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Título : Repotenciación de la nariz electrónica con dopaje automático del proyecto de investigación 2016-PIC-009
Director(es): Guamán Novillo, Ana Verónica
Autor: Jácome Durán, Francisco Sebastián
Palabras clave : COMPONENTES ELECTRÓNICOS
AUTOMATIZACIÓN DE DATOS
CONTROL AUTOMÁTICO
DISEÑO DE PROTOTIPO
PROTOTIPOS TECNOLÓGICOS
Fecha de publicación : 2020
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control
Citación : Jácome Durán, Francisco Sebastián (2020). Repotenciación de la nariz electrónica con dopaje automático del proyecto de investigación 2016-PIC-009. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí
Abstract: Las narices electrónicas han sido diseñadas y construidas para emular el sentido del olfato con el afán de detectar y clasificar olores complejos. Varios trabajos de investigación en la Universidad de las Fuerzas Armadas - ESPE se han enfocado en la detección de explosivos, usando esta tecnología de narices electrónicas para detectar componentes característicos de los explosivos. El trabajo presente se enfoca en la repotenciación de la nariz electrónica con dopaje automático del proyecto de investigación 2016-PIC-009 ya que actualmente presenta diversos problemas como: el sensado químico de sustancias explosivas del dispositivo, el flujo de aire que llega a la cámara de sensores, el sistema de control de temperatura y un inexistente control de dopante de alcohol cuando se analiza varias sustancias por un tiempo prolongado. El proyecto actual propone en otorgar una solución a los diversos problemas presentes en el prototipo actual, además con el desarrollo de una nueva interfaz gráfica amigable al usuario y de la implementación de un modelo matemático para la discriminación de sustancias explosivas en tiempo real. Con las optimizaciones realizadas a la nariz electrónica tanto en hardware como software se puede decir que finalmente se tiene una nariz más completa al implementarse un modelo clasificador obteniendo un resultado de discriminación de sustancias explosivas del 86.66%.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/21704
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