PDF superior Análisis de hemogramas mediante procesamiento de imágenes

Análisis de hemogramas mediante procesamiento de imágenes

Análisis de hemogramas mediante procesamiento de imágenes

10019716 UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIER?A ~ FACULTAD DE INGENIER?A INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS " ANAliSIS DE HEMOGRAMAS MEDIANTE PROCESAMIENTO DE IMAGENES TESIS Para optar el T?tulo Profesiona l de ING[.]

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Análisis de compatibilidad magnética de materiales para el diseño de un robot médico, usando técnicas de simulación y procesamiento de imágenes

Análisis de compatibilidad magnética de materiales para el diseño de un robot médico, usando técnicas de simulación y procesamiento de imágenes

ANÁLISIS DE COMPATIBILIDAD MAGNÉTICA DE MATERIALES PARA EL DISEÑO DE UN ROBOT MÉDICO, USANDO TÉCNICAS DE SIMULACIÓN Y. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES[r]

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Análisis biomecánico del cuerpo humano mediante el procesamiento digital de imágenes

Análisis biomecánico del cuerpo humano mediante el procesamiento digital de imágenes

El procesamiento o tratamiento digital de imágenes consiste en procesos algorítmicos que transforman una imagen en otra en donde se resalta cierta información de interés y/o se atenúa o elimina información irrelevante para la aplicación. Así, las tareas del procesamiento de imágenes comprenden la supresión de ruido, mejoramientos de contraste, eliminación de efectos no deseados en la captura como distorsiones por efectos ópticos o de movimiento, mapeos geométricos, transformaciones de color, etc. El análisis de imágenes pretende extraer información cuantitativa de las imágenes. La información se empaca en estructuras de datos concretas que varían desde simples números escalares (como en el caso del cálculo de magnitudes estadísticas de una imagen, incluyendo el valor medio o la desviación estándar de los niveles de gris), hasta magnitudes vectoriales, matriciales o tensoriales (como el caso de histogramas), listas de puntos (denotando por ejemplo bordes, esquinas o líneas encontradas en la imagen), grafos denotando estructuras complejas, etc. Una sub área del análisis se concentra en cambios de representación de imágenes, lo que incluye los algoritmos de compresión con y sin pérdida de información, así como los modernos algoritmos de cifrado que ocultan información de otra naturaleza.
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Procesamiento paralelo aplicado al análisis de similitud de imágenes

Procesamiento paralelo aplicado al análisis de similitud de imágenes

El objetivo concreto consiste en desarrollar una arquitectura de software paralela que permita hacer análisis de similitud de imágenes (por ejemplo fotográficas o de video) en tiempo real. En el trabajo experimental se analiza la utilización de un cubo de trasputers, de una red homogénea tipo NOW y de una supercomputadora tipo SGI 2000, aunque el producto final se supone que debe ejecutarse en un ambiente distribuido con soporte de red. El trabajo con diversas arquitecturas permite la investigación en temas de fondo del procesamiento paralelo tales como el speed-up alcanzable, el balance de cargas entre procesadores y la escalabilidad de los algoritmos propuestos.
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Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

La metodología propuesta por Jaleel et al. (2012) está basada en técnicas de procesamiento de imágenes y el uso de redes neuronales artificiales. Al igual que Gola et al. (2011) su objetivo principal fue clasificar el melanoma de otras enfermedades de la piel. Las imágenes fueron pre-procesadas para remover el ruido presente en ellas, después es aplicado el filtro de la mediana para suavizar la imagen. El método de segmentación por umbral se aplicó para obtener la imagen segmentada y binarizada. Como parte de la metodología se entrenó una red neuronal, tomando como características la media, la desviación estándar, la media absoluta y las normas L1 y L2, las cuales se obtuvieron al hacer una transformación de la imagen aplicando el método 2D wavelet. En base a los resultados obtenidos sólo se reportó una taza de precisión buena, sin embargo se menciona que el sistema puede ser mejorado. Dada una imagen dermatoscópica Sadeghi et al. (2011) desarrollaron una metodología para clasificar la presencia o ausencia de redes pigmentadas en la piel. Inicialmente la imagen fue pre-procesada con el objetivo de remover el ruido de baja frecuencia, para esto se aplicó el filtro pasa altas, este paso se llevó a cabo bajo diferentes espacios de color (espacio de color NTSC, L*a*b y RGB). Las mallas o estructuras cíclicas representan una región de red pigmentada en la piel. El filtro laplaciano de la gaussiana LoG permite destacar las regiones donde hay cambios bruscos de intensidad en una imagen y se utiliza con frecuencia para detectar bordes, en esta metodología se aplicó este filtro para encontrar las mallas o estructuras cíclicas ya que estas representan la presencia de una región de red pigmentada. Mediante un análisis de ocho componentes conectados se unió el conjunto de sub-gráficos, posteriormente se removió el ruido y las estructuras no deseadas, a partir de este gráfico se obtuvo la densidad de radio, la cual fue usada para detectar la red pigmentada. El porcentaje de clasificación reportado fue de 94.3%.
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Procesamiento de imágenes mediante software libre python para el análisis metalográfico en aceros de bajo contenido de carbono

Procesamiento de imágenes mediante software libre python para el análisis metalográfico en aceros de bajo contenido de carbono

El análisis metalográfico (análisis microestructural) es una herramienta muy útil en la ingeniería de los materiales porque permite determinar las características estructurales, el tamaño de grano, forma de la red cristalina, distribución de fases componentes e inclusiones que tienen efecto sobre las propiedades mecánicas de los metales. Este análisis nos permite predecir el comportamiento de los materiales en diferentes condiciones de servicio. Como no siempre se dispone de un centro o laboratorio con técnicos especialistas y equipos sofisticados para la caracterización de materiales, ya sea para la selección de materiales o para un análisis de control de calidad, la imagen digital presenta varias ventajas por sus múltiples posibilidades de manipulación; las imágenes pueden ser procesadas para obtener información, para medir el tamaño de grano, forma, estructura y determinación de fases componentes, lo cual está al alcance de una correcta preparación de la muestra y de la ayuda de un ordenador complementado con un software de procesamiento de imágenes aplicado a la metalografía.
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Asistencia del diagnóstico de osteoporosis en el fémur proximal, mediante el análisis y evaluación de métodos de procesamiento de imágenes de Rayos X

Asistencia del diagnóstico de osteoporosis en el fémur proximal, mediante el análisis y evaluación de métodos de procesamiento de imágenes de Rayos X

A partir del año 2000, se presentaron diferentes investigaciones centradas en el análisis de imágenes médicas; de este modo, diversos autores proponen métodos aplicados al estudio de estructuras óseas. Considerando un factor muy importante como es la complejidad de una estructura anatómica, [54] centra su investigación en los métodos basados en modelos estadísticos, haciendo frente a la complejidad de una determinada estructura anatómica, ruido o falta de datos; requiriendo que un especialista sea capaz de marcar puntos de referencia sobre cada imagen de entrenamiento de modo que cada punto de referencia represente un punto distinguible sobre cada imagen. Sin embargo, algunos autores consideran como ligera desventaja la necesidad de una delimitación manual para el entrenamiento; aunque ha demostrado resultados eficientes en diferentes campos de aplicación. Una de las diferentes modificaciones de los modelos propuestos por [54]; está dado por [55], quien establece que los métodos de métricas no euclidianas permiten la interpretación más fácil mediante la descomposición en modos significativos de variación. Sin embargo, al tratar con estructuras de gran complejidad en cuanto al ruido excesivo e interferencia con otras estructuras no se alcanzan resultados satisfactorios. Otra variación de los métodos propuestos por [54], está dado por [56]; quien añade técnicas de preprocesamiento y extracción de características para hacer frente a los cambios de iluminación y cambios de expresiones faciales; proponiendo una optimización a este modelo haciendo uso de las funciones de Wavelet y Gabor al modelo estadístico de forma activa (ASM) usadas para el modelamiento local de la estructura de la imagen; de este modo se proporciona una guía precisa para la búsqueda; demostrando la habilidad de la combinación de éstos métodos para la alineación y localización de características faciales de manera precisa.
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Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Los bordes resultantes de esta fase de etiquetación serán filtrados mediante el parámetro de mínima longitud de un borde. Para este filtro se calcula la longitud de los bordes anteriormente etiquetados y se compara con la tolerancia en la longitud fijada. Si la longitud es igual o superior a la tolerancia fijada por el usuario, el borde será transformado a segmento, el cual tendrá como extremos las coordenadas del centro del píxel correspondientes al inicio y fin del borde. Por el contrario, si la longitud es inferior a la tolerancia fijada, el borde será eliminado, no generando el correspondiente segmento. * RANSAC+MMCC: RANSAC (RANmdom SAmple Consensus), es un estimador robusto desarrollado por Fischler y Bolles en 1981, este es un método iterativo basado en la aplicación de una técnica de votación resultante de un muestreo aleatorio; con el fin de calcular y determinar los parámetros de un modelo matemático de un conjunto de datos observados; es decir, el número de observaciones válidas ‘inliers’ y el número de observaciones erróneas ‘outliers’.
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Automatización del análisis cuantitativo de imágenes metalográficas de aceros hipoeutectoides

Automatización del análisis cuantitativo de imágenes metalográficas de aceros hipoeutectoides

En el trabajo se presentan las características especiales que tiene el hardware (microscopio PME3), elementos y modo de conexión para poder describir las características del software que diseñaron, los parámetros y su arquitectura también, describen las opciones que se podrán encontrar para editar las imágenes metalográficas tales como: medición entre dos puntos, comparación entre dos imágenes, suavizado y bordes, escala de grises, giro, recorte y zoom. Los resultados obtenidos con este aplicativo fueron mejorar la calidad de la imagen para facilitar su estudio. Al proyectar la imagen a la pantalla de computador el acceso a la información pasó a ser más eficiente, versátil y rápida también, la creación de una base de imágenes de diversos materiales aumentó la usabilidad del microscopio. En el país se han presentado desarrollos respecto a procesamiento de imágenes en otras áreas de estudio como la medicina, también se especializa en las tareas de control de calidad de alguno de los productos en las empresas tales como la calidad de los granos de café según el aspecto que tenga o la estructura morfológica de un hormigón para determinar su resistencia a la comprensión.
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Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

La identificación de armas de fuego es un tema de interés, ya que mediante un riguroso proceso de análisis se puede llegar a identificar los responsables de diferentes actos criminales gracias a muchos de los procesos ya establecidos e implementados que han sido una ayuda a la hora de relacionar al sospechoso con el arma de fuego que fue accionada. La Balística Identificativa es la rama de la Física Forense que se enfoca en comparar las señales identificativas impresas por un arma de fuego; estas son características que aportan información de las señales de clase (calibre, lote, año de fabricación y marca de la casa fabricante), señales de subclase (forma del fondo de percusión) y señales individuales (Huella del eyector y cráter de percusión); este procedimiento lo realiza el perito en balística mediante el macroscopio de comparación, comparando las señales individuales entre dos vainillas diferentes con el fin de determinar el arma por la que fueron disparadas; sin embargo, tal procedimiento se puede realizar mediante la utilización del procesamiento digital de imágenes a través de algoritmos desarrollados en lenguaje Matlab y su caja de herramientas en lo referente al tema.
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Medición de los cambios en la luminosidad de las estrellas variables mediante el procesamiento digital de imágenes

Medición de los cambios en la luminosidad de las estrellas variables mediante el procesamiento digital de imágenes

Para verificar el correcto funcionamiento de AstroDiff, se construyeron las curvas de luz de las estrellas GJ436 y TrES-3, a partir de fotografías descargadas de bases de datos astronómicas existentes en la Internet. Estas estrellas poseen planetas or- bitando a su alrededor, los cuales generan disminuciones en el brillo de hasta 0.008 y 0.025 magnitudes respectivamente [40]. Al tratarse de variaciones tan reducidas, no es posible medir dichos cambios con la cámara CCD existente en el Observatorio Astronómico de la Universidad Tecnológica de Pereira, pues dicho instrumento no es refrigerado, razón por la cual fue necesario recurrir a las bases de datos en línea. El objetivo de elegir estrellas de tan baja variabilidad, es poner a prueba la interfaz gráfica desarrollada en condiciones extremas, tales como las presentadas en el análisis de las fotografías de este tipo de cuerpos celestes, los cuales han sido descubiertos en años recientes (2004 y 2007 respectivamente). De esta manera es posible realizar una comparación directa entre las gráficas arrojadas por la interfaz gráfica desarrollada, y los programas de fotometría utilizados por otros observatorios del mundo. Además, esta operación también facilita la realización de un análisis exhaustivo de los datos logrados, con el fin de validar los resultados obtenidos a partir de los mismos. Por otra parte, este tipo de análisis permite ratificar el buen funcionamiento de AstroDiff, avalando su utilización en proyectos de investigación a realizarse dentro del Observa- torio Astronómico de la Universidad Tecnológica de Pereira, ya sea en el campo de las estrellas variables, o en el procesamiento de fotografías de otros tipos de cuerpos celestes; una vez se adquiera una cámara astronómica de mayor calidad.
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Caracterización morfométrica de materiales particulados mediante el procesamiento digital de imágenes

Caracterización morfométrica de materiales particulados mediante el procesamiento digital de imágenes

Después que el arroz llega al secadero en carretas u otros vehículos el mismo deberá pesarse y después de controlado el peso se irá volteando en la tolva de recibo. Posteriormente es trasladado a equipos de limpieza para lograr un menor grado de impurezas y llevado a los denominados silos de recibo, ya como lotes confeccionados. Bajo condiciones óptimas de recibo el arroz debe tener aproximadamente un 26 % de humedad y se considera que solamente en el proceso de limpieza pierde de 1 a 3 % de humedad. Previamente almacenado el arroz se procede al secado ya sea por pases (alterno) o continuo, cada uno con sus ventajas y desventajas. Lo que en muchas ocasiones dificulta el proceso de secado es el alto contenido de paja y vanos, semillas indeseables, tierra, piedras, tallos, hojas, y otras materias extrañas. Seguidamente al secado, el arroz es almacenado en silos para el reposo y continuar con el proceso de industrialización [42]. Este estudio está basado en el análisis de las características morfológicas de variedades cubanas de arroz cáscara seco.
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Estudio morfométrico del concentrado de pirolusita mediante el procesamiento de imágenes digitales

Estudio morfométrico del concentrado de pirolusita mediante el procesamiento de imágenes digitales

35 Dos de las operaciones morfológicas más utilizadas en análisis de imágenes son la erosión y la dilatación. La primera consiste en examinar cada píxel y cambiarlo de ON a OFF si alguno de sus vecinos está en OFF. Normalmente se utilizan como vecinos los ocho que rodean al píxel examinado, aunque para algunas aplicaciones se pueden utilizar conectividades de 4 vecinos (los 2 verticales y los 2 horizontales) e incluso conectividades de 2 vecinos (los verticales o los horizontales). La dilatación es el proceso inverso, consiste en cambiar los píxeles de OFF a ON si alguno de sus vecinos esta ON. Al resultado de una erosión más una dilatación se le denomina apertura (opening). El nombre proviene de la tendencia de esta secuencia de operaciones a separar (abrir) puentes de unión entre objetos próximos o a abrir cavidades próximas al borde. La operación opuesta (dilatación más erosión) es denominada cierre (closing) y puede usarse para conectar objetos muy próximos o para rellenar pequeños huecos. El proceso de apertura puede utilizarse para eliminar pequeños objetos de la imagen.
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Identificación del riesgo de inundación en  zonas vulnerables del Polígono La Sabana – Llano Largo del municipio de Acapulco, Gro.

Identificación del riesgo de inundación en zonas vulnerables del Polígono La Sabana – Llano Largo del municipio de Acapulco, Gro.

Resumen— Este trabajo trata de dilucidar la importancia del uso de los Sistemas de Información Geográfica y el procesamiento digital de imágenes de satélite, como una herramienta útil para realizar una propuesta metodológica de análisis geoespacial en la prevención y mitigación de riesgo en zonas inundables y de alta vulnerabilidad para prevenir desastres. Representa para las autoridades una ayuda en la toma de decisiones. Estas herramientas fueron utilizadas en el polígono La Sabana - Llano Largo del municipio de Acapulco, Gro,, el cual presenta conflictos en el uso de suelo, por la ocupación de asentamientos irregulares. Se realizó un mapa de densidad de población, y una ponderación recoge la cantidad de población estaría afectada ante el peligro de inundación.
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Specklegramas de fibra óptica analizados mediante procesamiento digital de imágenes

Specklegramas de fibra óptica analizados mediante procesamiento digital de imágenes

En este trabajo se llevó a cabo la simulación numérica de la acción de una fuerza de perturbación sobre una fibra óptica y la respuesta en el patrón de intensidades a la salida de ésta. Los resultados son cercanos a los observados experimen- talmente y mostrados en la literatura. Sobre estos patrones se realizó análisis de correlación como método de cuantifi- cación/interrogación del sistema al ser usado como sensor de perturbaciones físicas. Se mostró que esta metodología es útil y que la división del patrón de intensidades puede mejo- rar las características metrológicas del sistema como sensor. Agradecimientos
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Diferenciación visual de niños y adultos a partir de imágenes faciales

Diferenciación visual de niños y adultos a partir de imágenes faciales

El problema de estimación de edad es uno de los principales temas de interés en el análisis de imágenes faciales debido a sus múltiples aplicaciones en el mundo real donde puede ser de gran utilidad. Los seres humanos poseemos una habilidad innata para determinar la edad a partir de la apariencia de un rostro con gran precisión [6]. Por ejemplo, es fácil para nosotros identificar el proceso de envejecimiento de Albert Einstein en la imagen 1 [3]. El propósito general de la investigación en esta área es lograr que las máquinas posean esta misma habili- dad, teniendo como base los avances tecnológicos de hardware y software desarrollados en los últimos años.
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Determinación del estado de madurez del aguacate mediante procesamiento de imágenes con la Raspberry PI

Determinación del estado de madurez del aguacate mediante procesamiento de imágenes con la Raspberry PI

presentado por Leonario Pencue Fierro y Jauri León Téllez, donde por medio del análisis digital de imágenes en frutas, en total 165 frutos para la realización del entrenamiento y validación del sistema, se tuvo en cuenta la validación del sistema según la norma NTC4086 del ICONTEC que está de acuerdo con la calidad visual que busca el consumidor, los tipos de daños que buscaban principalmente por medio del análisis digital de imágenes eran principalmente las manchas, cicatrices, lesiones oscuras, podredumbre, y también analizar el buen estado de la madurez la forma y el tamaño, clasificándolo en 4 clases, siendo la ultima el estado de desecho de la fruta. La adquisición de las imágenes la realizaron mediante una cámara CCD JVC Modelo TK-C1380 a color, y en específico de las 165 especies eligieron la Naranja valencia para aplicar los análisis, estas se colocan en una cámara de iluminación blanca, y las imágenes se digitalizaron mediante una tarjeta Matrox Meteor II/Std y se procesaron mediante una estación Leica Q5501W, el software para la adquisición de datos y el procesamiento de las imágenes fue por medio de Qwin/Quips.
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Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Los métodos de procesamiento a nivel de subpíxel en técnicas de súper-resolución aprovechan el desarrollo alcanzado a partir de eficientes métodos de interpolación. Actualmente existen varios algoritmos en uso para la interpolación de imágenes digitales. Algunos de los algoritmos de interpolación comunes son el vecino más próximo, bilineal y bicúbica. Otros algoritmos de interpolación como Catmull-Rom y el Mitchell-Netravali generan una mejor calidad de imagen. El algoritmo Lanczos utiliza la función de ventana de sincronismo con 2 lóbulos, 3 lóbulos o 4 lóbulos para aplicar la interpolación. Estos algoritmos utilizan interpoladores de orden superior que tienen más píxeles circundantes en cuenta, y por lo tanto también requieren más tiempo de cálculo, y retienen la mayor parte de los detalles de la imagen después de una interpolación. Son extremadamente útiles cuando la imagen requiere múltiples traslaciones, rotaciones o distorsiones geométricas en pasos separados. No obstante, a pesar de que estos algoritmos funcionan bien, requieren un largo tiempo de procesamiento debido a su complejidad. Esto es intolerable para su utilización en el procesamiento de grandes volúmenes de imágenes, como las que surgen de los BSE-SEM. A su vez, asociados al concepto de promediado de imágenes afectadas con ruido de carácter aleatorio de media cero, los métodos de desplazamiento a nivel de subpíxel pueden ser utilizados en el suavizado y la reducción de ruido. Todo ello contribuye con el éxito de las subsiguientes etapas de procesamiento y análisis de estas imágenes [1-3].
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Detección de carcinomas en las imágenes de mamografía mediante tecnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones

Detección de carcinomas en las imágenes de mamografía mediante tecnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones

Figura. A ‐  [ ] dimensiones de carcinomas, tumor y micro carcinomas  [ ]  Uno  de  los  procesos  en  el  diagnóstico  tempraño  es  la  interpretación  de  las  imágenes  está  basado  en  un  análisis  morfológico  complejo  basado  es  diferentes  vectores:  tamaño,  textura,  formas,  con  miras  a  localizar  masas,  calcificaciones,  distorsiones  arquitecturales,  áreas  de  densidades  asimétricas  entre  las  mamas  y  ductos  lactíferos  predominantes  [  ].  La  sensibilidad  de  la  mamografía  es  la  probabilidad de un resultado añormal en presencia de cáncer de mama  es altay está  entre el  % a  %, en relación al examen clínico que es del  %. Dependiendo de la  edad  la  sensibilidad  se  incrementa.  Por  otro  lado  la  especificad  de  la  mamografía  probabilidad  de un  resultado  normal  es  ausencia  de  la  enfermedad   es  baja y  está  entre  el  %  y  el  %.  Alrededor  de  las  mamografías  practicadas  en  mujeres  sin  cáncer  mamario  resultados  de  falsos  positivos   sugieren  su  presencia,  provocando  ansiedad, exámenes complementarios y biopsias mamarias innecesarias que además  suben el costo en el tratamiento [ ].  
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Modelado de sistemas de transmisión y reconstrucción de imágenes basados en mazos de fibra óptica no coherentes

Modelado de sistemas de transmisión y reconstrucción de imágenes basados en mazos de fibra óptica no coherentes

A medida que los sistemas de telecomunicación y computacionales crecen en prestaciones se hacen más evidentes algunas limitaciones de la electrónica en determinadas áreas técnicas, especialmente en cuanto a nivel de integración y conectividad se refiere. El uso de la fibra óptica como una alternativa tecnológica en algunas áreas de las comunicaciones, las mediciones, y en especial la inspección visual, ha ido alcanzando notable desarrollo desde hace algún tiempo y cada día crece el número de aplicaciones vinculadas a estos entornos. No se pretende en esta sección realizar un análisis detallado de los fenómenos físico-ópticos que aparecen en estas guías de luz ni valorar los diferentes materiales que se pueden ver involucrados en su fabricación, sino simplemente introducir al lector en el campo de aplicaciones de este elemento con especial énfasis en su uso para la transmisión de imágenes. Una fibra óptica es básicamente un conductor óptico (o guía de ondas luminosas) que consta de un núcleo transparente, que puede estar construido con algún tipo de vidrio o plástico, y un recubrimiento que posee propiedades ópticas diferentes de las del núcleo. Son filamentos de alta pureza, compactos, y su proceso de elaboración persigue que el índice de refracción de su núcleo, que es la guía de la onda luminosa, sea uniforme para minimizar pérdidas.
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