Algoritmo de visión computacional para validación de rieles de potencia

La innovación de este trabajo radica en la detección automatizada de picos de corriente reales, un proceso que hasta ahora ha sido manual y propenso a errores. Mediante el uso de algoritmos avanzados, se logra distinguir con precisión diferentes tipos de formas de onda, lo que representa una mejora significativa en la metodología de mediciones de rieles de potencia. Además, la aplicación de algoritmos de visión en conjunto con osciloscopios es una novedad en este campo, explorando nuevas fronteras en la tecnología de señales de potencia. La razón para crear este algoritmo de visión es el hecho de que los osciloscopios actuales no cuentan con la capacidad de discernir si la medición con la que trata se trata de un ruido o un pico real (sobre todo en el área de rieles de potencia). El método actual para realizar esta discriminación es mediante análisis de archivos CSV los cuales son muy pesados y genera mucho trabajo repetitivo manual. Al crear un algoritmo de visión computacional artificial, se pueden descartar en un trabajo a futuro de manera automática archivos CSV asociados a imágenes con más ruido que mediciones reales. Este avance es de gran importancia para la sociedad científica, ya que facilita el análisis de diversas formas de onda mediante el uso de aprendizaje de máquina. Al automatizar una tarea crítica y mejorar el proceso de obtención de datos, se logra una reducción significativa en los costos y tiempos asociados. La solución propuesta beneficiará a empresas como Intel, a instituciones académicas como el ITESO, y a fabricantes e ingenieros que trabajan con osciloscopios, además de la comunidad científica que emplea formas de onda para sus análisis.