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https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/12155
Título: | Diseño e implementación de un sistema decodificador de mapas de memoria a nivel de aplicación en un enlace de comunicación maestro-esclavo modbus usando técnicas de visión artificial |
Director: | Chuquimarca Jiménez, Luis Enrique |
Autor: | Arias Borja, Alex Santiago |
Palabras clave: | TRAMAS;DECODIFICADOR;VISIÓN ARTIFICIAL |
Fecha de publicación: | 2-sep-2024 |
Editorial: | La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2024 |
Citación: | Arias Borja, Alex Santiago (2024). Diseño e implementación de un sistema decodificador de mapas de memoria a nivel de aplicación en un enlace de comunicación maestro-esclavo modbus usando técnicas de visión artificial. La Libertad. UPSE, Matriz. Instituto de Postgrado. 75p. |
Resumen: | La visión artificial como un campo de la ciencia computacional ha evolucionado de manera constante y a pasos agigantados en los últimos años; su implementación ha permitido obtener y seleccionar información para ser tratada sin la intervención humana. Su desarrollo ha estado presente en varios campos a nivel global siendo el área de la automatización y control de procesos una de las más representativas. Es por esta razón que en el presente proyecto se implementará técnicas de visión artificial dentro de los sistemas industriales e inmóticos donde involucran dispositivos de control y monitoreo; con la finalidad de obtener parámetros de una interfaz de usuario y mediante este estudio se conozca variables de la trama de datos almacenados dentro de un controlador. Beneficiando de esta manera al usuario e ingenieros con la metodología para obtener información de los datos del sistema, las cuales podrán ser usadas en futuros trabajos de ampliación o remplazo de interfaz de Usuario |
URI: | https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/12155 |
Aparece en las colecciones: | Maestría en Electrónica y Automatización |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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UPSE-MEA-2024-0002.pdf | PROYECTO DE INVESTIGACIÓN | 3,14 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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