Examinando por Materia "Python"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de Herramientas de Pre y Post Procesamiento Para Nessy-Usinage
    (Universidad EIA, 2014) Posada Moreno, Andrés Felipe
    Este informe trata sobre el desarrollo de herramientas de pre y post procesamiento para el software de simulación “Nessy-Usinage”. El proyecto comenzó con el post procesamiento de resultados, donde se toman los datos de salida del simulador y se tratan para obtener datos y graficas más relevantes y fáciles de interpretar. La segunda etapa fue la programación de herramientas de pre procesamiento, se desarrolló una nueva estructura de datos de entrada para Nessy-Usinage. Se usaron los lenguajes XML y XSD para definir el formato de la trayectoria utilizada como dato de entrada por el software de simulación. La tercera etapa está relacionada con la modelación y simulación de una maquina CNC. Se comenzó por obtener el modelo matemático de los ejes de una maquina CNC ortogonal. Luego, se hicieron ensayos (siguiendo diferentes trayectorias) para obtener datos e identificar los parámetros que describen los ejes de una maquina CNC. Por último, se usaron los modelos matemáticos y los parámetros obtenidos anteriormente para simular el comportamiento de una maquinan al intentar seguir una trayectoria determinada. El resultado de esta etapa es un código de simulación que permite aproximar el comportamiento de una maquina CNC con una precisión de algunos micrómetros. Al finalizar el proyecto, se obtuvieron varias herramientas (algunas ya implementadas) para el simulador Nessy-Usinage.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de un sistema de control control basado en visión de máquina para la plataforma robótica SCARA de la Universidad EIA
    (Universidad EIA, 2022) Blandón Quiroz, Andrés; Holguín Ramírez, Kevin; Moreno Hincapié, Gustavo Andrés
    RESUMEN: La Universidad EIA desarrolló un robot del tipo SCARA, el cual, pese a su gran aporte en diseño y construcción, y a sus atributos básicos, tiene una deficiencia funcional en su forma de manejo, ya que no recibe ningún tipo de realimentación de su posición con respecto a los objetos en su entorno. De esta forma, quien utilice el robot debe estar siempre atento a los comandos que debe introducir para evitar sobre-impulsos, inestabilidades o colisiones con otros objetos. Además, como el manejo del robot es manual-visual, tienden a ocurrir imprecisiones que, como consecuencia, ralentizan el proceso. El objetivo de este proyecto es implementar un sistema basado en reconocimiento de objetos por visión artificial, que permita expandir las funcionalidades del robot sin necesidad de conocer a detalle el funcionamiento del sistema, para poder manejarlo sin realizar algún daño al sistema o al entorno. Esta mejora se permitirá realizar procesos más complejos, que a su vez abren la posibilidad de incursionar a nuevos procesos de investigación.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de Una Interfaz Autónoma de Interpretación de Comandos Implementada a una Plataforma Robótica.
    (Universidad EIA, 2016) Gálvez Serna, Julián Andrés
    Se desarrolla una propuesta de interfaz que permita al usuario manipular una plataforma robótica de una manera más amigable y natural, en el proceso se determinan los criterios de selección para elegir una plataforma que aloje el software de la interfaz, esta plataforma será montada en una estructura robótica cualquiera. Para cumplir con un hardware general, tiene al menos 2 tipos diferentes de dispositivos controlables (como sensores y actuadores) y se puede desplazar sobre un terreno plano, en esta se desarrolla un driver, que se comunicara con la interfaz, para informarle al usuario su disponibilidad, además de que le permite a la interfaz tomar acciones sobre estos dispositivos en base a los deseos que el usuario le indique a la interfaz, también se desarrolló un módulo más simple para el encendido y apagado de una lámpara, el cual usa un relé para entregarle o no energía, este módulo permite ver de forma simplificada como es el proceso para definir el driver de un módulo.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Développement d’un Véhicule Autonome pour le Robot Humanoïde NAO
    (Universidad EIA, 2014) Gómez Palacio , Santiago; Jiménez Mejía, Daniel
    Ce projet consiste à développer une plateforme autonome pour améliorer les capacités de mobilité du robot humanoïde NAO. Après des tests sur les capacités du robot notamment sur son positionnement, nous avons conçu et construit un premier prototype en bois afin de tester les performances des différents schémas de commande, localisation et communication. Un second prototype a été imaginé pour améliorer quelques aspects physiques et esthétiques du premier. Finalement, nous avons conçu un scenario final qui permet démontrer les résultats obtenus et les possibles améliorations.
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    PublicaciónSólo datos
    Fostering Motivation and Improving Student Performance in an introductory programming course: An Integrated Teaching Approach
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2019-01-20) Solarte Pabón, Oswaldo; Machuca Villegas, Liliana
    This paper expands a teaching proposal presented at the Innovation and Technology in Computer Science Education Conference, in 2016.  The proposal provides an integrated teaching approach for improving students’ performance in a first programming course. The approach is based on four main components: the use of Python as first programming language, project-oriented and problem-based learning, multimedia resources, and assessment rubrics. Material and learning resources for the course development are available on virtual platforms. Our findings suggest that the approach enhanced students’ academic performance, as can be seen in their grades, as well as a decrease in dropout rates.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación y Remoción de Piezas para el Ensamble de Botones Mediante Visión Artificial
    (Universidad EIA, 2018) Velásquez Campillo, Miguel
    En el presente trabajo se diseña y desarrolla un sistema de identificación y remoción de piezas para el ensamble de botones metálicos, mediante técnicas de visión artificial y Machine Learning. El sistema consta principalmente de una parte para la adquisición de imágenes en la línea de ensamble, y otra para la remoción de dichas piezas cuando se encuentran al revés. Se comienza con el diseño experimental físico de estas partes: la base para la cámara que detecta las piezas, y el sistema para remover las piezas directamente en el riel de ensamble. Luego se procede a desarrollar los distintos algoritmos en Python, utilizando librerías de OpenCV, para analizar e identificar si una pieza en particular se encuentra al revés, y en caso de serlo, expulsarla con el sistema de remoción. La técnica de entrenamiento del sistema de identificación es utilizando características geometrías para determinar las diferencias entre las piezas. Finalmente se instala el dispositivo de selección en una maquina ensambladora y se procede a verificar su funcionamiento, evaluando la capacidad de identificar y remover correctamente las piezas, al igual que evaluar su porcentaje de confiabilidad al realizar la tarea. El trabajo fue realizado para 3 referencias de botones, en donde se obtuvieron porcentajes de identificación y remoción de 90.4% para la referencia 2 y 91.6% para la referencia 3. La referencia 1 resultó ser demasiado similar al derecho y al revés como para poder determinar con certeza y con factores geométricos su diferencia.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación y remoción de piezas para el ensamble de botones mediante visión artificial
    (Universidad EIA, 2018) Velásquez Campillo, Miguel; Jaramillo Velásquez, Víctor Hugo
    En el presente trabajo se diseña y desarrolla un sistema de identificación y remoción de piezas para el ensamble de botones metálicos, mediante técnicas de visión artificial y Machine Learning. El sistema consta principalmente de una parte para la adquisición de imágenes en la línea de ensamble, y otra para la remoción de dichas piezas cuando se encuentran al revés. Se comienza con el diseño experimental físico de estas partes: la base para la cámara que detecta las piezas, y el sistema para remover las piezas directamente en el riel de ensamble. Luego se procede a desarrollar los distintos algoritmos en Python, utilizando librerías de OpenCV, para analizar e identificar si una pieza en particular se encuentra al revés, y en caso de serlo, expulsarla con el sistema de remoción. La técnica de entrenamiento del sistema de identificación es utilizando características geometrías para determinar las diferencias entre las piezas. Finalmente se instala el dispositivo de selección en una maquina ensambladora y se procede a verificar su funcionamiento, evaluando la capacidad de identificar y remover correctamente las piezas, al igual que evaluar su porcentaje de confiabilidad al realizar la tarea. El trabajo fue realizado para 3 referencias de botones, en donde se obtuvieron porcentajes de identificación y remoción de 90.4% para la referencia 2 y 91.6% para la referencia 3. La referencia 1 resultó ser demasiado similar al derecho y al revés como para poder determinar con certeza y con factores geométricos su diferencia.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Interfaz cerebro máquina no invasiva basada en señales de electroencefalografía para aplicaciones domóticas
    (Universidad EIA, 2021) Caro Abad, Santiago; Durango Cartagena, Glauco; Montagut Ferizzola, Yeison Javier
    RESUMEN: Las personas en situación de discapacidad motora, en algunas ocasiones no están en la capacidad de realizar tareas cotidianas, llevándolas a suplir éstas por medio de un familiar o a través medios económicos. En la actualidad, los sistemas desarrollados con el fin de suplir estas necesidades representan altos costos. Por esta razón, en este trabajo de grado, se realizará una interfaz cerebro-máquina versátil, orientada al control de actuadores en un entorno domótico, la cual, basará su funcionamiento a partir de ritmos sensoriomotores, generados por la intención de movimiento. Para el desarrollo de este trabajo de grado, se seguirá en líneas generales la metodología de George Dieter, la cual se fundamenta en que el proceso de diseño debe ser iterativo, de manera que se llegue a un prototipo que cumpla con las especificaciones requeridas. Se espera que el prototipo interfaz cerebro-máquina (BCI), que se diseñará por medio de la integración de sistemas mecánicos, electrónicos y de programación sea preciso, confiable y versátil, así permitiendo que su posible implementación futura y pueda mejorar la calidad de vida de este segmento de la población. Para el desarrollo del proyecto se deben seguir una serie de etapas para llegar a tomar de decisiones por medio de un sistema de clasificación. Lo primero es adecuar el sistema de adquisición de acuerdo con la necesidad del proyecto, luego de esto se implementa un protocolo sencillo para la toma de datos del usuario. Posteriormente viene una macro-etapa de identificación y procesamiento de las señales, en esta etapa se utilizarán diversas técnicas para el análisis en el dominio del tiempo y de la frecuencia con el objetivo de obtener una caracterización confiable de los datos. Luego de esta etapa, se procede a implementar un sistema de clasificación basado en algoritmos de machine learning, para esto se tuvo apoyo de la gran variedad de librerías que tiene Python para el análisis de los diferentes clasificadores que existen. Por último, se realizaron una serie de pruebas, tanto Offline como Online para determinar si el modelo extraído de los clasificadores cumple satisfactoriamente con los requisitos del sistema.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Interfaz cerebro máquina portátil para accionar un brazo humanoide
    (Universidad EIA, 2017) Giraldo Pérez, Sebastián; Herrera Sánchez, Daniel; Cuartas Molina, Jairo Antonio
    En Colombia las prótesis de miembro superior más usadas son aquellas cuya función es similar a la pinza. Dicha función suele ser accionada por movimientos físicos del portador, en especial de los músculos ubicados sobre el omóplato, bíceps y tríceps. Una de las posibles soluciones a este problema es utilizar los sistemas de interfaz cerebro máquina (ICM), los cuales han permitido que personas en situación de discapacidad, controlen sistemas digitales con el pensamiento (esto incluye los brazos humanoides), pero generalmente requiere una computadora con alto poder computacional para su uso. Este proyecto propone una ICM portátil que permitirá mover un brazo humanoide a través de ondas cerebrales captadas de un usuario. Por lo tanto, el proyecto genera una alternativa al control de prótesis de miembro superior, para aquellos que no pueden desarrollar movimientos para accionarlas. No obstante, la ICM no solo sería funcional para este fin, también se podría integrar con otros sistemas digitales, lo que permitiría desarrollar interfaces útiles para toda clase de usuarios, entre ellos las personas en circunstancia de movilidad reducida. Para llevar esto a cabo, lo primero que se debe hacer es identificar las características de las señales. Además, se debe implementar un sistema de adquisición de señales de electroencefalografía (EEG) portátil. Se identifican algunas posiciones en la corteza cerebral que permiten utilizar un número mínimo de electrodos para poder diferenciar entre tres clases: abrir, cerrar y no ejecutar ningún movimiento. Se implementa un protocolo de entrenamiento para poder adquirir los datos que sirven como base para la extracción de características en la señal de EEG empleando filtros y Common Spatial Pattern (CSP). Luego de esto se utiliza Linear Discriminant Analysis (LDA) con el fin de que el algoritmo sea capaz de asociar estas características a una clase determinada. Para el desarrollo del algoritmo se utiliza Python como lenguaje de programación, ya que este es un lenguaje open-source muy bien documentado y para el cual sus usuarios desarrollan librerías que pueden realizar funciones prácticas para este proyecto.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de asistente virtual inteligente para servicio al cliente basado en inteligencia artificial para pymes de Medellín
    (Universidad EIA, 2021) Uribe Villegas, Verónica; Gómez L., Jairo A.
    RESUMEN: Los clientes actuales demandan la inmediatez para que sus requerimientos sean atendidos y al haber un gran número de empresas compitiendo, este aspecto se convierte en una ventaja para sobresalir en el mercado; por su parte para las pymes esto puede resultar complejo pues tienen como prioridad optimizar al máximo sus recursos empezando por su personal para que éste se dedique a labores productivas en lugar de algunas que pueden ser repetitivas. En este trabajo se elaboró una versión beta (fuera de línea) de un asistente virtual inteligente (AVI) para una PYME de Medellín del sector Madera/ corte laser; Comenzando por una revisión de la bibliografía existente acerca de las herramientas y el procedimiento para elaborar un ChatBot basado en inteligencia artificial, siguiendo por la elaboración del código y finalizando con una semana de pruebas del modelo; se encontró como resultado que esta herramienta resulta bastante útil sobre todo para empresas que ofrecen servicios estandarizados y que a medida que el algoritmo se va dotando de más información este puede llegar a tener un gran alcance en el área de servicio al cliente, además a comparación de las soluciones disponibles actualmente en el mercado este modelo presenta un costo muy bajo.
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    PublicaciónRestringido
    Semillero de investigación en Gestión de Riesgos, 2023-2
    Lochmuller, Christian; Bazurto Arbeláez, David; Vaquero Mejía, Salome; Gómez Jaramillo, Sara; Maldonado, Miguel
    Este informe final del semillero en Gestión de Riesgos presenta los resultados principales del semestre 2023-2. En particular, una documentación y colección de diferentes códigos en Python.