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Somos el laboratorio de Fabricación Digital de la Universidad de Chile. Apoyamos proyectos y emprendimientos en donde la ciencia y la tecnología estén al servicio de la sociedad!

PROYECTO DESTACADO FABLAB
PROYECTO DESTACADO COMUNIDAD

Algoritmo de detección visual en tiempo real

Tarea Universitaria 07 Dic 2017

El proyecto consiste en la realización de un algoritmo de detección visual en tiempo real usando el lenguaje de programación Python. El proyecto se lleva a cabo utilizando únicamente librerías que se pueden descargar gratuitamente desde la interfaz de Python, principalmente TensorFlow la cual es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático desarrollado por Google. La principal característica de TensorFlow corresponde a que es capaz de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, lo cual es fundamental para realizar la comparación de la imagen entrante (tomada por la cámara) con relación a distintas bases de datos. Únicamente utilizando la cámara frontal de un notebook como material, se realizó este algortimo el cual es lo suficientemente robusto como para poder detectar sin problema distintas personas (aún cuando estas no aparezcan completas frente a la cámara) y distintos tipos de objetos que se posen en el rango de captura de la cámara en tiempo real. Dado el alto potencial que las redes neuronales tienen en el ámbito de la robótica, se considera que la mejora de este algoritmo y su implementación en distintos dispositivos electro-mecánicos como los realizados en el FabLab pueden entregar grandes y simples soluciones a problemas cotidianos, como por ejemplo saber si quien se encuentra parado fuera de la puerta de nuestro hogar es alguien conocido o no. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Las librerías utilizadas para Python: Numpy TensorFlow Pillow Lxml Jupyter (unicamente para revisar el código por celdas) Matplolib OpenCV (es externo a Python, se utilizó para obtener las imágenes de la cámara) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- La base de datos para las comparaciones, así como el modelo de comparación se obtiene de: https://github.com/tensorflow/models --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Video del algoritmo en funcionamiento: https://youtu.be/I6XrZlTq0uc --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Este proyecto se basó en el trabajo realizado previamente sobre la detección de objetos utilizando TensorFlow por Daniel Stang, en la página medium.com, tal como se especificó en las referencias.

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NUEVOS PROYECTOS
FaceShield / COVID-19
Investigación académica

Mascarilla Open Source tipo Face Shield (escudo facial) desarrollada bajo el contexto de urgencia por COVID-19, para responder a la falta de insumos médicos. Este tipo de mascarilla es recomendada por la OMS como parte del equipamiento de protección básico para profesionales de la salud. Para una completa protección, esta mascarilla debe complementarse con mascarillas N95 y antiparras. Esta mascarilla podría aumentar el periodo de uso higiénico de las N95. La mascarilla está compuesta por dos elementos: una pieza impresa en 3D (que estructura el dispositivo) y una mica tamaño carta sin ningún tipo de intervención (que protege al usuario de infección). La mascarilla apunta a ser un dispositivo masivo, de bajo costo y reutilizable para responder a la emergencia sanitaria.     DOCUMENTACIÓN: Github Fablab U de Chile LICENCIA Creative Commons LICENSE-CC-BY Permisos: Uso comercial, modificación, distribución, uso privado. Limitaciones: Responsabilidad, uso de marca registrada, uso de patentes, garantía. PRECIO ÉTICO DE VENTA: CL$7.000 c/u. Sin IVA.   *Valor sujeto a cambios de precios de proveedores. MATERIALES: 1. Mica: Transparente, tamaño carta (220x280 mm), 0.2 mm de espesor. 2. Filamento de impresión 3D: PLA, 1.75 mm. Utiliza PLA por la facilidad de impresión, disponibilidad y resistencia mecánica, así como por tener una baja huella de carbono y ser compostable. 3. Banda elástica de cualquier tipo. FABRICACIÓN: Impresión 3D - AFES.CL vincula y coordina una red de fabricantes con impresoras 3D, creando un modelo de producción distribuida y colaborativa. Por cada fabricante se utiliza máscara facial y un par de guantes nuevos por cada lote de piezas. Post procesos - Posterior a la impresión, la pieza se almacena inmediatamente en una bolsa con cierre hermético y se envía rotulado a una única Estación de Sanitización. Las entregas se realizan en packs de 5 unidades e incluyen mica y elásticos para cada dispositivo. MONTAJE: El usuario debe montar la mica en la pieza impresa 3D, por dentro de las 3 pestañas. USO: Lavar constantemente con abundante jabón y agua, siguiendo las indicaciones de limpieza de la institución médica. La pieza impresa en 3D se puede lavar a máximo 40 grados.      

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tarea universitaria

17

investigación academica

53

proyecto personal

28

experimentación

12

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nuevos software

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0

dispositivos

8

productos

1

servicios

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