Tesis:
Metodologia para el diseño y caracterización de la nariz electrónica polivalente.
- Autor: MORENO GONZALEZ, Iveth del Rosario
- Título: Metodologia para el diseño y caracterización de la nariz electrónica polivalente.
- Fecha: 2010
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES
- Departamentos: AUTOMATICA, INGENIERIA ELECTRONICA E INFORMATICA INDUSTRIAL
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: GALAN LOPEZ, Ramón
- Resumen: El desarrollo de esta tesis doctoral se enmarca dentro de la línea de investigación de robots móviles interactivos del Grupo de Investigación de Control Inteligente de la UPM y dentro del acuerdo marco de colaboración con la Universidad Tecnológica de Panamá. El interés de dotar a los robots móviles interactivos de características cada vez más parecidas a la contraparte humana, encamina los esfuerzos a diseñar sistemas que emulen los diferentes sistemas que componen al ser humano. En esta línea se han presentado resultados de investigaciones en las cuales se emula algunos de los sentidos humanos tales como la visión [Tangruamsub S. et al, 2009]. Concretamente en esta tesis, se pretende diseñar un dispositivo capaz de emular el sentido del olfato humano, de manera que pueda llegar a utilizarse como valor añadido a los robots móviles interactivos o los también llamados robots de servicio. El sistema de olfato desarrollado para este propósito se conoce generalmente como nariz electrónica. La nariz electrónica es pues un sistema electrónico informatizado que se puede utilizar para detectar, clasificar y/o cuantificar muestras de olor. Para este caso en específico, la nariz electrónica se diseñó para detectar y clasificar olores, enfocando su uso en aplicaciones agroindustriales y en robots de servicio. Esto último significaría dotar al robot de la capacidad de detectar y clasificar olores, y. sobre todo de aprender nuevos olores. El comportamiento que se anhela en el robot es que sea lo más parecido a su contraparte humana, por lo tanto, no es importante una clasificación cuantitativa del olor, sino que la nariz electrónica sea capaz de aprender olores, y es aquí donde intervienen las redes neuronales. Este propósito se fundamenta en el hecho, de que las investigaciones realizadas sobre narices electrónicas colocadas sobre robots móviles se han utilizado solo para la búsqueda o seguimiento de fuentes de olor [Lytridis C. et al, 2006], [Jatmiko W. et al, 2006], [Lochmatter T. et al, 2008], [Ruthkowski A.J. et al, 2007], [Liang L. et al, 2006] entre otras, y no para el aprendizaje y clasificación de nuevos olores, y más aún enfocadas en su utilización en robots de servicios. En la actualidad se han desarrollado numerosas narices electrónicas, todas ellas orientadas a la identificación de un reducido número de huellas olfativas. Las de un coste mayor permiten la cuantificación de los componentes del olor. Existen narices electrónicas para diferentes usos, se diferencian según su tamaño, sensores de olor utilizados, forma, sistema de adquisición de las muestras de olor, técnica de reconocimiento de patrones aplicada, entorno físico de aplicación, y en su coste. Para el uso de la nariz electrónica se eligen los productos, se obtienen las gráficas de las señales que proporcionan los sensores, se visualizan dichas gráficas y los sensores que no muestran sensibilidad en ninguna categoría, no se utilizan. Las señales que proporcionan los sensores varían con las muestras y por lo tanto, existe una correlación con las categorías. No se evalúa las partes por millón, ni la concentración, ni la composición de los gases. Una caja negra recibe las señales de los sensores, y de ella salen las categorías, y esta caja negra es una red neuronal.