Proyectos de investigación

El aspecto de productos cárnicos es uno de los factores más importantes para los consumidores a la hora de realizar sus compras. A nivel industrial comúnmente se utilizan dispositivos que permiten obtener el color en ciertos puntos del producto, los cuales trabajan con el sistema de color CIELab. Sin embargo, el color obtenido depende mucho del punto donde se realiza la medición. Esta investigación tiene por objetivo utilizar técnicas de Visión Computacional para analizar el proceso de oxidación en carnes rojas, de tal forma que se pueda determinar la calidad de un producto específico. Consideramos que el uso de imágenes permite analizar el color de todo el trozo de carne, y no sólo de algunos puntos como se realiza con los colorimetros CIELab.

One of the most important challenges for an electric vehicle (EV) is designing the battery pack or accumulator including its Battery Management System (BMS). A recent topic of great importance is the optimization of the efficiency of electric power transmission, concerning the power density of the accumulator, with minimum degradation of the storage device. Moreover, the cost, lifespan, safety, reliability, sustainability, and usability of the battery should be taken into consideration to arouse the popularity and implementation of EVs in society. Any incorrect sizing or calculation of the accumulator can lead to malfunctions, critical damages to the vehicle and accumulator, and most important, put the passenger’s life at risk. This document presents the development and design for an electric accumulator using pouch type Li-ion battery cells and the safety mechanisms that surround it.

The electrical power subsystem is responsible of the supply, storing and distribution of the spacecraft’s electrical power or energy to fulfill the objectives of the mission. The electrical components concerning the power subsystem consist mainly of the Solar Panels, Battery and EPS. This document presents the fundamentals for power design and sizing of the electrical components, including the understanding of satellite orbits, space environment and variables, mathematical formulas (analysis and calculations), understanding of electrical parameters of electrical components, among others. Finally, the results of the application of this methodology for a 3U Cubesat with on-body mounted solar panels, through a power simulation code in MATLAB.

La humedad es un factor relevante en el comportamiento de los empaques en la industria agroalimentaria, su efecto puede causar deformaciones y pérdidas de propiedades mecánicas provocando un deterioro en la calidad de los alimentos.

Es por ello que en este trabajo se realizo el ensayo del empacado de un producto cárnico expuesto a diferentes condiciones de temperatura para analizar los cambios de humedad que se presentan, para posteriormente analizar una posible permeabilidad del empaque que comprometa la calidad del alimento y en base a esto analizar la posible incorporación de nanotecnología al material de empaquetado.

En el ámbito aeroespacial, “Payload” significa la carga útil de la misión espacial. Cada satélite tiene su carga útil específica y esta se define por el objetivo de la misión. En este trabajo, presentamos el diseño del Payload para medir la densidad atmosférica utilizando un sistema óptico simple.

El estudio y la manufactura de sensores de presión flexibles ha ganado popularidad en los últimos años debido a sus prometedoras aplicaciones en los campos de electrónica, mecánica, biología y ciencias de la salud. El objetivo de este proyecto es el fabricar sensores de presión de una forma rápida y poco costosa, usando la técnica de impresión electrohidrodinamica o impresión EHD (por sus siglas en ingles) en una membrana de polidimetilsiloxano (PDMS) utilizando tintas conductoras basadas en grafito. Los resultados obtenidos hasta ahora muestran que es posible generar estos sensores de esta manera, sin embargo, la gran cantidad de variables existentes en el proceso de impresión EHD con tintas de grafito aún tienen que ser optimizadas para lograr una alternativa factible a los procesos de manufactura de sensores flexibles que existen hoy en día.

Palabras clave: impresión electrohidrodinamica, impresión EHD, tintas conductoras, sensores de presión flexibles, impresión de sensores flexibles.

El plástico no biodegradable es un problema global y la evidencia de ello es obvia: depósitos de basura en los océanos hasta áreas remotas como el Ártico, partículas de plástico encontradas en el estómago de peces, aves marinas y mamíferos examinados. Según un estudio de la organización medioambiental WWF, todas las personas del mundo ingieren una media de hasta cinco gramos de microplásticos por semana. En esta investigación presentamos un nuevo bioplástico - biodegradable y sin tóxicos - que revaloriza y utiliza los residuos de cáscara de naranja, un residuo orgánico que se genera en cantidades de miles de toneladas cada año a nivel mundial.

El proyecto es parte de la estrategia de economía circular, que implican globalmente: ganancia económica, ganancia social, ganancia para la salud y el medioambiente.

En este trabajo, se propone un sistema basado en la visión para la predicción electrónica de banda-gap de moléculas orgánicas utilizando una red neuronal convolucional multicanal 2D (CNN) aplicada al reconocimiento y clasificación de imágenes proyectadas 2D a partir de modelos de estructura molecular 3D. Las imágenes generadas se ingresan en la CNN para una estimación de la brecha energética, asociada con la estructura molecular. El conjunto de datos público utilizado en esta investigación fue Organic MaterialsDatabase (OMDB-GAP1). Se realizó una transformación de datos de la información descriptiva contenida en el conjunto de datos a tres imágenes ortogonales 2D de moléculas. El conjunto de entrenamiento se compone de 30.000 imágenes, mientras que el conjunto de prueba se compone de 7.500 imágenes, de 12.500 moléculas diferentes. La arquitectura CNN multicanal 2D se optimizó mediante la optimización bayesiana. Los resultados experimentales mostraron que el modelo CNN propuesto obtuvo un error absoluto medio aceptable de 0.6780 (eV) y un error cuadrático medio de la raíz de 0.7673 (eV), en contraste con dos métodos de aprendizaje automático reportados en la literatura utilizada para la predicción de band-gap. en los métodos de la teoría de la función de densidad convencional (DFT). Estos resultados demuestran la viabilidad de los modelos de CNN para las rutinas de la ciencia de los materiales utilizando proyecciones de moléculas de imágenes ortogonales.

Se presenta el diseño de un PFC basado en capacitores conmutados utilizando simples circuitos analógicos y digitales. Se utilizan estos circuitos para demostrar la sencillez de operación y que existe la posibilidad de ser integrado en un solo circuito integrado. La idea principal de aplicación se centra en usuarios domésticos con alimentación monofásica. La demostración de funcionamiento fue realizada mediante simulaciones en Synopsys Saber Sketch bajo diversas condiciones de variación en potencia.