INANOE Repositorio (Inst- Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
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Determinación temprana de riesgo de ulceración en el pie diabético mediante el análisis de imágenes térmicas
No full textDiabetes Mellitus, or simply diabetes, is one of the major noncommunicable iseases around the world and over time it has become one of the most serious health problems of the 21st century. Diabetic foot is one of the most common complications of diabetes mainly associated with neurological abnormalities and/or peripheral vascular disease. Currently, it has been reported in several investigations that a change in plantar temperature can be an indicator of tissue damage, inammation or vascular abnormality, which can be associated with the diabetic foot. Infrared thermography has become one of the most used techniques for the detection of these temperatura changes. However, despite the efforts to detect these abnormalities, there are still problems to address, especially to detect abnormalities in each foot separately. In order to find a solution to this problem, in this doctoral thesis 3 different methodologies for the early detection of complications related to diabetic foot are proposed. Each of these is based mainly on the use of reference standards and values to overcome the limitation of the analyzes currently presented. The first is a thermal change index (TCI) based on the temperature difference per angiosome between the foot temperature and the reference values. The second is a criterion for identifying changes in the plantar temperature distribution through the use of measures such as the Kullback-Leibler divergence, Jensen-Shannon divergence, quadratic distance and the Earth move's distance. Finally, a characterization of the plantar temperature distribution based on a probabilistic approach is proposed. A beta mixture model with 4 components is proposed to approach the temperature distributions of diabetic and non-diabetic subjects. Each component represents an area of the plantar region: toes, metatarsal heads, arch and heel. The purpose of work is to provide a support tool for medical diagnosis that analyzes not only the temperature value but also the way in which it is distributed. Through the use of distributions and reference values it was possible to analyze each foot separately, with which abnormalities could be detected and quanti_ed without the need of asymmetric analysis which is limited to asymmetric temperature changes and patient without amputations.La Diabetes Mellitus, o simplemente diabetes, es una de las enfermedades no transmisibles más comunes en todo el mundo y poco a poco se ha convertido en uno de los problemas de salud más graves del siglo XXI. El pie diabético es una de las complicaciones más comunes de la diabetes principalmente asociado a anormalidades neurológicas y/o enfermedad vascular periférica. Actualmente se ha reportado en diferentes investigaciones que un cambio en la temperatura plantar puede ser un indicador de daño tisular, inflamación o anormalidad vascular, el cual puede estar asociado al pie diabético. La termografía infrarroja se ha convertido en una de las técnicas más usadas para la detección de estos cambios de temperatura. Sin embargo, a pesar de los esfuerzos para detectar este tipo de anormalidades, todavía existen problemas que abordar, especialmente para detectar anomalías en cada pie por separado. Con el fin de encontrar una solución a este problema, en esta tesis doctoral se proponen 3 diferentes metodologías para la detección temprana de complicaciones relacionadas al pie diabético. Cada una de estas se basa principalmente en el uso de patrones y valores de referencia para superar las limitaciones de los análisis presentados anteriormente. El primero es un índice de cambio térmico (TCI, thermal change index) basado en la diferencia de temperatura por angiosoma entre la temperatura del pie y los valores de referencia. El segundo es un criterio para identificar cambios en la distribución de temperatura plantar mediante el uso de medidas como la divergencia Kullback-Leibler, divergencia Jensen-Shannon, distancia cuadrática y la medida Earth mover's distance. Por último, se propone una caracterización de la distribución de temperatura plantar basada en un enfoque probabilístico. Se propone un modelo de mezcla de distribuciones beta con 4 componentes para aproximar las distribuciones de temperatura de sujetos diabéticos y no diabéticos. Cada componente representa un área de la región plantar: dedos de los pies, cabezas metatarsianas, arco y talón. El objetivo final de estos índices es el de proporcionar una herramienta de apoyo para el diagnóstico médico que analice no solo el valor de temperatura sino también la manera en la que se distribuye la misma
Learning causal probabilistic graphical models and their application to the analysis of effective connectivity from functional near infrared spectroscopy
Get PDFLearning the structure of causal probabilistic graphical models (CPGMs) remains an open problem with current solutions limited to specific conditions. In this dissertation, we address the learning of the structure of CPGMs from limited observational data, a problem for which full solutions only exist under specific assumptions which remain in conflict with many real domains. We propose a multistage pipelined solution with three critical innovations; (i) the incorporation of background knowledge in the form of conditioning elements contrasting with classical structural constraints (realised by the new algorithm called seed Fast Causal Inference -sFCI-), (ii) a heuristic to recovery a single solution from an equivalence class whereby orientation is chosen by assessing intervals of causal effects (realised by a new algorithm named structural learning with interval causal effect -SLICE-), and (iii) a marker (namely differential symmetry index -DSI-) to estimate shared information among networks. Evaluation over synthetic data showed the superiority of the sFCI over plain FCI in shrinking the cardinality of the equivalence class recovered from observational data alone, as well as increased scalability and wider applicability to other domains than methods for linear systems with errors having non-Gaussian distributions, a consequence of assumptions relaxation. Application to retrieval of brain effective connectivity from functional optical neuroimaging (fNIRS) recordings exhibited face and nomological validity in datasets involving naturalistic social tasks and controlled visuomotor stimulation. Additionally, DSI is further shown to increase scalability by alleviating the problem of complexity (from bivariate to univariate analysis), and its implications in fNIRS analysis are quantified. Solving for the limited observational data grows the family of available solutions to learn CPGMs. We have shown that through the integration of background knowledge and adequate heuristics, a full causal identification in previously unmet conditions is possible. Enabling the application of CPGMs to functional near infrared spectroscopy (fNIRS) affords a suitable analysis approach to study brain effective connectivity. Formalisation has been carefully made to be independent of the domain application, and hence the applicability of the solution potentially exceeds exemplification on neuroimaging
Detección de fallas distribuida usando redes bayesianas de múltiples secciones
Get PDFFaults detection in complex systems has acquired great importance, due to the possible impact it has on the reduction of repair costs or to avoid production losses in industrial systems. In the scientific literature, different approaches to faults detection have been proposed, some of which are based on Bayesian Networks. An advantage of these approaches is that they do not require fault data, only the system in normal operating condition. The Bayesian Networks constitute an adequate formalism to represent and reason in conditions of uncertainty; however, as the complexity of the domain of the problem inherent in the representation of complex systems increases, the inference mechanisms of this type of networks are not efficient. To overcome this limitation, researchers have proposed Multiply Sectioned Bayesian Networks. These are an extension of the Bayesian Networks for the representation of large domains while ensuring the inference of the network efficiently. In this work, we propose a distributed method for faults detection in complex systems that uses Multiply Sectioned Bayesian Networks. The method was tested in faults detection in combinational logic circuits and simulations of a wind turbine. The results obtained show a comparable performance with the centralized method based on Bayesian Networks regarding of accuracy, but with a significant reduction in execution time.La detección de fallas en sistemas complejos ha adquirido una gran importancia, debido al posible impacto que tiene en la reducción de los costos de reparacióno para evitar pérdidas de producción en los sistemas industriales. En la literatura científica se han propuesto diferentes enfoques para la detección de fallas, algunos de los cuales se basan en las Redes Bayesianas. Una ventaja de estos enfoques es que no requieren de datos de fallas, solo del sistema en condición de operación normal. Las Redes Bayesianas constituyen un formalismo adecuado para representar y razonar en condiciones de incertidumbre; sin embargo, a medida que aumenta la complejidad del dominio del problema inherente a la representación de sistemas complejos, los mecanismos de inferencia de este tipo de redes no son eficientes. Para superar esta limitación, los investigadores han propuesto las Redes Bayesianas de Múltiples Secciones. Estas son una extensión de las Redes Bayesianas para la representación de dominios grandes, al tiempo que se garantiza la inferencia de la red de manera eficiente. En este trabajo, proponemos un método distribuido para la detección de fallas en sistemas complejos que utiliza las Redes Bayesianas de Múltiples Secciones. El método fue probado en la detección de fallas en circuitos lógicos combinacionales y en simulaciones de una turbina eólica. Los resultados obtenidos muestran un desempeño comparable con el método centralizado basado en Redes Bayesianas en términos de precisión, pero con una reducción significativa del tiempo de ejecución
Vision-based autonomous navigation for wind turbine inspection using an unmanned aerial vehicle
Get PDFWind power generation is being rapidly adopted around the world as an alternative source of clean and renewable energy. Wind turbines require periodic inspection and maintenance to ensure a good performance and a prolonged lifetime. Traditionally, inspection involves the risk of a person falling while abseiling from the platform at the roof of the nacelle. Recently, UAVs have been controlled by operators to inspect the blades, taking pictures and video of their surface. However, this task requires expert pilots and causes them to experience fatigue quickly. Alternatively, autonomous UAVs are not subject to human tiredness and can follow trajectories in a repeatable manner. The proposed approach consists in developing an autonomous agent that is able to locate itself and build a map of its environment, performing simultaneous localization and mapping. To recognize the position of the blades and hub, the UAV detects line segments and removes noise by segmenting the wind turbine from the background of the scene with color thresholding. The blade lines are detected by fitting a geometrical model to the filtered lines. Then, by performing a backwards projection from a 2D image plane to a 3D scene, the path planner establishes a trajectory of waypoints along the blades for the UAV to inspect from a safe distance. Finally, knowing its current location, the autonomous navigation controller can follow these inspection points, gathering useful image data for further evaluation by an expert inspector. Experiments were carried out in a fully autonomous manner in simulation and in a real environment using scale wind turbines, as well as localization and navigation tests with a full-scale wind turbine.La generación de energía eólica ha tenido una creciente adopción como una fuente alternativa de energía limpia y renovable. Las turbinas eólicas requieren inspecciones periódicas para asegurar su buen desempeño y una larga vida útil. Tradicionalmente, la inspección con acceso por cuerdas involucra el riesgo de que una persona caiga. Recientemente, los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANTs) han sido controlados por operadores para inspeccionar las palas, tomando fotos y video de la superficie. Sin embargo, esta tarea requiere pilotos expertos y les causa fatiga rápidamente. Por otro lado, los VANTs autónomos no están sujetos al cansancio humano y pueden seguir trayectorias de forma repetible. El enfoque propuesto consiste en desarrollar un agente autónomo que sea capaz de localizarse y construir un mapa de su entorno. Para reconocer la posición de las palas y el rotor, el VANT detecta segmentos de líneas y separa la turbina del fondo de la escena con una máscara de segmentación obtenida estableciendo umbrales en espacios de color. Las líneas que constituyen las palas se detectan ajustando un modelo geométrico de la turbina a las líneas filtradas. Después, realizando una proyección inversa del plano de imagen 2D a una escena 3D, el planificador genera una trayectoria para que el VANT pueda inspeccionar la turbina desde una distancia segura. Finalmente, conociendo su ubicación actual, el controlador de vuelo sigue estos puntos de inspección, recolectando imágenes útiles para la evaluación posterior de un experto. Se llevaron a cabo experimentos con inspecciones autónomas en simulación y en entornos reales usando turbinas a escala, así como pruebas de localización y navegación con una turbina de tamaño real
Optimization of CMOS OTAs applying metaheuristics
Get PDFAnalog integrated circuits design has been a challenge, due to the large number of parameters, design variables and trade-offs among the electrical characteristics of each circuit. Therefore, different optimization techniques have been implemented for the design of ICs. One of the most used techniques is the application of metaheuristics for the sizing of ICs, since they provide a set of feasible solutions according to the parameter to be optimized. In this Thesis mono and multi-objective metaheuristics are applied for the sizing of Transconductance Operational Amplifiers (OTAs) with the aim of minimizing the silicon area and guaranteeing that the MOS transistors operate within a suitable direct current operating point (DCOP). In this Thesis are described population-based optimization algorithms and evolutionary algorithms, such as Particle Swarm Optimization (PSO), Many Optimization Liaisons (MOL) and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) applied to the sizing of both the Miller and Recycled Folded Cascode OTAs, using UMC 180nm and onsemiconductor 500nm technologies, respectively. Moreover, the design and characterization of a Miller OTA is performed using the quadratic model. Subsequently, the procedure that was carried out to estimate the silicon area of each OTA and the conditions to ensure that MOS transistors operate within the strong inversion region is described. The behaviors and results of the PSO and MOL particles through the generations and the Pareto fronts corresponding to the NSGA-II algorithm are shown. Finally, according to the results obtained with the algorithms for the sizing of the OTAs, the layout and the post-layout simulations are carried out to verify that the optimized circuits are robust to process, voltage and temperature variations (PVT).El diseño de circuitos integrados (CIs) analógicos se ha convertido en un proceso complejo, debido al gran numero de parámetros, variables de diseño y compromisos entre las características eléctricas de cada circuito. Por lo tanto, se han implementado diferentes técnicas de optimización para el diseño de CIs, una de las más utilizadas actualmente es la aplicación de metaheuristicas para el dimensionamiento de CIs, ya que proporcionan un conjunto de soluciones factibles de acuerdo al parámetro a optimizar. En esta Tesis se aplican metaheuristicas mono y multi-objetivo para el dimensionamiento de Amplificadores Operacionales de Transconductacia (OTAs) con el objetivo de minimizar el área de silicio y garantizar que los transistores MOS operen dentro de un punto de operación de corriente directa (DCOP) adecuado. En esta Tesis se describen los algoritmos de optimización basados en poblaciones y en algoritmos evolutivos como Optimización de Enjambre de Partículas (PSO), Muchos Enlaces de Optimización (MOL) y Algoritmo Genético de Clasificación No dominado-II (NSGA-II) aplicados al dimensionamiento de los OTAs Miller y Recycled Folded Cascode, utilizando las tecnologías UMC de 180nm y onsemiconductor de 500nm, respectivamente. Además, se realiza el diseño y la caracterización de un OTA Miller utilizando las ecuaciones del modelo cuadrático. Posteriormente se describe el procedimiento que se llevó a cabo para estimar el área de silicio de cada OTA y las condiciones para garantizar que los transistores MOS operen dentro de la región de inversión fuerte. Se muestra el comportamiento y los resultados de las partículas de los algoritmos PSO y MOL a través de las generaciones, y los frentes de Pareto correspondientes al algoritmo NSGA-II. Finalmente, de acuerdo con los resultados obtenidos de los algoritmos para el dimensionamiento de los OTAs, el layout y las simulaciones post-layout se llevan a cabo para verificar que los circuitos optimizados sean robustos a variaciones de proceso, voltaje y temperatura (PVT)
Readout and characterization system for kinetic inductance detectors (KID) of the MUSCAT project.
Get PDFMUSCAT is a continuum millimetre camera for the 1.1 mm band. It consists of six arrays of 243 kinetic inductance detectors (KID) each, for a total of 1458 detectors. It operates at a temperature of 150 mK, using a novel closed-cycle cooling system. This camera belongs to the new generation of instruments to be installed in the Large Millimeter Telescope (LMT). The LMT is the largest millimetre telescope in the world, with a 50 m primary reflector. It is located on the top of the extinct volcano Sierra Negra at 4600 m high in the Mexican state of Puebla. In the 1.1 mm band it is capable of reaching an angular resolution of up to 5.5". The development of KID detectors goes through a cyclical process of design, manufacturing, readout and characterization of their parameters. The final part of this cycle allows evaluating
the performance of the detector according to the needs of the application, to suggest improvements in the design and repeat the process consequently. In this sense, because the trend in the development of the instruments points to the exponential increase in the number of detectors, as is the case of MUSCAT, the rapid and efficient characterization of all of them becomes essential, to accelerate the consolidation of the final detector design. In this thesis, I preset a characterization system that includes the readout and quantitativequalitative analysis of the response of the detectors array as a function of detector base temperature, incident optical power, and RF readout power. The readout system, called KID Lab/mux-channel, through the frequency multiplexing technique performs 1) the simultaneous acquisition of the RF transmission S₂₁ of the detectors for a given span and step size, where it accurately locates the resonance frequencies and on which the set of readout tones is adjusted to 2) initiate the parallel acquisition of the response of the detectors. From this information, the analysis tool, called KID Analyzer, extracts the physical parameters of the array and its detectors such as their resonance frequencies, quality factors, generation-recombination noise level (GR), the quasi-particles lifetime, responsivity, noise equivalent power (NEP), among others. Applying the above tools, I characterised the distribution and cross-talking between the 243 detectors of one of the full-size prototype array for MUSCAT, where it was observed that the individual response of most of the detectors is appropriate.MUSCAT es una cámara milimétrica de continuo para la banda de 1.1 mm. Esta formada por seis arreglos de 243 detectores de inductancia cinética (KID) cada uno, para un total de 1458 detectores. Opera a una temperatura de 150 mK, utilizando un innovador sistema de enfriamiento de ciclo cerrado. Esta cámara pertenece a la nueva generación de instrumentos a instalarse en el Gran Telescopio Milimétrico (GTM). El GTM es el telescopio milimétrico más grande del mundo, con un reflector primario de 50 m. Se localiza en la cima del volcan extinto Sierra Negra a 4600 m de altura en el estado mexicano de Puebla. En la banda de 1.1 mm es capaz de alcanzar una resolución angular de hasta 5.5". El desarrollo de detectores KID pasa a través de un proceso cíclico de diseño, fabricación, lectura y caracterización de sus parámetros. Este último permite evaluar el desempeño del detector según las necesidades de la aplicación, para consecuentemente sugerir mejoras en el diseño y repetir nuevamente el proceso. En este sentido, debido a que la tendencia en el desarrollo de instrumentos apunta al incremento exponencial en el número de detectores, como es el caso de MUSCAT, se vuelve fundamental la rápida y eficiente caracterización de todos ellos, para accelerar la consolidación del arreglo y sus detectores. Para ello, en este tesis se ha desarrollado un sistema de caracterización que comprende la lectura y análisis cuantitativo-cualitativo de la respuesta de los detectores del arreglo en función la temperatura base del detector, la potencia óptica incidente y la potencia de lectura. El sistema de lectura, llamado KID Lab/mux-channel, a través de la técnica de multiplexado en frecuencia realiza 1) la adquisición simultánea de la transmisión S₂₁ de los detectores para un ancho de banda y paso de barrido definidos, donde localiza con exactitud las frecuencias de resonancia y sobre las que ajusta el conjunto de tonos para 2) iniciar la adquisición paralela de la respuesta de los detectores. A partir de esta información, la herramienta de análisis, bautizada como KID Analyser, extrae los parámetros físicos del arreglo y sus detectores como sus frecuencias de resonancia, factores de calidad, nivel de ruido generación-recombinación (GR), tiempo de vida de las cuasi-partículas, responsividad, potencia de ruido equivalente (NEP), entre otros
Análisis estructural de campos plasmónicos curvos y analogías con ondas evanescentes
Get PDFSe realiza un análisis de las propiedades estructurales de un plasmón superficial y se implementa un estudio de sus propiedades físicas a través del modelo Drude. Asimismo, se desarrolla una descripción de la estructura campo electromagnético a través de los parámetros plasmónicos de Stokes y se establece una analogía con ondas evanescentes. Se presentan dos modelos de rejillas aleatorias para el acoplamiento plasmónico. Dicho tratamiento se extiende a la física de plasmones curvos de largo recorrido propagándose en un arreglo en tándem. Este último resultado, se relaciona con efectos de localización óptica
Author profiling in social media with multimodal information
Get PDFDetermine aspects of a person as gender, age, residency, occupation, among others, through his/her texts is a task that is part of the natural language processing and is known as author profiling. In this thesis work, we propose a solution for the task of profiling authors in social
networks. Our solution uses a multimodal approach to extracting information from written messages and images shared by users. Previous work has shown the existence of useful information for this task in these modalities; however, our proposal goes further demonstrating the complementarity of the modalities when merging these two sources of information. To do this, we propose to map images in a text, and with that, to have the same framework of representation through which to achieve the fusion of information. Our work explores different methods for extracting information either from the text or from the images. To represent the textual information, different distributional term representations approaches were explored in order to identify the topics addressed by the user. For this purpose, an evaluation framework was proposed in order to identify the most appropriate method for this task. To represent visual information, approaches were explored to convert an image into a set of descriptive terms. The results show that the textual descriptions of the images contain information for the author profiling task, and the fusion of textual information with information extracted from the images increases the accuracy of this task.Determinar aspectos de una persona como su género, edad, lugar de origen, ocupación, entre otros, a través de sus textos es una tarea que se enmarca dentro del procesamiento del lenguaje natural y se le conoce como perfilado del autor. En este trabajo de tesis se propone una solución para la tarea de perfilado de autores en redes sociales. Nuestra solución utiliza un enfoque multimodal extrayendo información tanto de los mensajes escritos como de las imágenes compartidos por los usuarios. Trabajos previos han demostrado la existencia de información útil para esta tarea en estas modalidades, sin embargo, nuestra propuesta va más allá demostrando la complementariedad de las modalidades al fusionar estas dos fuentes de información. Para ello, se optó por llevar a las imágenes a una representación textual, y con ello contar con un mismo marco de representación a través del cual lograr la fusión de información. Nuestro trabajo explora diferentes métodos para la extracción de información ya sea a partir del texto o de las imágenes. Para representar la información textual, se exploraron diferentes representaciones distribucionales con la finalidad de identificar los temas abordados por el usuario. Para ello se propuso un marco de evaluación de manera a identificar el método más adecuado para esta tarea. Para representar la información visual, se exploraron enfoques para convertir una imagen en conjuntos de términos descriptivos. Los resultados muestran que las descripciones textuales de las imágenes contienen información para la tarea de perfilado de autor; y la fusión de la información textual con información extraída de las imágenes incrementa la exactitud en esta tarea
Detección de daño en rodamientos en máquina de inducción mediante MODWT
Get PDFIn this work we present the development of a method of detection of damage in bearings by means of MODWT and edge detection in images, which is capable of distinguishing 3 classes of damage different from a healthy bearing, which allows to reach an overall accuracy greater than 90 %, the tests are performed acquiring signals under 14 different operating conditions for each type of damage, the parameters that are changed is the origin of the electrical power supply and the frequency of operation of the machine as well as the load to which the motor is subjected. The signals are acquired through a DAS stage based on conditioning, conversion and an FPGA card that acquires and sends the signals to a PC; This algorithm applies the MODWT to the three current signals of the stator, from which, together with the original signal, the magnitude of current is acquired, which is used to generate a two-dimensional periodic array, the arrangement is smoothed by a Gaussian _ltering stage allowing it to observe patterns in the contour lines or edges, these patterns are accounted for by a mask that sweeps and analyzes the image in search of them, the results obtained have a lognormal distribution, which is characteristic according to the condition of the bearing. The overlap region is almost null between the damaged bearing and the healthy bearing for most cases. The studies of the signals are made by means of the signature of current and square current of the motor, in general both methods present similar results. The test signals were analyzed with other methods making a comparison between the results obtained with this method and other methodologies, in general their overall accuracy decreased when considering the 14 modes of operation of the motor, this method was also tested with a database analyzed with another method already published, the accuracy reached values higher than 98% with the same signals.En este trabajo se presenta el desarrollo de un método de detección de daño en rodamiento mediante la MODWT y detección de bordes en imágenes, que es capaz de distinguir 3 clases de daños distintos de un rodamiento sano, que permite alcanzar una exactitud global mayor al 90 %, las pruebas se realizan adquiriendo señales bajo 14 condiciones distintas de operación para cada tipo de daño, los parámetros que se cambian es el origen de la alimentación eléctrica y la frecuencia de operación de la maquina así como la carga a la que es sometido el motor. Las señales se adquieren mediante una etapa DAS basada en acondicionamiento, conversión y una tarjeta FPGA que adquiere y envía las señales a un PC; en el PC se desarrolla un algoritmo mediante MATLAB para la detección del daño, dicho algoritmo aplica la MODWT a las tres señales de corriente del estator, de las cuales junto con la señal original se adquiere la magnitud de corriente la cual se emplea para generar un arreglo bidimensional periódico, el arreglo se suaviza mediante una etapa de filtrado Gaussiana permitiendo que en él se observen patrones en las líneas de contorno o bordes, estos patrones son contabilizados mediante una mascarilla que barre y analiza la imagen en busca de ellos, los resultados que se obtienen presentan una distribución lognormal, que es característica de acuerdo a la condición del rodamiento. La región de traslape es casi nula entre el rodamiento dañado y el sano para la mayoría de los casos. Los estudios de las señales se realizan mediante la firma de corriente y corriente cuadrada del motor, en general ambos métodos presentan resultados similares. Las señales de prueba fueron analizadas con otros métodos realizando una comparativa entre los resultados obtenidos con este método y otras metodologías, en general disminuyeron su exactitud global al considerar los 14 modos de operación del motor, también se sometió a prueba este método con una base de datos analizada con otro método ya publicado, la exactitud alcanzo valores superiores al 98% con las mismas señales
Sensor de anisotropía dieléctrica usando resonadores acoplados
Get PDFToday, 5G telecommunications networks, beyond improving the data rate, this technology is expected to provide an environment where everything is connected, known as the Internet of Things (IoT). These communication systems have the ideology of connecting not only users to internet, but also all everyday objects can connect to the network, allowing its management and identification by other devices, as well as a human being does it. For the development of a communication system of this magnitude, it is required that the circuits and communications channels be designed with higher requirements in terms of speed of operation, bandwidth, energy consumption, etc. With the increase in the speed of operation of the telecommunication systems, effects caused by characteristics of the material with which they are manufactured begin to be increasingly evident. For this reason, an continue improvement in the models and methods of characterization of material in the microwave range is required. In this work, a sensor and the methodology for the measurements of the uniaxial dielectric constant of anisotropic materials is presented. The sensor is based on microstrip resonators, which allows by non-destructive and non-invasive testing of samples under test (SUT). The method results a low cost and fast method, since with a single sensor it is possible to characterize several samples. The sensor is used for the successful dielectric characterization of different commercial substrates (Arlon Diclad 880, RO 4350B, FR4 y RO 3010). Obtaining a difference lower than 0.8% compared to that reported in previous works.Hoy en día, las redes de telecomunicaciones 5G, más allá de mejorar la velocidad de transferencia de datos, se espera que esta tecnología propicie un ambiente donde todo está conectado, conocido como Internet de las Cosas (IoT). Este sistema de comunicaciones tiene la ideología de conectar no solo a los usuarios a internet, sino que todos los objetos de uso cotidianos puedan conectarse a la red, permitiendo su gestión e identificación por otros dispositivos, al igual que lo hace un ser humano. Para el desarrollo de un sistema de comunicaciones de tal magnitud, se requiere que los circuitos y canales de comunicación se diseñen con mayores exigencias en cuanto la velocidad de operación, ancho de banda, consumo energético, etc. Con el aumento en la velocidad de operación de los sistemas de telecomunicaciones, los efectos provocados por las características de los materiales con los que están fabricados comienzan a ser cada vez más evidentes. Por tal motivo, se requiere una mejora en los modelos y métodos de caracterización de los materiales en el rango de las microondas. En este trabajo se presenta un sensor y metodología para la medición de la constante dieléctrica uniaxial de materiales dieléctricos anisótropos. El sensor está basado en resonadores de microcinta, lo que permite realizar pruebas no destructivas y no invasivas de muestras sometidas a prueba (SUT). El método resulta de bajo costo y rápido, pues con un solo sensor es posible caracterizar muchas muestras. El sensor es utilizado para la exitosa caracterización dieléctrica de diferentes sustratos comerciales (Arlon Diclad 880, RO 4350B, FR4 y RO 3010). Obteniendo una diferencia menor al 0.8% respecto a lo reportado en trabajos previos