Desarrollo de una interfaz gráfica para la detección de anomalías en el plasma usando visión artificial y Random Forest

Abstract

El presente trabajo desarrolla una interfaz gráfica para la detección de anomalías en el plasma usando visión artificial y Random Forest. El objetivo principal es identificar patrones inusuales a partir del análisis de vídeo, lo que facilita un seguimiento automatizado y preciso del fenómeno. Para el desarrollo del sistema se utiliza la metodología incremental, integrando módulos de adquisición de datos, procesamiento de imágenes y detección mediante modelos de aprendizaje automático. Los datos se derivan de grabaciones experimentales obtenidas en condiciones controladas. Como resultado, el sistema puede detectar diferencias significativas en la intensidad y los patrones del plasma, lo que permite una identificación eficiente de anomalías. Se concluye que el uso de técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático mejora la precisión y confiabilidad del análisis de plasma, facilitando la investigación.