Proyectos de Matemática Aplicada

1. El Analizador de fuerzas

Este proyecto se basa en principios de la biomecánica y la física para el desarrollo de un equipo electromecánico que sirve de herramienta de apoyo en los diagnósticos y seguimientos de rehabilitaciones motrices del cuerpo humano en el campo de la medicina moderna.

El desarrollo de este proyecto permitirá rediseñar una herramienta, adaptada a las necesidades de los clientes como las clínicas, centros de rehabilitaciones físicas, universidades, centros de alto rendimiento, entre otros. En estos entes ya se ha realizado un proceso de investigación donde se demostró la aplicabilidad de este equipo, además se quiere integrar herramientas computacionales que permitan el análisis de los datos y así mismo que tenga una base de los datos de los pacientes para poder hacerles un seguimiento, que permita mostrar un análisis detallado de las valoraciones de esfuerzo en el cuerpo humano, por medio de datos y gráficas, que permitan hacer un diagnostico muy preciso del mismo, además diseñar como tal un prototipo con un manual de operación y asistencia técnica.

2. Herramienta Matemática Computacional Para El Control De Calidad En El Arroz

En este trabajo se presenta una herramienta matemática computacional para determinar el porcentaje de granos partidos en una muestra de arroz utilizando el tratamiento de imágenes. El objetivo de esta herramienta es que, a pesar de las condiciones diferentes entre las muestras (tipo de iluminación, características del grano, ausencia o presencia de ruido), esta es capaz de extraer correctamente “estructuras relevante” para posteriormente, realizar sobre ellas el análisis de sus características. Para lograr esto, se diseñó un algoritmo robusto a estas situaciones presentes en las imágenes, lo que permite hacer una buena inferencia sobre la calidad del grano. El algoritmo está estructurado en dos etapas que son: la umbralización global dinámica y la Segmentación local adaptativa. La idea fundamental de la primera etapa es encontrar el valor de los umbrales en la matriz numérica obtenida de la imagen digital, para encontrar dichos umbrales, es necesario hacer uso de la cuantización escalar del histograma. La segunda etapa del algoritmo está basada en la segmentación orientada al crecimiento y clasificación de regiones, utilizando los conceptos de análisis matemáticos como son: regiones, punto interior, frontera, conectividad y homogeneidad. Esta herramienta mejora los proceso de clasificación de los granos de arroz, disminuye el tiempo en el conteo de los granos partidos, porque es el computador el encargado de contar y clasificar la cantidad de granos enteros y partidos, disminuyendo así el margen de error en la clasificación del mismo, pues el ojo humano susceptible de cometer errores, será reemplazado por el lente de una cámara digital o un escáner de alta resolución. La información obtenida del análisis de la imagen es enviada a una base de datos, la cual contiene el número de: muestras observadas, granos partidos, granos enteros y color promedio de los granos. Lo que permite elaborar un excelente informe estadístico.