Physical exertions recognition using surface electromyography and inertial measurements for occupational ergonomics

HUGO GUSTAVO GONZALEZ HERNANDEZ (2022, [Tesis de maestría])

Automation of ergonomic risk level assessments using predictive models is limited to the recognition of certain activities with the intention of calculating some ergonomic risk factors, this means that the predictive models are only useful to recognize the activities that were taught. In this thesis, a framework was developed to automatically recognize the physical exertions done by an

operator during a manual work task towards the automation of Job Strain Index (JSI) assessment. The framework includes the use of a wearable device that captures surface electromyography (sEMG) signals and inertial measurements called Mindrove armband, and provides the data treatments that maximized the training accuracy of a Cubic Support Vector Machine (CSVM) model, which was responsible for predicting the exertions depending on the behavior of the data. To determine the best data treatments, full factorial experiments were designed and analyses of variance (ANOVA) were performed. Thus, the best data treatments to obtain a maximum average training accuracy of 93.29% and testing accuracy of 94.31% of the CSVM were the filtering of raw signals with a 4th order Butterworth filter, the rectification of sEMG signals, the outliers' removal in data via Hampel identifier, the computation of the RMS envelope and normalization of sEMG, the zero calibration for inertial measurements, and the extraction of 126 statistical features. Additionally, the Visual Signal Analyzer App (SIANA) was developed for data processing, which works under the proposed framework. Automatic recognition of any physical exertion means that an automated JSI can

be applied to any manual work task, thereby identifying more quickly the risk level of a work task in order to modify it to avoid occupational diseases and accidents.

Master of Science in Engineering

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA INDUSTRIAL EQUIPO INDUSTRIAL

Síntesis y caracterización de biocarbones obtenidos a partir del Eichhornia crassipes y dopados con heteroátomos de nitrógeno

MONICA GUADALUPE RUIZ SALAZAR (2024, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Análisis del macro y el microentorno del etanol, biodiesel y biogás en México

SAMANTHA ALEJANDRA PAREDES CERVANTES (2023, [Tesis de doctorado])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Evaluación de los pretratamientos enzimáticos con extracto de Trametes hirsuta RT-1 en la degradación de Sargassum spp para la producción de metano

ANDRES HUMBERTO CANUL MANZANERO (2023, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Mantenimiento y seguimiento de la vitrina tecnológica Biotrop en la Escuela Secundaria No. 2 de Cuernavaca: segunda etapa

Marco Antonio Garzón-Zúñiga EDSON BALTAZAR ESTRADA ARRIAGA gabriela mantilla morales GABRIELA ELEONORA MOELLER CHAVEZ (2012, [Documento de trabajo])

El objetivo general del proyecto (2010-2012) es el de realizar actividades de mantenimiento correctivo, mantenimiento continuo, instalación de un sistema de reúso en riego y continuar el seguimiento de la calidad del agua tratada del biofiltro de la vitrina tecnológica BIOTROP. Los resultados alcanzados son los siguientes: 1. Con el sistema de reúso del agua tratada para riego de áreas verdes de la escuela secundaria, se tiene descarga cero del sistema. 2. Se realizaron muestreos y análisis de muestras para dar seguimiento a la eficiencia del sistema de tratamiento encontrándose que el sistema cumple con la NOM-001-SEMARNAT-1996.

Tratamiento de aguas residuales Mantenimiento correctivo Transferencia de tecnología Informes de proyectos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Vibrometría sin contacto de alta sensibilidad y especificidad basada en amplificación lock-in: aplicación a la detección acústica de fallos en rodamientos de motores de inducción

María del Rosario Bautista Morales (2022, [Tesis de doctorado])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Escalamiento de una celda de combustible microbiana para la generación de electricidad y tratamiento de agua residual doméstica en una casa habitación

ORLANDO GARCIA RODRIGUEZ (2012, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Detección de comportamiento no verbal en interacción humano-robot

Detection of non-verbal behavior in human-robot interaction

Ernesto Adrián Lozano De la Parra (2023, [Tesis de maestría])

La comunicación no verbal desempeña un papel vital en la interacción humana. En el contexto de la interacción humano-robot (IHR), los robots sociales están diseñados principalmente para la comunicación verbal con los humanos, dejando a la comunicación no verbal como un área de investigación abierta. En este trabajo, se presenta una arquitectura flexible y abierta llamada Software Arquitechture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) diseñada para facilitar las interacciones no verbales en IHR. Entre sus componentes se encuentra un Cuaderno Computacional P2P basado en navegador web, aprovechado para codificar, ejecutar y compartir programas reactivos. Pueden incluirse modelos de aprendizaje automático para el reconocimiento en tiempo real de gestos, poses y estados de ´animo, empleando protocolos como MQTT. Otro componente clave es un Broker para distribuir datos entre distintos dispositivos físicos, como robots, dispositivos vestibles y sensores ambientales, así como modelos de aprendizaje automático que comprendan diferentes tipos de datos. Se demuestra la utilidad de esta arquitectura mediante tres escenarios de interacción: (i) el primero que emplea la proxémica y la dirección de la mirada para iniciar un encuentro improvisado, (ii) un segundo que utiliza técnicas de visión por computadora para detectar y analizar expresiones faciales y corporales, así como el uso sensores biométricos para obtener datos de ritmo cardiaco durante una rutina de ejercicio, y (iii) un tercero que incorpora el reconocimiento de objetos y Modelos de Lenguaje Grandes para sugerir comidas a cocinar en función de los ingredientes disponibles. Estos escenarios ilustran cómo los componentes de la arquitectura pueden integrarse para abordar nuevos escenarios, en los que los robots necesitan inferir señales no verbales de los usuarios.

Nonverbal communication plays a vital role in human interaction. In the context of Human-Robot Interaction (HRI), social robots are designed primarily for verbal-based communication with humans, making nonverbal communication an open research area. We present a flexible, open framework called Software Architecture for Nonverbal Interaction in Human-Robot Interaction (SANI-HRI) designed to facilitate nonverbal interactions in HRI. Among its components it has a P2P Browser-Based Computational Notebook, leveraged to code, run, and share reactive programs. Machine-learning models can be included for real-time recognition of gestures, poses, and moods, employing protocols such as MQTT. Another key component is a broker for distributing data among different physical devices like the robot, wearables, and environmental sensors and also machine learning models. We demonstrate this framework’s utility through three interaction scenarios: (i) the first one employing proxemics and gaze direction to initiate an impromptu encounter, (ii) a second that uses computer vision techniques to detect and analyze facial and body expressions, as well as the use of biometric sensors to obtain heart rate data during a workout routine, and (iii) a third one incorporating object recognition and a Large-Language Model to suggest meals to be cooked based on available ingredients. These scenarios illustrate how the framework’s components can be seamlessly integrated to address new scenarios, where robots need to infer nonverbal cues from users.

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Aprendizaje de procedimientos básicos de enfermería a través de una estrategia interactiva digital

María Leticia Venegas Cepeda Frida Aguilera Darío Gaytán Hernández (2022, [Artículo, Artículo])

En el presente artículo se presenta una evaluación del aprendizaje de la técnica del lavado quirúrgico antes y después de implementar un método de enseñanza con la utilización de un capítulo del libro interactivo digital Procedimientos de enfermería. Se aplicó un método cuantitativo, preexperimental y longitudinal en enero 2019, en la Licenciatura de Enfermería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, México, donde participaron 29 alumnos de IV semestre. Se diseñó una lista de cotejo con el objetivo de evaluar el aprendizaje de la técnica del lavado quirúrgico. Los participantes realizaron el procedimiento con su conocimiento empírico, previo a la implementación de la estrategia interactiva educativa y posterior a ella.  Para el análisis se utilizó la prueba t de Student para muestras relacionadas con 95 % de confianza. Previo a la intervención, el grupo obtuvo una calificación mínima de 0 y una máxima de 4.2 y posteriormente aumentó con una calificación mínima de 3.6 y máxima de 10. El resultado demuestra un incremento en el conocimiento después de la intervención educativa. Los datos reflejan respuestas positivas a la incorporación de nuevas estrategias de enseñanza-aprendizaje.

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Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS