Buscar en Google Scholar
Registro completo de metadatos
Evangelista Benites, Guillermo David
Saldaña Milla, Fernando Arístides
2024-08-29T15:00:19Z
2024-08-29T15:00:19Z
2024
https://hdl.handle.net/20.500.14414/22093
La presente investigación ha abordado la problemática del diseño de algoritmos para la detección solar, estos sistemas son usados para guiar helióstatos de concentración y aprovechar la radiación solar en centrales eléctricas solares, el objetivo de esta investigación fue la determinación de la influencia de la implementación de un algoritmo de visión por computadora que usa la transformada de Hough, binarización y un análisis de formas por regiones de imágenes infrarrojas captadas en la bóveda para la detección del punto de máxima potencia infrarroja solar de la ciudad de Trujillo en 2022. El algoritmo influye significativamente en la detección de puntos según la elevación y azimut en precisión y exactitud, con precisión en elevación en con un éxito de 95,5%, en precisión y en detección de elevación y azimut un error promedio de 3,72% y 3,75 con Transformada de Hough y análisis de regiones, en comparación al usar LDR con un error del 21,56% y 20,76%, respectivamente. De la validación de este resultado, se concluyó que hay un aporte de nuevo conocimiento con el diseño y desarrollo un nuevo algoritmo que puede ser usado como sistema de guía en campos de helióstatos o campos de concentración solares.
The present research has addressed the problem of designing algorithms for solar detection, these systems are used to guide concentrating heliostats and take advantage of solar radiation in solar power plants, the objective of this research was to determine the influence of the implementation of a computer vision algorithm that uses the Hough transform, binarization and a shape analysis by regions of infrared images captured in the vault for the detection of the point of maximum solar infrared power in the city of Trujillo in 2022. The algorithm significantly influences the detection of points according to elevation and azimuth in precision and accuracy, with precision in elevation with a success of 95,5%, in precision and in detection of elevation and azimuth an average error of 3,72%. and 3,75 with Hough Transform and region analysis, compared to using LDR with an error of 21,56% and 20,76%, respectively. From the validation of this result, it was concluded that there is a contribution of new knowledge with the design and development of a new algorithm that can be used as a guidance system in heliostat fields or solar concentration fields.
application/pdf
spa
Universidad Nacional de Trujillo
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Universidad Nacional de Trujillo
Repositorio Institucional - UNITRU
Algoritmo de visión por computadora
Máxima radiación infrarroja
Transformada de Hough
Análisis de formas
Binarización
Implementación de algoritmo de visión por computadora en la detección del punto de máxima potencia infrarroja solar - Trujillo, 2022
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Universidad Nacional de Trujillo. Escuela de Posgrado
Doctor en Ciencias e Ingeniería
Doctor en Ciencias e Ingeniería
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08
http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
17811823
https://orcid.org/0000-0002-1955-6565
18135414
521108
Cotrina Teatino, Marco Antonio
Seijas Velásquez, Segundo
Mendoza de los Santos, Alberto Carlos
Evangelista Benites, Guillermo David
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons