6 at days 1, 5, and 7 and a downregulation at 15 days; (iii) an upregulation of IL-10 at days 3 and 7; and (iv) an upregulation of IL-17 at day 15. In OHT eyes, there was a reduction in the Brn3a+ RGCs number at days 3, 5, 7, and 15. OHT changes cytokine levels in both OHT and contralateral eyes at different time points after OHT induction, confirming the immune system involvement in glaucomatous neurodegeneration

SARS-CoV-2 viral load in nasopharyngeal swabs is not an independent predictor of unfavorable outcome

The aim was to assess the ability of nasopharyngeal SARS-CoV-2 viral load at first patient’s hospital evaluation to predict unfavorable outcomes. We conducted a prospective cohort study including 321 adult patients with confirmed COVID-19 through RT-PCR in nasopharyngeal swabs. Quantitative Synthetic SARS-CoV-2 RNA cycle threshold values were used to calculate the viral load in log10 copies/mL. Disease severity at the end of follow up was categorized into mild, moderate, and severe. Primary endpoint was a composite of intensive care unit (ICU) admission and/or death (n = 85, 26.4%). Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed. Nasopharyngeal SARS-CoV-2 viral load over the second quartile (≥ 7.35 log10 copies/mL, p = 0.003) and second tertile (≥ 8.27 log10 copies/mL, p = 0.01) were associated to unfavorable outcome in the unadjusted logistic regression analysis. However, in the final multivariable analysis, viral load was not independently associated with an unfavorable outcome. Five predictors were independently associated with increased odds of ICU admission and/or death: age ≥ 70 years, SpO2, neutrophils > 7.5 × 103/µL, lactate dehydrogenase ≥ 300 U/L, and C-reactive protein ≥ 100 mg/L. In summary, nasopharyngeal SARS-CoV-2 viral load on admission is generally high in patients with COVID-19, regardless of illness severity, but it cannot be used as an independent predictor of unfavorable clinical outcome

Dendritic cell deficiencies persist seven months after SARS-CoV-2 infection

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus (SARS-CoV)-2 infection induces an exacerbated inflammation driven by innate immunity components. Dendritic cells (DCs) play a key role in the defense against viral infections, for instance plasmacytoid DCs (pDCs), have the capacity to produce vast amounts of interferon-alpha (IFN-α). In COVID-19 there is a deficit in DC numbers and IFN-α production, which has been associated with disease severity. In this work, we described that in addition to the DC deficiency, several DC activation and homing markers were altered in acute COVID-19 patients, which were associated with multiple inflammatory markers. Remarkably, previously hospitalized and nonhospitalized patients remained with decreased numbers of CD1c+ myeloid DCs and pDCs seven months after SARS-CoV-2 infection. Moreover, the expression of DC markers such as CD86 and CD4 were only restored in previously nonhospitalized patients, while no restoration of integrin β7 and indoleamine 2,3-dyoxigenase (IDO) levels were observed. These findings contribute to a better understanding of the immunological sequelae of COVID-19

5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros

4to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

Este volumen acoge la memoria académica de la Cuarta edición del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2017, desarrollado entre el 29 de noviembre y el 1 de diciembre de 2017 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana (UPS) en su sede de Guayaquil. El Congreso ofreció un espacio para la presentación, difusión e intercambio de importantes investigaciones nacionales e internacionales ante la comunidad universitaria que se dio cita en el encuentro. El uso de herramientas tecnológicas para la gestión de los trabajos de investigación como la plataforma Open Conference Systems y la web de presentación del Congreso http://citis.blog.ups.edu.ec/, hicieron de CITIS 2017 un verdadero referente entre los congresos que se desarrollaron en el país. La preocupación de nuestra Universidad, de presentar espacios que ayuden a generar nuevos y mejores cambios en la dimensión humana y social de nuestro entorno, hace que se persiga en cada edición del evento la presentación de trabajos con calidad creciente en cuanto a su producción científica. Quienes estuvimos al frente de la organización, dejamos plasmado en estas memorias académicas el intenso y prolífico trabajo de los días de realización del Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad al alcance de todos y todas