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1 La Revista ITECKNE, Innovación e Investigación en Ingeniería, es una publicación de carácter científico y tecnológico, editada semestralmente por la División de Ingenierías y Arquitectura de la Universidad Santo Tomás desde el año ITECKNE es un medio de divulgación que busca promover la publicación científica que contribuya al desarrollo de la ciencia y la industria en un contexto nacional e internacional. Todos los artículos publicados se someten a revisión de dos pares o árbitros, de conocida idoneidad en el tema. La Revista ITECKNE publica artículos en las siguientes áreas: Ciencias Básicas Ingeniería Ambiental Ingeniería Civil Ingeniería Electrónica Ingeniería Industrial Ingeniería Mecánica Ingeniería Mecátronica Ingeniería de Sistemas Ingeniería de Telecomunicaciones Química Ambiental Otras áreas relacionadas con la ingeniería DIRECTIVOS fr. Samuel Elías FORERO BUITRAGO, op. Rector fr. Mauricio CORTÉS GALLEGO, op. Vicerrector Académico fr. Rubén DARÍO LÓPEZ GARCÍA, op. Vicerrector Administrativo y Financiero fr. Fernando CAJICÁ GAMBOA, op. Decano de División de Ingenierías y Arquitectura DEPARTAMENTO DE PUBLICACIONES Freddy Luis Guerrero Patarroyo, MBA. Director María Amalia García Núñez Corrección Ortográfica y de Estilo Luis Alberto Barbosa Jaime, Pub. Diseño y Diagramación TRADUCCIÓN Sonia Bataller Fuster Manuel Andrés Rosero Niño Intituto de Lenguas y Cultura Extranjeras PORTADA Imagen tomada del Banco de Imágenes IMPRESIÓN Distrigraf PERIODICIDAD Semestral ISSN ISSN DIGITAL Copyright Universidad Santo Tomás EDITOR Yudy Natalia Flórez Ordóñez, Ph.D COORDINADORA EDITORIAL Lizeth Johanna Alvarado Rueda, M.Sc COMITÉ EDITORIAL Yudy Natalia Flórez Ordóñez, Ph.D Universidad Santo Tomás Bucaramanga, Colombia Catalina Tobón Zuluaga, Ph.D Instituto Tecnológico Metropolitano Medellín, Colombia Ángel Alberich Bayarri, Ph.D Grupo Hospitalario Quirón Valencia, España Héctor Esteban Gonzales, Ph.D Universidad Politécnica de Valencia Valencia, España Olivier Balédent, Ph.D Université de Picardie Jules Verne Amiens, Francia Jaime Alberto Castillo León, Ph.D Technical University of Demark Lyngby, Dinamarca COMITÉ CIENTÍFICO Juan Carlos Guerri Cebollada, Ph.D Universidad Politécnica de Valencia Valencia, España Rudy Cepeda Gómez, Ph.D Universidad de Rostock Rostock, Alemania Leonor Yamile Vargas Méndez, Ph.D Universidad Santo Tomás Bucaramanga, Colombia Ramón Gutiérrez Castrejón, Ph.D Universidad Nacional Autónoma de México Ciudad de México, México Alberto Gonzáles Salvador, Ph.D Universidad Politécnica de Valencia Valencia, España. Mónica Karel Huerta, Ph.D Universidad Simón Bolívar Caracas, Venezuela Javier Baliosian de Lazzari, Ph.D Universidad de la República Montevideo, Uruguay César Darío Guerrero, Ph.D Universidad Autónoma de Bucaramanga Bucaramanga, Colombia La revista ITECKNE ha sido aceptada en los siguientes índices bibliográficos y bases bibliográficas: Sistema Nacional de Indexación y Homologación de Revistas Especializadas CT+I-PUBLINDEX, Categoria B Sistema regional de información en línea para revistas científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal - LATINDEX DIALNET EBSCO Publishing Índice Actualidad Iberoamericana - CIT Qualis Engenharias III: B5 SciELO Colombia Toda la información contenida en los artículos es sólo responsabilidad de los autores y no representan necesariamente la opinión de la Universidad Santo Tomás. La publicación no se hace responsable por cualquier daño y o perjuicio por el uso de los contenidos de esta revista. Los conceptos y opiniones expresadas en los artículos son responsabilidad exclusiva de los autores. En canje, ITECKNE se puede solicitar a: Biblioteca Universidad Santo Tomás Carrera 18 No 9-27 Teléfono: (57) (7) Extensión 2332 Bucaramanga - Colombia para canje:

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3 Contenido Revista ITECKNE Vol. 12 Nº 1 Enero - Junio de 2015 Editorial Retos de la formación en Ingeniería...5 Ing. Yudy Natalia Flórez Ordoñez Ph.D ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN Modelo de entrenamiento en toma de decisiones relacionadas con gestión de producción y operaciones de un sistema de fabricación de bioetanol Model training decisions relating to production and operations management system of making bioetanol...7 Jhonathan Mauricio Vargas-Barbosa, Jaime Alberto Giraldo-García Sistema de captura de gestos con KINECT para la manipulación de robots quirúrgicos virtuales Gesture KINECT capture system for virtual surgical robots manipulation...17 Juan Diego Hurtado-Chaves, Alex Aldemar Nástar-Guacales, Oscar Andrés Vivas-Albán CFD simulation of mixing process in a large crude oil storage tank with side-entry impellers Simulación en CFD del proceso de mezcla en un tanque de almacenamiento de crudo de gran escala con agitadores de entrada lateral Diana Carolina Hernández-Jaramillo, César Nieto-Londoño, Nayith Álvarez-Sarmiento,Rigoberto Barrero, Luz Ángela Novoa-Mantilla Síntesis y caracterización de membranas híbridas a partir de quitosan, polivinil alcohol y sílice para su aplicación en deshidratación de gases Synthesis and characterization of hybrides membranes composed of chitosan, polyvinyl alcohol and silica for its application in dehydration of gases Martha Isabel Gutiérrez-Gutiérrez, Diego Francisco Morales-Mendivelso, Carlos Jesús Muvdi-Nova, Arlex Chaves-Guerrero Producción de biodiésel por etanolisis utilizando aceites de fritura de hoteles y su uso en calderas pirotubulares Biodiesel production by ethanolysis using waste cooking oil from hotels for firetube boilers Edwin Alberto Bulla-Pereira, Carlos Alberto Guerrero-Fajardo, Fabio Emiro Sierra-Vargas Delta robot controlled by robotic operating system Robot delta controlado con sistema operativo robótico (R.O.S.) David Raimundo Rivas-Lalaleo, Eddie Egberto Galarza-Zambrano, Diana Carolina Tumbaco-Mendoza, Wilmer Enrique Quimbita-Zapata, Omar Vinicio Galarza-Barrionuevo

4 Design, construction and evaluation of a dual device with cellular / satellite coverage for mobile asset tracking technology transfer through Diseño, construcción y evaluación de un dispositivo dual con cobertura celular/satelital mediante transferencia tecnológica Hernán Paz-Penagos, Johnny Alexander Arevalo-López, Marco Andrés Ortiz-Niño, Roberto Ferro-Escobar Caracterización de un clúster y sus recursos en una red Ad Hoc a partir de la distribución geométrica truncada Characterization of a cluster and its resources in an Ad-Hoc network starting from the truncated geometric distribution Juan Pablo Ospina-López, Jorge Eduardo Ortiz-Triviñio Regulador de rápido transitorio de bajo diferencial de tensión en tecnología de 90 nm A fast transient low dropout regulator on 90 nm technology Héctor Iván Gómez-Ortiz, Carlos Andrés Neira-Triana, Francisco Angarita-Cediel CASO DE ESTUDIO Análisis del efecto-día en el mercado accionario colombiano empleando mapas autoorganizados Analysis of day-effect in the colombian stock market using self-organizing maps David Rene Peña-Cuéllar, Juan David Ortiz-Sandoval, Helbert Eduardo Espitia-Cuchango Instrucciones a los autores Revista ITECKNE Instructions to authors ITECKNE Journal...100

5 Editorial RETOS DE LA FORMACIÓN EN INGENIERÍA La ingeniería durante años ha desempeñado un papel dinamizador en el crecimiento y desarrollo competitivo de los países, al aportar grandes avances científicos a las transformaciones tecnológicas, lo cual ha permitido fortalecer los diferentes sectores productivos de la sociedad. Sin embargo, también se ha visto enfrentada a retos que han dado origen a realizar cuestionamientos que están direccionados principalmente en los últimos años a la formación en ingeniería. Es así, que diferentes asociaciones gremiales nacionales e internacionales realizan constantemente congresos, foros y debates en torno al tema, donde representantes de la academia y sectores productivos se encuentran. Actualmente, la ingeniería se enfrenta al principal reto, consolidar una propuesta integradora de formación que responda con conciencia ambiental, social y ética a las necesidades de la sociedad, basada en una enseñanza sólida de las ciencias básicas y aplicadas. Este reto ha llevado a transformaciones en el aula de clase, revisar las metodologías de enseñanza y aprendizaje, incrementar la formación autónoma y promover la interdisciplinariedad de la profesión. El sector productivo no debiese ser ajeno a esta formación, es importante que la academia y la empresa continúen fortaleciendo sus relaciones con el propósito de trabajar mancomunadamente en este aprendizaje. La participación conjunta en proyectos de investigación y extensión brindan a docentes, investigadores y estudiantes un acercamiento a la realidad, permitiendo aplicar la teoría a situaciones reales, e incrementar el desarrollo de pensamiento crítico. El desenvolvimiento histórico de las sociedades trae consigo desafíos globales y complejos que los profesionales en ingeniería deben afrontar, por tanto, es responsabilidad social de las universidades brindar contextos de aprendizaje que promuevan evolución en la manera de adquirir conocimientos, permeada por competencias transversales a la profesión. Esta duodécima edición de la Revista ITECKNE recoge nueve artículos de investigación y un estudio de caso, en las áreas de la Ingeniería y Ciencias Básicas. El Comité Editorial de la Revista ITECKNE agradece a la comunidad académica la confianza depositada en la publicación. El propósito del equipo editorial y árbitros es continuar fortaleciendo la apertura de la publicación a contextos internacionales. Ing. Yudy Natalia Flórez Ordoñez Ph.D Editor

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7 Modelo de entrenamiento en toma de decisiones relacionadas con gestión de producción y operaciones de un sistema de fabricación de bioetanol Model training decisions relating to production and operations management system of making bioetanol Jhonathan Mauricio Vargas-Barbosa M. Sc (c) Ingeniería Industrial, Universidad Nacional de Colombia Manizales, Colombia Jaime Alberto Giraldo-García Ph. D. Ingeniería-automatización Industrial, Universidad Nacional de Colombia Manizales, Colombia Resumen El objetivo de este trabajo de investigación fue desarrollar un modelo de decisión para que estudiantes de Ingeniería Química se entrenen en la toma de decisiones relacionadas con la Gestión de la Producción y las Operaciones (GPO). El modelo está soportado en simulación discreta, y mediante este los usuarios pueden plantear diferentes escenarios de operación de un proceso típico abordado por la ingeniería química, como lo es la producción de bioetanol a partir de caña de azúcar, y evaluar cómo estos escenarios afectan el nivel de producción. Se espera que el modelo sea utilizado en el entrenamiento de futuros ingenieros químicos en toma de decisiones sobre GPO, para facilitar la experimentación con un sistema real mediante su simulación. Se concluye la importancia del uso de la simulación en los procesos formativos, mediante modelos y herramientas construidos entre docentes y estudiantes, que permitan romper con las barreras espaciales, temporales y de costo al experimentar con sistemas reales y así fomentar la formación en ambientes virtuales de aprendizaje. Palabras clave Gestión de la producción y operaciones, modelo de decisión, proceso enseñanza-aprendizaje, simulación, sistema de producción de bioetanol. Abstract The objective of this research was to develop a decision model for chemical engineering students are trained in making decisions related to the Management of Production and Operations (GPO). The model is supported in discrete simulation and through this, users can pose different scenarios of operation of a typical process addressed by the chemical engineering, such as the production of bioethanol from sugarcane and evaluate how these scenarios affect production level. Model is expected to be used in the training of future chemical engineers in making decisions about GPO, facilitating experimentation with a real system by simulation. The importance of the use of simulation in training processes, using models and tools built between teachers and students, allowing break the space, time and cost to experiment with real systems and barriers and promote training in virtual environments is concluded learning Keywords Production Management and Operations, Model Decision Process Teaching / Learning, Simulation, Bioethanol Production System. 1. INTRODUCCIÓN Este trabajo reporta el desarrollo de un modelo de decisión de soporte a un sistema de producción de bioetanol (a partir de caña de azúcar) apoyado en simulación, mediante el cual se controlan variables de decisión relacionadas con la GPO, que afectan el desempeño del sistema, en términos del volumen de producción de bioetanol (en litros) en un periodo de tiempo determinado. El objetivo central es entrenar a estudiantes de ingeniería química en la toma de decisiones en temas relacionados con GPO, empleando el modelamiento de sistemas comúnmente abordados en los currículos de ingeniería química. La idea se gesta a partir de indagaciones preliminares que revelan que alrededor del 90% de los estudiantes de esta carrera, en nuestra sede universitaria, encuentran dificultades en la enseñanza-aprendizaje de este tema. En la actualidad la generación de alternativas energéticas distintas a las ya convencionales, obtenidas principalmente de la explotación del petróleo, ha conllevado al uso de materias pri- Recibido: 25/07/2014/ Aceptado: 01/12/2014/ ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio

8 8 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio mas naturales en la fabricación de los llamados biocombustibles, entre los cuales se destaca el bioetanol. Para Sánchez et al. [1] la produccion de energías renovables ha surgido a raíz de la necesidad de proteger el medio ambiente, preservar los recursos, tanto renovables como no renovables y maximizar el potencial de uso de productos agrícolas, y en especial, de los subproductos que estos generan al someterlos a distintos procesos agroindustriales, cuya disposición final es un gran problema ambiental. El proceso para la producción de etanol por vía fermentativa o bioetanol tiene dos etapas fundamentales: la fermentación y la destilación [2]. Vázquez y Dacosta [3] definen la fermentación como una bioreacción que permite degradar azúcares en alcohol y dióxido de carbono. Geankoplis [4] considera la destilación como un método de separación de componentes de una solución líquida, la cual depende de la distribución de los componentes entre una fase de vapor y una fase líquida. En la Fig. 1 se muestra un diagrama simplificado del proceso de producción de bioetanol cuyas etapas fundamentales son la fermentación y la destilación. Pero además de considerar los aspectos técnicos del proceso, estos sistemas requieren ser gestionados apropiadamente para alcanzar los niveles de producción deseados. La GPO busca continuamente la construcción y sostenibilidad de las capacidades competitivas de la unidad empresarial, lo que implica la comprensión del rol de todas las funciones organizacionales y en especial la de producción como función clave dentro del quehacer empresarial, y su contribución para enfrentar los actuales condicionamientos del entorno [5]. Según la legislacion del Congreso de la República de Colombia [6], se define la profesión de ingeniería química como la aplicación de los conocimientos y medios de las ciencias físicas, químicas y matemáticas, en el análisis, diseño, dirección, supervisión y control de procesos de transformacion de materias primas en productos terminados, lo cual evidencia una relacion directa entre la GPO y la ingeniería química. Para entender esta relacion se requiere conocer de manera cuantificada el aspecto operativo del sistema por gestionar. La Fig. 2 muestra un esquema operacional básico de flujos de material de un sistema de producción de bioetanol en particular. A partir de un flujo de caña de 1000 kg/ hora, el cual para su lavado requiere 5000 l/hora de agua para remover las impurezas que podrían contaminar los jugos azucarados en la fermentación. La caña debe pasar por un proceso de molienda en el que se extraen los jugos azucarados y como subproducto se obtiene bagazo, el cual en muchas plantas es utilizado para la generación de energía mediante la combustión. Se estima que por cada kilogramo de caña, el 73% representa los jugos azucarados. A estos jugos se les debe agregar algunos nutrientes y sustancias químicas para adecuar las condiciones para la fermentación donde los microorganismos digieren los azucares y los transforman en etanol; al producto de la fermentación se le conoce como mosto. Este último contiene etanol y otras sustancias, por tanto, es necesario separar el producto de interés (etanol) de los subproductos contaminantes, por ello se pasa esta mezcla por dos etapas de destilación. La primera separa el etanol del resto de sustancias hasta una concentración alrededor del 95% en volumen, el cual representa el punto azeótropo (máxima concentración de etanol en condiciones normales). Luego, se pasa a la segunda etapa de destilación donde se modifican las condiciones de temperatura y presión para obtener un producto 100% puro. Como subproducto de la destilación se obtienen vinazas las cuales contienen gran cantidad de materia orgánica que debe ser tratada antes de ser vertida en los afluentes. Se estima que por cada litro de etanol producido se obtienen alrededor de 9.7 litros de vinazas, las cuales representan un problema ambiental al no ser tratadas como corresponden. Estos sistemas en el mundo real consideran múltiples maquinas/equipos, áreas de almacenamiento, recursos de transporte, diversos flujos de información y material, procedimientos y reglas de control, entre otros. Cuando estos se modelan debe procurarse representar gran parte de su estructura y comportamiento (lo que le da robustez al modelo), si se quieren tener modelos válidos del sistema. Con las herramientas de simulación se pueden desarrollar modelos robustos que se acercan a la realidad estudiada, cuestión que no pasa con otras herramientas de soporte a la toma de decisiones, tales como: la programación lineal o algunos métodos de solución analítica como el cálculo (diferencial e integral) y el álgebra, entre

9 Modelo de entrenamiento en toma de decisiones relacionadas con gestión de producción y operaciones de un sistema de fabricación de bioetanol - Vargas, Giraldo 9 Fig. 1. ESQUEMA SIMPLIFICADO DE PRODUCCIÓN DE BIOETANOL A PARTIR DE CAÑA DE AZÚCAR Fuente: autores, a partir de la observacion directa en un sistema real. Fig. 2. ESQUEMA BÁSICO DE UN SISTEMA DE PRODUCCIÓN DE BIOETANOL Fuente: autores, a partir de la observacion directa en un sistema real. otros [7]. El uso de simulación está relacionado con la complejidad de los sistemas estudiados, haciendo intervenir variables controlables y no controlables, con características estocásticas y alta interdependencia entre componentes, mientras que con el uso de otras herramientas matemáticas se deben proponer algunas hipótesis de simplificación, las cuales alejan el sistema estudiado de su realidad. Dado que el sistema para gestionar presenta comportamiento estocástico y alta interdependencia, Kelton y Law [7], Banks et al. [8] y Shannon [9] están de acuerdo con lo que se ha de considerar el modelamiento de sistemas complejos mediante simulación si: No existe una formulación matemática del problema Las técnicas analíticas están disponibles, pero los procedimientos matemáticos son tan complejos y difíciles que la simulación proporciona un método más simple de solución. Se desea observar el comportamiento simulado del sistema sobre un periodo de tiempo. Se requiere la aceleración del tiempo para sistemas que exigen más tiempo para realizarse. En la literatura se ofrecen muchas metodologías aceptadas para la construcción de modelos y estudios con simulación. Giraldo [10], uno de los autores, en su libro plantea una adaptación a las metodologías propuestas por Banks et al. (2009), Kelton y Law (2007) y Harrell et al. (2004), entre otros. Esta adaptación metodológica se empleó en el desarrollo del modelo de simulación que se describe adelante.

10 10 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio Finalmente, al hacer un corto sondeo en la literatura especializada sobre simulación de sistemas de producción de bioetanol, se encuentra que autores como [11], [12] y [13] entre muchos otros, han realizado trabajos enfocados a la simulación de procesos de producción de bioetanol por diferentes medios. [11] hace un análisis de las tecnologías existentes para la obtención de etanol a partir de dos materias primas (maíz y caña de azúcar), realiza una simulación y valida los datos con procesos reales. Para finalizar, concluye que la simulación es una herramienta muy importante, ya que reduce costos, minimiza tiempo y permite una experimentación más amplia en los bioprocesos. Aunque [11] expresa las ventajas de la simulación en procesos industriales como la producción de bioetanol, no propone utilizar esta herramienta como ayuda didáctica. En su estudio, [12] utilizó la simulación como herramienta para estimar algunas propiedades fisicoquímicas de las materias primas, obtener resultados del funcionamiento de la planta y estimar los costos energéticos. Aunque este estudio propone un proceso alterno para la obtención de bioetanol, la simulación no es utilizada con fines pedagógicos. [13] en su tratado hace un análisis de la producción de etanol por hidratación de etileno. Como otros autores, [13] utiliza la simulación para obtener resultados del funcionamiento del proceso propuesto, estimar costos y proponer mejoras. Aunque los modelos de simulación propuestos por los autores [11], [12] y [13] entre otros, son muy útiles para el diseño y mejora de procesos, estos no están enfocados como herramientas didácticas que ayuden a los estudiantes al entrenamiento en temas relacionados con la GPO. Motivados por lo antes expuesto, en este artículo se presenta un modelo de decisión soportado en simulación como herramienta de entrenamiento en GPO, con el fin de que estudiantes de ingeniería química estén preparados en el ámbito laboral al momento de tomar decisiones en su desempeño profesional. 2. DESARROLLO METODOLÓGICO 2. 1 Detección de dificultades en los procesos de enseñanza-aprendizaje en GPO El aumento de estudiantes y profesionales de ingeniería química que han cursado tanto la Especialización en Dirección de Producción y Operaciones como la Maestría en Ingeniería Industrial (programas ofrecidos por el Departamento de Ingeniería Industrial de nuestra Universidad), muestran la necesidad de abordar temas referentes a la GPO en el programa de Ingeniería Química. Prueba de ello es que para el 2013 se registraron 33 estudiantes en los posgrados referidos, los cuales son ingenieros químicos o estudiantes de Ingeniería Química que asisten a estos posgrados como opción de grado. Para el estudio de las dificultades en los procesos de enseñanza-aprendizaje de la GPO para ingenieros químicos se proponen 4 categorías de variables causa-efecto, a incluir en los instrumentos de recolección de datos, las cuales exploran los procesos formativos desde diferentes puntos de vista [14]. Prácticas en los procesos de enseñanzaaprendizaje de GPO TIC. Contexto académico en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Características de las actividades de enseñanza-aprendizaje basadas en TIC. Presencia o ausencia de las TIC. Se aplicaron encuestas a estudiantes y egresados del programa de Ingeniería Química de la Universidad Nacional de Colombia sede Manizales, en la que se encontró que para una muestra preliminar de 26 egresados y 17 estudiantes del programa, en función de las categorías citadas, el 77% de los estudiantes encuestados consideran necesario el uso de las TIC en los procesos de enseñanza-aprendizaje y específicamente en temas referentes a la GPO y enfocando estos procesos formativos al uso de casos de estudio soportados con TIC. En el instrumento aplicado a los egresados, este grupo resalta la falencia que encontraron en sus procesos formativos, donde las TIC no hicieron parte fundamental en el aprendizaje de la GPO. El 77% de los encuestados consideran que las TIC en su pregrado no aportaron a la preparación y desempeño en temas referentes a la GPO. También, se encuentra que el 85% de los egresados encuestados ha considerado profundizar en temas referentes a la GPO, ya sea por interés propio o porque en su campo laboral han encontrado la necesidad de profundizar en dichos temas. Igualmente, el

11 Modelo de entrenamiento en toma de decisiones relacionadas con gestión de producción y operaciones de un sistema de fabricación de bioetanol - Vargas, Giraldo % de los egresados consideran importante el uso de las TIC como soporte en sus procesos formativos, de los cuales el 62% considera que las herramientas y temas vistos no están enfocados al contexto colombiano. Por otra parte, todos los estudiantes encuestados consideran que el uso de las TIC aporta a los procesos formativos. También en diálogos sostenidos con egresados del programa se ha evidenciado la necesidad e importancia de temas como la distribución en planta, localización, planeación y programación de la producción entre otros temas, para su desarrollo profesional. Tanto los egresados como los estudiantes destacan entre las muchas características de las TIC, el amplio acceso a la información, la no existencia de barreras espaciales para acceder al proceso formativo, la interacción virtual entre diferentes sujetos involucrados en los procesos de enseñanza-aprendizaje y la facilidad para acceder a la información desde cualquier lugar y en cualquier momento. Ahora, desde la enseñanza, los docentes del programa de Ingeniería Química recalcan también la importancia de la GPO en el ámbito profesional, considerando importante abordar los procesos de enseñanza-aprendizaje soportados en TIC y contextualizando el conocimiento en el ámbito nacional y regional (para ver los resultados de las encuestas, visitar el sitio Conceptualización del modelo de decisión El planteamiento del modelo de decisión se describe en (1) cuyas variables de decisión x i presentan una relación lógico-matemática con la variable respuesta y descrita por la función f(x i ). Los componentes de entrada/salida del modelo se describen en la Tabla I. TABLA I. COMPONENTES ENTRADA-SALIDA DEL MODELO DE DECISIÓN Variable Descripción de la variable Unidad de medida X 1 Coordenada x zona de almacenamiento de caña Metros (m) X 2 Coordenada y zona de almacenamiento de caña Metros (m) X 3 Coordenada x zona de lavado de caña Metros (m) X 4 Coordenada y zona de lavado de caña Metros (m) X 5 Coordenada x zona de almacenamiento de bagazo Metros (m) X 6 Coordenada y zona de almacenamiento de bagazo Metros (m) X 7 Capacidad molienda Kilogramos (Kg) X 8 Capacidad zona lavado de caña Kilogramos (Kg) X 9 Tiempo de molienda según distribución de probabilidad Horas (h) X 10 Tiempo lavado de caña según distribución de probabilidad Horas (h) y Variable respuesta, producción de etanol en un periodo de tiempo dado Litros (L) f(x i ) Modelo de simulación Se tiene que las variables X 1 a la X 6 son coordenadas en un plano cartesiano y las variables X 7 a la X 10 representan parámetros de operación de las zonas de molienda y lavado de caña, cuyos valores pueden ser determinísticos o aleatorios. 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Para Fredes et al. [15], la simulación al propiciar un ambiente virtual puede ser una herramienta muy útil al momento de situar a los estudiantes en escenarios prácticos, que para el caso lo constituye la toma de decisiones en GPO, ya que pueden acceder a modelos de sistemas productivos reales y modificar algunas condiciones de operación, las cuales en el mundo real no lo pueden hacer, por razones que van desde el costo hasta el riesgo de ser sancionados ante pobres decisiones. En la misma vía, López y Saiegg [16] señalan que se puede utilizar la simulación de eventos discretos en los procesos de aprendizaje como una herramienta de experimentación, mejorando la forma en que los alumnos aprenden, permitiendo a estos trabajar con sistemas complejos y que

12 12 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio difícilmente puedan ser estudiados de forma directa. Consecuente con lo antes expuesto, se desarrolló un modelo de decisión basado en simulación discreta (ver su representación gráfica en la Fig. 3 y conceptual en la Fig. 4) como herramienta de soporte al proceso enseñanza-aprendizaje de la GPO empleando el software de simulación Flexsim. El empleo de este software obedece a que es un programa de simulación que ha tenido una constante y rápida evolución (una nueva versión en promedio cada 2 años), además de permitir el modelamiento discretofluido de forma completamente gráfica. Mediante el modelo de simulación desarrollado se permite al usuario final ingresar los valores de las variables de decisión X i, evaluar cómo se comporta el sistema y cómo estas variables de decisión afectan la producción de bioetanol. Los valores de las variables de decisión son ingresadas empleando la interfaz gráfica de usuario mostrada en la Fig. 5. Fig. 3. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DEL MODELO DE SIMULACIÓN Fuente: autores. Fig. 4. REPRESENTACIÓN CONCEPTUAL DEL MODELO DE SIMULACIÓN Fuente: autores a partir de simbología propuesta por Flexsim Inc.

13 Modelo de entrenamiento en toma de decisiones relacionadas con gestión de producción y operaciones de un sistema de fabricación de bioetanol - Vargas, Giraldo 13 Fig. 5. INTERFAZ GRÁFICA DE INTERACCIÓN USUARIO Y MODELO DE SIMULACIÓN Fuente: autores. Parte de la robustez del modelo de simulación desarrollado se refleja en el modelamiento de algunas variaciones no controlables como las paradas de los transportadores de caña, las cuales presentan un carácter aleatorio tanto por frecuencia de ocurrencia como duración. También se modelan ocurrencias como paradas totales de la planta para mantenimiento, estas paradas tienen una mayor duración y afectan la producción total de bioetanol. El modelo se desarrolló con estas condiciones, pues se busca representar fielmente el proceso productivo real. Los lectores que estén interesados en conocer y descargar el modelo de simulación desarrollado lo pueden hacer del sitio: Con fines de experimentación, se utiliza una longitud de corrida de 720 horas (1 mes), pudiendo el usuario modificar esta longitud de corrida según sus propios criterios. En pruebas preliminares se evidencia un periodo de calentamiento de 100 horas donde el sistema comienza a presentar una variación estable en los resultados. Se realizan 5 réplicas por escenario planteado para una simulación piloto, esto con el fin de conocer la variabilidad de los resultados del modelo. Con los valores recolectados se puede proponer un número de réplicas según el nivel de confianza con el que se diseñen cada una de las experimentaciones tal como lo expresa Giraldo [10]. Con el fin de exhibir las potencialidades del modelo de decisión, se plantean 4 escenarios que se muestran en la Tabla II. Las coordenadas x, y son relativas al punto (0,0) mostrado en la Fig. 3 y los valores de las demás variables de decisión se dan en las unidades de medida referenciados en la Tabla I. Los tiempos de molienda y lavado de caña se muestrean según una distribución de probabilidad normal (al ser posible utilizar otra distribución de probabilidad). Cabe destacar que la posibilidad de escenarios es tan grande como las que imagine el experimentador. Los resultados de la experimentación de estos 4 escenarios se pueden ver en la Fig. 6. Los datos en los que se basan los gráficos pueden ser consultados en el sitio La Fig. 6, el gráfico 1 muestra claramente que los escenarios 2 y 4 alcanzan el más alto nivel de producción de bioetanol, mientras que los escenarios 1 y 3 son los peores. El gráfico 2 muestra el comportamiento del nivel de producción de etanol a través del tiempo. Dada la robustez de los modelos de simulación discutida anteriormente, es posible que el usuario obtenga otras mediciones del desempeño del sistema. Así, por ejemplo, el gráfico 3, muestra que los escenarios 2 y 4 son los que logran una mayor tasa de utilización de la zona de molienda y el gráfico 4 señala que en los escenarios 1 y 3 el transportador recorre mayores distancias.

14 14 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio TABLA II. ESCENARIOS DE SIMULACIÓN PLANTEADOS Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 X Y X Y X Y x y Almacenamiento caña Lavado caña Acopio bagazo Capacidad molienda Capacidad lavado de caña Tiempo molienda Dist. normal Media 1 h Desv. 0.1 h Dist. normal Media 1 h Desv. 0.1 h Dist. normal Media 2 h Desv. 0.1 h Dist. normal Media 2 h Desv. 0.1 h Dist. normal Dist. normal Dist. normal Dist. normal Tiempo lavado de caña Media 1 h Media 1 h Media 2 h Media 2 h Desv. 0.1 h Desv. 0.1 h Desv. 0.1 h Desv. 0.1 h Fig. 6. RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN DE 4 ESCENARIOS A 5 RÉPLICAS Fuente: autores. En síntesis, los resultados de la simulación muestran cómo para los escenarios planteados las variables de decisión relacionadas con la distribución en planta tienen un gran efecto en la variable resultado, esto se corrobora con el gráfico 4 de la Fig. 6, en el cual los escenarios que presentaron menor desplazamiento son los mismos escenarios donde la producción de bioetanol es mayor. Con el fin de que el lector vea otros resultados y compruebe de nuevo la robustez del modelo, en el sitio

15 Modelo de entrenamiento en toma de decisiones relacionadas con gestión de producción y operaciones de un sistema de fabricación de bioetanol - Vargas, Giraldo 15 encontrará los resultados de simular otros 4 escenarios que miden el desempeño en términos de producción de bioetanol, tasa de utilización de la zona de lavado de caña y el transportador. Además, en el sitio referenciado, mediante el enlace Encuesta de Satisfacción, los estudiantes pueden calificar su experiencia en el uso del modelo en términos de: comprensión del modelo, aporte a su formación, cumplimiento de expectativas, entre otros. 4. CONCLUSIONES La cualidad más importante del modelo desarrollado es la posibilidad de representar la alta variabilidad e interdependencia de los sistemas, como el de producción de bioetanol. Como se pudo comprobar, esta variabilidad se representó muestreando tiempos de proceso con distribuciones de probabilidad. La interdependencia se representó incluyendo del sistema real sus componentes principales y comportamiento entre estos. El modelo de decisión desarrollado permite a los estudiantes de Ingeniería Química entrenarse para la toma de decisiones en temas relacionados con la GPO, dado que la simulación permite experimentar con una abstracción de un proceso real sin afectarlo ni correr con los riesgos y costos que esto conlleva. Dado la robustez del modelo planteado, un estudio y análisis con otras herramientas, tales como la programación lineal (la cual supone que el comportamiento del mundo real es lineal), generaría resultados alejados de la realidad. Igualmente, es posible con los resultados de producción de bioetanol efectuar análisis de varianza (ANOVA), a fin de determinar estadísticamente que variables de decisión tienen un impacto importante en el nivel de producción de bioetanol. Dado el alto volumen de escenarios posibles (2 10 ), se sugiere emplear diseños fraccionados, según se considera en diseño experimental 2 k. AGRADECIMIENTOS Los autores agradecen a la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales, a través de la Dirección de Investigaciones (DIMA) y al Departamento de Ingeniería Industrial por su apoyo institucional al desarrollo de esta investigación (proyecto: Modelo de soporte al proceso enseñanza-aprendizaje de la gestión de la producción y operaciones basado en TICS. Aplicación al programa de Ingeniería Química, Código Hermes: 21817) el cual hace parte de la tesis de Maestría del coautor Jhonathan M. Vargas. REFERENCIAS [1] A. M. Sánchez Riaño, A. I. Gutiérrez Morales, J. A. Muñoz Hernández, y C. A. Rivera Barrero, Producción de bioetanol a partir de subproductos agroindustriales lignocelulósicos. Tumbaga, pp , [2] M. T. Hernández Nodarse, Tendencias actuales en la producción de bioetanol, Ingeniería Primero, pp. 1-17, [3] H. J. Vázquez, y O. Dacosta, Fermentación alcohólica: una opción para la producción de energía renovable a partir de desechos agrícolas, Ingeniería Investigación y Tecnología, pp [4] C. J. Geankoplis, Procesos de transporte y operaciones unitarias, México D. F.: Compañía Editorial Continental, S.A. DE C.V., [5] D. M. Cárdenas Aguirre, Ó. D. Castrillón Gómez, F. Becerra Rodríguez, A. García, J. A. Giraldo García, S. Ibarra Mirón, A. Zapata Gómez, Gestión de la Producción: Una Aproximación Conceptual, Bogotá: Universidad Nacional de Colombia, Unibiblos, [6] Congreso de la República de Colombia. Ley 18 de Por la cual se reglamenta el ejercicio de la profesión de Ingeniero Químico en el país, reconocida por el Ministerio de Educación Nacional, Bogotá [7] W. D. Kelton y A. M. Law, Simulation Modeling and Analysis 3nd Ed, McGraw-Hill [8] J. Banks, J. S. Carson, B. L. Nelson, Discrete-Event System Simulation, 4a Ed., Nueva York: Prentice Hall, [9] E. R. Shannon, Simulación de Sistemas, 1a ed., México: Editorial Trillas, [10] J. A Giraldo García, Simulación de sistemas de producción y de servicios, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería y Arquitectura, [11] C. A. Cardona, O. J. Sánchez, M. I. Montoya y J. A. Quintero, Simulación de los procesos de obtención de etanol a partir de caña de azúcar y maíz, Revista Scientia et Technica, pp , [12] P. J. Camacho, J. J. Martínez, C. A. Cardona y O. J. Sánchez, Simulación del proceso de producción de bioetanol a partir de biomasa residual de microalga obtenida como subproducto de la producción de bio-

16 16 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio diesel de tercera generación Trabajo de Grado para obtener el título de Ingeniero Químico, Universidad Industrial de Santander, [13] G. Gonzáles, Modelado y simulación de una planta de producción de etanol por Hidratación Directa de Etileno, Trabajo de Grado para obtener el título de ingeniero Químico, Universidad de Sevilla, [14] J. M. Vargas, Proyecto de Tesis de Maestría: Modelo de soporte al proceso enseñanza/aprendizaje de la gestión de la producción y operaciones basado en TIC. Aplicación al Programa de Ingeniería Química, Universidad Nacional de Colombia sede Manizales, [15] C. A. Fredes, J. P. Hernández, y D. A. Díaz, Potencial y problemas de la simulación en ambientes virtuales para el aprendizaje, Formación Universitaria, pp [16] C. A. López, y C. A. Saiegg, Uso de la simulación como estrategia de mejora en el proceso de enseñanzaaprendizaje en las universidades. Una Aplicación para la carrera de Informática. Tesis de Licenciatura en Informática, Comodoro Rivadavia: Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco

17 Sistema de captura de gestos con KINECT para la manipulación de robots quirúrgicos virtuales Gesture KINECT capture system for virtual surgical robots manipulation Juan Diego Hurtado-Chaves Ing. en Automática Industrial. Universidad del Cauca. Popayán, Colombia Alex Aldemar Nástar-Guacales Ing. en Automática Industrial. Universidad del Cauca. Popayán, Colombia Oscar Andrés Vivas-Albán Ph. D. en Robótica, Universidad del Cauca. Popayán, Colombia Resumen Este artículo presenta la aplicación de un sistema de captura de gestos con el fin de manipular dos robots quirúrgicos virtuales. El sistema de captura de gestos se realiza por medio de un dispositivo Kinect, el cual detecta el movimiento de las manos del usuario con el fin de mover los robots quirúrgicos, y de su rodilla derecha, utilizada para cambiar los instrumentos quirúrgicos de cada robot. Este sistema de captura con interfaz natural se prueba en un simulador quirúrgico para operaciones de laparoscopia, el cual consta de un robot porta endoscopio que se manipula con un joystick, y los dos robots quirúrgicos cuyos órganos terminales son guiados a partir de las señales captadas por el dispositivo Kinect, las cuales son transformadas en movimientos articulares de los robots debido al modelo cinemático. El sistema se prueba en una rutina de extracción de vesícula (colecistectomía) robotizada, permitiendo al usuario un mejor manejo gracias al uso de esta interfaz natural. Palabras clave Dispositivo Kinect, interfaces naturales, robots quirúrgicos, simuladores quirúrgicos. Abstract This article presents a gesture capture system for manipulating two virtual surgical robots. Gesture capture uses Kinect device to detect the movement of the user s hand to move the surgical robots, and his right knee to change the needed surgical tools. This natural interface capture system is proved on a surgical simulator for laparoscopic, that has a holder endoscopic robot manipulated by a joystick, and two surgical robots that are guided by the Kinect device. Kinematics model is used to transform Kinect captured signals to articular movements for the robots. System is tested on a robotic cholecystectomy, allowing a more natural manipulation to the user. Keywords Kinect device, natural interfaces, surgical robots, surgical simulator. 1. INTRODUCCIÓN La cirugía laparoscópica ha significado una importante revolución en la práctica quirúrgica. Iniciada hace casi tres décadas, esta permite operar en la zona abdominal sin necesidad de grandes aberturas. El procedimiento consiste en abrir tres o cuatro pequeños orificios en el abdomen del paciente, uno de los cuales lleva un endoscopio o cámara que transmite a los cirujanos el video del interior del abdomen, mientras que por los restantes se introducen los instrumentos quirúrgicos, con el fin de realizar la operación [1], [2]. Las ventajas de la laparoscopia son evidentes: menor trauma para el paciente, menor tiempo de recuperación, menor dolor, menor uso del sistema de salud y menores cicatrices. Sin embargo, aunque el paciente ha ganado muchísimo, para el cirujano ha significado un gran reto. Esto se debe a la difícil posición que él debe asumir durante toda la intervención (codos levantados) que genera fácilmente temblor en sus manos, a la difícil coordinación ojo-mano, ya que los instrumentos deben pasar por un punto fijo (trocar) en el abdomen, a la pérdida de visión en tres dimensiones y, en general, al complejo entrenamiento al que debe someterse un cirujano debutante en este tipo de prácticas. Recibido: 02/07/2014/ Aceptado: 15/12/2014/ ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio

18 18 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio La tecnología ha venido produciendo soluciones a estos nuevos desafíos, principalmente con los robots asistentes, quienes ayudan al cirujano a realizar su intervención eliminando gran parte de los inconvenientes nombrados anteriormente. Los mayores exponentes de esta tecnología son el robot Zeus [3] (discontinuado desde 2003), y el robot Da Vinci [4]. Para el caso de este último, el cirujano está cómodamente sentado sobre una consola manejando dos dispositivos tipo joystick, por medio de los cuales manipula los tres o cuatro brazos del robot Da Vinci, el cual puede hallarse en la misma habitación o a kilómetros de distancia. A pesar de su costo, que está cerca al millón de dólares, este robot ha alcanzado bastante popularidad, con más de mil quinientas unidades en uso en el mundo entero, entre ellas 13 en Latinoamérica [5]. Poco después de la aparición de los robots asistentes quirúrgicos surgieron los simuladores quirúrgicos, es decir, complejos sistemas software cuyo fin era ayudar a los cirujanos en el entrenamiento de las nuevas técnicas quirúrgicas robotizadas [6]. Existen muchos tipos de simuladores quirúrgicos, que van desde los simuladores físicos (en donde el cirujano se entrena frente a una maqueta real) [7], [8], hasta las complejas versiones comerciales exhibidas en [9], [10]. Los simuladores o entrenadores quirúrgicos se han convertido en un dinámico campo de investigación dada la importancia que han ido adquiriendo en la práctica quirúrgica, no obstante, la compleja tarea que implica programar en ellos procedimientos con gran realismo (deformación de órganos, sangrado, humo producto de cauterizaciones, entre otros) requiere importantes recursos del computador. La Universidad del Cauca ha incursionado en este campo desde hace algunos años; diseñó un primer robot quirúrgico llamado Lapbot [11] y un primer robot porta endoscopio llamado Hibou [12]. Con base en ellos se construyó en 2013 un simulador quirúrgico con el fin de que los ingenieros interesados en la robótica quirúrgica pudieran comprender y probar estos robots en un procedimiento de colecistectomía (extracción de la vesícula biliar). Este simulador, llamado Robo- Surgery [13] permite manipular estos robots por medio de un dispositivo joystick. Aun así el manejo de robots o instrumentos quirúrgicos por medio de un joystick no es una tarea sencilla. Es por eso que el uso de interfaces naturales, tecnología reciente que ha venido despertando gran interés en los últimos años, se perfila como una nueva vía de manipulación y, por ende, de entrenamiento de estos robots asistentes. El presente artículo muestra el funcionamiento del software RoboSurgery para manipulación de dos robots quirúrgicos virtuales, pero en este caso comandados por los movimientos de las manos del usuario, captados por medio de un dispositivo Kinect. 2. SOFTWARE DE SIMULACIÓN ROBOSURGERY El software de simulación quirúrgica Robo- Surgery involucra dos tipos de robots. Primero, el robot porta endoscopio Hibou, diseñado para soportar la cámara o endoscopio en el interior del abdomen del paciente. Este robot posee siete grados de libertad, con todas sus articulaciones rotacionales, de las cuales cinco poseen motor y dos son articulaciones fijas. Las articulaciones fijas permiten mantener un punto fijo sobre la cavidad abdominal, punto por donde pasarán los instrumentos quirúrgicos, el cual es llamado trocar. Una figura de la arquitectura del robot Hibou se muestra a continuación. Fuente: autores. Fig. 1. ARQUITECTURA ROBOT HIBOU

19 Sistema de captura de gestos con KINECT para la manipulación de robots quirúrgicos virtuales - Hurtado, Nástar, Vivas 19 El otro robot involucrado es el robot Lapbot, robot quirúrgico propiamente dicho. Este robot posee nueve grados de libertad, con seis articulaciones activas o motorizadas y tres articulaciones pasivas. La Fig. 2 muestra la arquitectura de este robot, en la que se aprecia que la primera articulación es prismática mientras las demás son de tipo rotacional. Fuente: autores. Fig. 2. ARQUITECTURA ROBOT LAPBOT RoboSurgery permite realizar dos tipos de intervenciones en el abdomen del paciente. Primero, una laparoscopia diagnóstica, donde solo actúa el robot porta endoscopio Hibou, el cual es manipulado por el usuario utilizando para ello un joystick. El software posee una cámara virtual que muestra en todo momento el interior de la cavidad abdominal, imagen que cambia a medida que el usuario mueve el joystick (Fig. 3). La otra intervención y más completa es la laparoscopia quirúrgica, en la que actúan tres robots: un robot porta endoscopio Hibou, que enfoca el área a ser operada; y dos robots Labpot que portan los instrumentos quirúrgicos necesarios (bisturí, grapadora, pinzas). El software permite realizar paso a paso la extracción de una vesícula enferma (colecistectomía), la cual se verá en la sección siguiente. Fuente: autores. Fig. 3. LAPAROSCOPIA DIAGNÓSTICA EN ROBOSURGERY 3. DISPOSITIVO KINECT Y SU INTERACCIÓN CON ROBOSURGERY El Kinect es un dispositivo periférico desarrollado en 2010 por Microsoft para la consola de juego Xbox 360, el cual ha dado gran impulso a las interfaces naturales de usuario [14]. El dispositivo Kinect utiliza una cámara capaz de medir distancias, leer cuerpos y reconocer sus gestos, y un chip capaz de procesar datos de profundidad a 30 imágenes por segundo. Su diseño se soporta en un vástago horizontal de 23 centímetros de largo, donde se ubican los sensores, reposando sobre una base rectangular con un eje de rotación (Fig. 4). Es de notar que aunque este dispositivo fue el primero en salir al mercado, actualmente esta tecnología está en plena expansión con varias propuestas comerciales de otros fabricantes cuyos productos compiten con el Kinect. Fig. 4. COMPOSICIÓN DEL SENSOR KINECT Fuente: página web Microsoft [http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/] Desde su lanzamiento el dispositivo Kinect ha generado muchas expectativas en cuanto al uso de una interfaz natural para interactuar con el mundo real o simulado. Los primeros usos de este dispositivo para tareas ajenas a su concepción inicial de instrumento para video juegos, se dieron en sistemas de reconocimiento de gestos de manera general ([15], [16], [17], [18]). Posteriormente se empezó a utilizar el dispositivo en diversas aplicaciones, entre ellas la replicación de movimientos en robots ([19], [20]), la rehabilitación de pacientes [21], [22] y, finalmente, su uso como interfaz natural para el control de dispositivos quirúrgicos, como el caso del uso del Kinect para reconocer un protocolo de gestos en la inserción de guías dentro del paciente [23]; la evaluación del mismo dispositivo como generador de movimientos en un

20 20 ITECKNE Vol. 12 Número 1 ISSN ISSN Digital Junio simulador quirúrgico [24], o el uso del Kinect para el reconocimiento de un protocolo de gestos en una biopsia cerebral [25]. El mayor aporte de este proyecto es la utilización del Kinect para mover dos robots quirúrgicos en operaciones de laparoscopia. En este proyecto se realizó la integración del software de simulación quirúrgica RoboSurgery con el dispositivo Kinect, con el objetivo de que los dos robots quirúrgicos Lapbot fueran manipulados por el movimiento de las manos del usuario. El esquema general del sistema se muestra en la figura (Fig. 5), donde puede verse que el robot porta endoscopio Hibou es manipulado por el joystick para mover y fijar la imagen de la cámara en el interior del paciente, mientras que los dos Lapbot serán movidos por las manos del usuario captadas a través del dispositivo Kinect. Fig. 5. COMPONENTES DEL SISTEMA DE CAPTURA DE MOVIMIENTOS CON KINECT movimientos. Estos movimientos realizados en el espacio cartesiano fueron convertidos al espacio articular del robot mediante el modelo geométrico directo de este, y de ahí pasados directamente al movimiento de cada articulación de los robots en la herramienta. Con los datos guardados en un archivo de texto se procedió a graficar y analizar estos movimientos en Matlab. Inicialmente se realizaron líneas rectas de aproximadamente 0.5 metros de largo, utilizando para ello un vidrio marcado como guía (Fig. 6). Luego, se siguió un círculo de 0.2 metros de radio (Fig. 7) sobre los tres planos, y se obtuvo el respectivo error cartesiano. Como ejemplo se muestra la figura obtenida con la consiga circular (Fig. 8) y su respectivo error cartesiano en el plano YZ (Fig. 9). Estas pruebas permitieron configurar el dispositivo y calibrar el sistema, escalando las medidas tomadas de forma real al ambiente más reducido del simulador quirúrgico. Fig. 6. SEGUIMIENTO Y CAPTURA DE DATOS SOBRE UNA LÍNEA RECTA Fuente: autores. RoboSurgery fue implementado en C++ sobre la plataforma Visual Studio. Utilizó las librerías de código abierto QT para la confección de botones y VTK para el renderizado gráfico, además de otros programas de libre uso como Blender, CMake, Make Human, GIMP y SDL [13]. Sobre este programa se construyó la funcionalidad que debía incluir el uso del Kinect para interactuar con el programa. Aunque existen varias opciones para realizar esto se utilizó el SDK de Windows, versión 1.6, con el fin de enlazar el simulador quirúrgico con el dispositivo, bajo la plataforma Visual Studio Fuente: autores. Fig. 7. SEGUIMIENTO Y CAPTURA DE DATOS DE UN CÍRCULO EN EL PLANO YZ 3. 1 Pruebas y calibración del sistema Para conocer el funcionamiento del Kinect dentro del lenguaje de programación C++, se realizaron una serie de pruebas extrayendo las coordenadas x, y, z de la mano derecha en diferentes Fuente: autores

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