| dc.contributor | Zuñiga Gamarra, Agustín Ricardo | |
| dc.creator | Sánchez Rodas, Luis Alberto | |
| dc.creator | Sánchez Rodas, Luis Alberto | |
| dc.date | 2013-09-04T17:11:43Z | |
| dc.date | 2013-09-04T17:11:43Z | |
| dc.date | 2010 | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/20.500.14076/339 | |
| dc.description | El paso de partículas cargadas a través de un sólido dieléctrico crea zonas de daño intenso a escala atómica llamadas huellas latentes. Por medio de un ataque químico con un agente químico adecuado es posible aumentar el tamaño de las huellas hasta hacerlas visibles bajo un microscopio óptico después de lo cual pueden ser capturadas usando un sistema de adquisición de imágenes. Cuando se analizan las imágenes de los daños dejados por partículas alfa, después del ataque químico, estas presentan diversidad de formas, tamaños y tonalidades. A partir de la determinación de la densidad de huellas (número de huellas / cm2) y de la determinación de características geométricas y ópticas de las mismas es factible obtener algunas aplicaciones tecnológicas, dos de las aplicaciones mas importantes de las huellas nucleares alfa son la dosimetría y la espectroscopia alfa.
En este trabajo de tesis se desarrolló un software para el conteo, caracterización y clasificación de imágenes de huellas de partículas alfa de incidencia normal sobre detectores de estado sólido CR-39. Usando para ello técnicas de procesamiento digital de imágenes y redes neuronales artificiales haciendo uso intensivo de las cajas de herramientas Image Processing Toolbox y Neural Network Toolbox de Matlab.
El software desarrollado consta de 2 módulos: El primer módulo esta orientado al conteo y determinación automática de los parámetros de las huellas, parámetros tales como: área, eje mayor, eje menor, excentricidad, opacidad, radio equivalente, etc. En total 22 parámetros pueden ser determinados con este módulo. El segundo módulo ofrece la capacidad de clasificar las huellas de acuerdo a la energía de las partículas alfa incidentes que las causan.
Para solucionar el problema de clasificación se diseñó e implementó una red neuronal multicapa tipo “backpropagation”. Para obtener los patrones entrada-salida necesarios para la etapa de entrenamiento de la red neuronal, se hizo un análisis de los parámetros de huellas extraídas de una base de datos de imágenes características de huellas de partículas alfa con energías entre 0.15 y 8 MeV.
Finalmente se doto al software de una interfaz gráfica de usuario amigable escrita en Java usando las librerías de componentes gráficos Swing y SwingX y que integra los algoritmos desarrollados en Matlab, gracias a la tecnología Matlab Builder JA, en una sola aplicación, proporcionando una manera cómoda e intuitiva de manejar el software. Además de permitir la elección del módulo con la cual desea trabajar así como el ingreso de los distintos parámetros, necesarios para las etapas de preprocesamiento y segmentación de las imágenes, el software permite el procesamiento de una o un grupo de imágenes, realizar un procesamiento supervisado o no supervisado de estas. Adicionalmente el software permite gravar, exportar los resultados a una hoja de cálculo Excel para su posterior tratamiento. | |
| dc.description | Tesis | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Ingeniería | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.source | Universidad Nacional de Ingeniería | |
| dc.source | Repositorio Institucional - UNI | |
| dc.subject | Polímeros | |
| dc.subject | Energía nuclear | |
| dc.title | Software para el conteo y clasificación de huellas nucleares alfa de incidencia normal sobre el polímero CR-39 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
