2015 - 2020





Sistema de adquisición, procesamiento y representación de datos para ensayos de máquinas eléctricas

Alumno: Francisco Nahmías
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2015

Se diseñó y fabricó el Registrador de Variables Eléctricas LABSEI-113 para uso docente en el Laboratorio de Maquinas Eléctricas de la Escuela. El registrador está compuesto de una Unidad Electrónica y de un computador.

El equipo dispone de tres canales de tensión (fases R, S y T) y cuatro de corriente (fases R, S, T y neutro). Los primeros tienen un rango de 400 V rms, y los segundos disponen de rangos de 5 y 25 A rms, excepto el de neutro, que sólo tiene el rango menor. El sistema selecciona automáticamente la escala de corriente en base al borne utilizado.

La adquisición se realiza a una tasa de 10.000 m/s por canal con una resolución de 16 bit.

Los sensores del equipo proveen aislación galvánica entre los canales de voltaje, de corriente y el computador. Los canales de corriente cuentan con fusibles rápidos de protección.

El programa desarrollado corrige automáticamente el offset de los sensores y elimina el ruido residual del hardware.

El registrador permite visualizar formas de onda y contenido armónico de las tensiones y las corrientes, capturar y visualizar transientes, medir frecuencia, valores RMS, potencias activas, reactivas, aparentes, factores de potencia y el nivel de distorsión armónica de las variables.

Las señales originales, los espectros de frecuencia y las pantallas del programa pueden ser grabadas en archivos para realizar análisis posteriores con programas tales como EXCEL y MATLAB. 


Unidad Electrónica diseñada en el LABSEI y fabricada por Fernando Rubio.




Vista interior de la Unidad Electrónica.




Ejemplo de pantalla en el modo "Formas de Onda".




Ejemplo de pantalla en el modo "Espectro".




Ejemplo de pantalla en el modo "Transientes" (corriente de encendido en lámpara incandescente).








Estimulador eléctrico para rehabilitación muscular

Alumno: Moisés Jiménez
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2015

Este proyecto consistió en el diseño y la fabricación de un prototipo de un estimulador eléctrico para rehabilitación muscular mediante la aplicación de corrientes pulsantes.

El estimulador tiene dos canales de salida, lo que permite estimular dos grupos musculares por separado. El objetivo principal del proyecto fue lograr la contracción de los músculos del antebrazo que flexionan la muñeca en ambos sentidos, aplicando la mínima corriente posible.

La amplitud de ambas corrientes se preajusta con dos potenciómetros, un microcontrolador y un visor LCD. El microcontrolador envía comandos a una etapa de potencia compuesta por una fuente de corriente bidireccional de alta frecuencia capaz de actuar sobre uno u otro grupo muscular.

Se realizaron ensayos en varios sujetos y se determinó la corriente mínima necesaria para flexionar la muñeca. El estimulador fue también capaz de accionar los cuádriceps.


Microcontrolador, controles de las corrientes y visor LCD.




Conversor D/A, oscilador y fuente de corriente bidireccional de alta frecuencia.







Sistema de adquisición de datos basado en hardware libre

Alumno: Renzo Varela
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2015

Se desarrolló un prototipo de un sistema de adquisición de datos de dos canales con una tasa de muestreo del orden de decenas de miles de muestras por segundo. El sistema está basado en hardware libre, por lo que tiene un costo muy inferior al de los existentes en el mercado.

La adquisición de las señales análogas se realiza mediante un microcontrolador DSPIC, el cual se comunica con un PC Raspberry Pi 2 por medio de una interfaz paralela y un protocolo creado especialmente para el sistema.

El programa del microcontrolador incluye un buffer FIFO para evitar la pérdida de datos debida a la latencia del PC.

El programa del PC recibe las muestras de las señales análogas, las grafica y las almacena en un archivo compatible con MATLAB.


Sistema desarrollado: microcontrolador DSPIC, interfaz paralela y PC Raspberry Pi 2.




Ejemplo de adquisición de dos sinusoides.





Desarrollo y evaluación de un sistema de identificación basado en la correlación del patrón venoso de la mano

Alumno: Piero Montenegro
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2015

En este proyecto se evalúa la factibilidad técnica de un sistema capaz de identificar a un individuo por medio del patrón venoso del dorso de la mano.

El patrón venoso es capturado mediante un sistema de adquisición compuesto de una cámara web modificada para operar en la región del infrarrojo cercano, un conjunto de LED infrarrojos que rodean la cámara y un filtro difusor.

Las imágenes capturadas son procesadas para extraer sus características principales y luego comparadas mediante correlación con una base de datos previamente creada. El programa fue desarrollado en el ambiente MATLAB.

El programa entrega un gráfico de barras correspondiente a las correlaciones de la mano desconocida con las manos almacenadas en la base de datos. Además despliega las imágenes de las tres manos con mayor correlación, así como sus versiones procesadas.


Cámara web rodeada por LED infrarrojos.




Interfaz gráfica del programa desarrollado.







Desarrollo de proyectos basados en un sensor de microondas de bajo costo

Alumno: Aldo Manni
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2015



Desarrollo de una Prótesis Mioeléctrica controlada mediante un FPGA

Alumno: Sebastián Bruna
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2016



Sistema de adquisición de datos para Laboratorio de Física bajo el modelo de hardware y software libre

Alumno: Boris González
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2016



Sistema de adquisición de datos basado en un PC y una tarjeta A/D de pequeño tamaño

Alumno: Diego Zumaeta
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2017



Adquisición de datos para una alarma adaptiva de exceso de velocidad

Alumno: Oscar Veraguas
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2017

Se desarrolló un sistema de adquisición de datos para una alarma adaptiva de exceso de velocidad de buses interurbanos. La alarma es adaptiva porque el límite de velocidad se ajusta automáticamente en función de la ruta por la cual circula el bus.

Los sensores de la alarma son un acelerómetro triaxial y un módulo GPS. El primero suministra información acerca de las aceleraciones a las que es sometido el vehículo, especialmente las laterales, las que reflejan el grado de prudencia o imprudencia en la conducción. El segundo informa la velocidad del vehículo y su ubicación geográfica, a partir de la cual se deduce el límite legal de velocidad.

Los datos de los sensores se capturan y procesan mediante una placa de desarrollo Arduino y un microcomputador Raspberry Pi. Se adquieren 25 datos por segundo desde el acelerómetro triaxial y un dato por segundo desde el módulo GPS. Los datos procesados se respaldan en la memoria SD del microcomputador para su análisis posterior.

Se realizaron varias pruebas en terreno para validar el sistema. Los datos registrados coincidieron con lo esperado.



Sensores, placa Arduino y microcomputador.





Prototipo de laboratorio de un registrador de olas basado en un transceptor de microondas

Alumno: Sixto Huerta
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2017

Se evaluó la factibilidad técnica de fabricar un registrador de olas marinas basado en un transceptor de microondas de onda continua de bajo costo. El transceptor emite una onda sinusoidal en la banda K y capta la reflexión de la onda en objetos en movimiento, en base al efecto Doppler. En este proyecto el objeto en movimiento es la superficie del mar, como consecuencia del oleaje.

El transceptor utilizado cuenta con tecnología I/Q, es decir, incluye dos mezcladores que multiplican la señal captada por sinusoides desfasadas 90°. Comparando las fases de las salidas de los mezcladores se puede deducir la dirección de movimiento del objeto detectado.

Las salidas de los mezcladores fueron amplificadas, filtradas, convertidas a un formato digital y registradas en un archivo. Posteriormente fueron procesadas mediante algoritmos de DSP desarrollados para el proyecto, y optimizados para microntroladores de bajo costo. Como las frecuencias de las señales obtenidas son proporcionales a la velocidad con la que cambia la altura del mar, el algoritmo las mide y las integra, para determinar la altura instantánea de la ola.

Se realizaron pruebas en laboratorio simulando una ola mediante el movimiento vertical del sensor sobre una plancha metálica que tiene un coeficiente de reflexión similar al del agua de mar. Los resultados obtenidos mostraron una excelente concordancia entre el movimiento del sensor y la onda reconstruida.


Protoboard inferior: transceptor de microondas y circuito análogo adaptador.
Protoboard superior: sistema de adquisición de datos conectado a µC Raspberry Pi.







Desarrollo de proyectos de ingeniería biomédica basados en ASIC

Alumno: Yvo Henríquez
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2017

Se desarrolló un sistema de adquisición y procesamiento de señales de electrocardiografía basado en un circuito integrado de propósito específico (ASIC).

El ASIC se montó en un tablero de experimentación, donde fue configurado mediante un microcontrolador, el cual se utilizó además para comunicarlo con un PC, donde se procesaron los datos capturados. La comunicación entre el ASIC y el microcontrolador se realizó mediante SPI, mientras que el enlace entre el microcontrolador y el PC se estableció mediante USB.

Se evaluó la respuesta del ASIC a sinusoides de distintas frecuencias dentro del rango típico de un electrocardiograma. En base a los resultados obtenidos se concluyó que el ASIC no modificaba la señal de interés ni alteraba sus componentes espectrales.

Se desarrolló una aplicación biomédica para visualizar y analizar un electrocardiograma en la pantalla de un PC. Se creó una interfaz gráfica en lenguaje Python, la que permitió visualizar la señal capturada desde el ASIC en un gráfico deslizante. Además, dentro del mismo programa, se filtró la señal en tiempo real para reducir el ruido de línea, y se calculó la frecuencia cardíaca.


Tablero de experimentación. El ASIC se soldó en un adaptador de 64 terminales. A su derecha está el microcontrolador.




Tablero de experimentación, instrumentos y computador.




Interfaz gráfica del programa del PC. Se aprecia la reducción de ruido de línea al aplicar el filtro digital.







Prótesis mioeléctrica con retroalimentación basada en mecatrónica de bajo costo

Alumno: Nicolás Rojas
Profesor Guía: Juan Vignolo
Año: 2018

Se desarrolló una mano artificial controlada por contracciones musculares.

Un circuito análogo amplifica el potencial electromiográfico resultante de la contracción del bíceps, lo filtra y lo rectifica, generando una tensión proporcional a la fuerza muscular que es interpretada por una CPU.

La mano fue fabricada con una impresora 3D. Posee todos los dedos y articulaciones de una mano humana. Los dedos se mueven mediante servos, los cuales son controlados por la CPU del sistema.

Se mide la corriente consumida por cada servo y se ingresa dicha información a la CPU. La corriente es proporcional a la fuerza ejercida por los dedos, y el algoritmo de control se encarga de que la mano robótica aplique una fuerza proporcional a la que ejerce el músculo.


Evaluación del sistema simulando el potencial electromiográfico
con un generador de señales (esquina superior izquierda).




De izquierda a derecha en el protoboard: detector EMG, microcontrolador Arduino, sensores de corriente de los servos.




Demostración de la fuerza de agarre de la mano fabricada.







Desarrollo de experiencias didácticas de sensores inalámbricos basados en protocolo de comunicación Bluetooth Low-Energy

Alumno: Carlos Murillo
Profesor Guía: Daniel Yunge
Año: 2018



Desarrollo y evaluación de algoritmos de detección de caídas para sensores inalámbrico corporales

Alumno: Gustavo Valdebenito
Profesor Guía: Daniel Yunge
Año: 2018



Evaluación de MQTT y 6LoWPAN en computadoras de placa reducida

Alumno: Francisco Torres
Profesor Guía: Daniel Yunge
Año: 2018



Desarrollo de un sistema de control para convertidores electrónicos de potencia basado en una plataforma ARM

Alumno: René Valenzuela
Profesor Guía: Daniel Yunge
Año: 2018