Nuestros docentes del programa Ingeniería Mecatrónica de Unicomfacauca Popayán, Javier Andres Muñoz y David Revelo Luna, participaron como ponentes invitados en STSIVA 2021, el XXIII Symposium on image, signal processing and artificial visión, organizado por la Universidad Antonio Nariño.

Este es el evento académico especializado en procesamiento de señales con más tradición en Colombia, que en esta versión contó con charlas plenarias sobre temas emergentes en el campo del procesamiento de señales e imágenes, y un programa técnico de alto nivel investigativo que incluyó talleres y sesiones orales, como los orientados por nuestros docentes talento Unicomfacauca.

 

 

Por una parte, el Ingeniero David Revelo orientó el taller denominado Fundamentos de Deep Learning para la clasificación de imágenes, con el cual se busca aprender las técnicas fundamentales para entrenar modelos de Deep Learning orientados a la clasificación de imágenes, experimentar con modelos y arquitecturas de Deep Learning para la clasificación de imágenes e identificar los beneficios del uso de Transfer Learning para mejorar los resultados en sistemas de clasificación con datasets limitados.

Durante su intervención, este docente talento Unicomfacauca compartió con los asistentes su experiencia investigativa en el área abordando la fundamentación conceptual y matemática de las redes neuronales convolucionales y el uso de herramientas de procesamiento en la nube para entrenar los modelos.

 

¿Cuáles fueron las conclusiones de este importante espacio académico?

 

También, el Ingeniero Javier Muñoz compartió su proyecto investigativo “Determinación automática de la hidrofobicidad superficial de aleaciones de titanio usando el método de gota sésil basado en procesamiento de imágenes“, el cual ha trabajado en conjunto con Stalin Alexander Torres Lima y Cristian David Montenegro Flor del grupo de investigación en Sistemas Inteligentes GISI y  el Semillero de Ingeniería Mecatrónica SIM.

Este trabajo presenta el diseño e implementación, completamente casero, de un sistema automatizado para estudios de hidrofobicidad de materiales basado en el método de la gota sésil, el cual se evaluó a partir de la medición del ángulo de contacto entre el líquido depositado y la superficie del material. Para ello, se implementó un software para el procesamiento de imágenes digitales utilizando el lenguaje de programación Python en conjunto con la biblioteca OpenCV. A través de diversos filtros y funciones, se logró una adecuada segmentación de las imágenes adquiridas para identificar sus contornos y permitir medir el ángulo de contacto.

 

 

Vale la pena destacar que este sistema fue validado utilizando aleaciones de titanio con su superficie modificada, encontrándose una buena concordancia entre los resultados obtenidos y los reportados en la literatura para evaluar su potencial aplicación como biomaterial metálico implantable. Además es un sistema versátil para la caracterización de superficie de diversos materiales, metálicos, cerámicos y polímeros, que será de gran utilidad para el sector productivo.

 

¿Qué se espera entonces con este proyecto?

 

De esta manera, nuestro talento sigue impactando en relevantes escenarios locales de carácter investigativo, mostrando la capacidad de innovación, ciencia y tecnología que gestamos desde nuestras aulas de clase y semilleros de investigación.

Desde Unicomfacauca agradecemos también a la Universidad Antonio Nariño por tener en cuenta a nuestros estudiantes y docentes para compartir estas experiencias investigativas que están a la par de otros proyectos de relevancia nacional e internacional.

 

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