Implementación de un modelo neuronal en un dispositivo hardware (FPGA) para la clasificación de compuestos químicos en un sistema multisensorial (nariz electrónica)

Autores/as

  • Oscar Eduardo Gualdrón Guerrero Universidad de Pamplona
  • Cristhian Manuel Durán Acevedo Universidad de Pamplona
  • José Antonio Araque Gallardo Universidad de Pamplona
  • Jesús Eduardo Ortíz Sandoval Universidad de Pamplona

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i24.1224

Palabras clave:

Sistemas Multisensoriales, Redes Neuronales, Sensores de gases, VHDL, FPGA

Resumen

En los sistemas multisensoriales, específicamente para el funcionamiento de las narices electrónicas actuales, el computador es el más utilizado para realizar el procesamiento y la clasificación de los datos provenientes de una matriz de sensores de gases químicos. El objetivo principal del presente estudio es sustituir la computadora habitual mediante el uso de un dispositivo hardware, con el fin de obtener un sistema que sea más portable y que proporcione resultados en tiempo real a través de la adquisición, procesamiento y clasificación de las muestras. En el desarrollo del sistema, se realizó el diseño de un algoritmo en lenguaje VHDL para ser implementado en una FPGA Spartan 3E de Xilinx. Los resultados fueron los esperados, ya que con el módulo desarrollado se realizaron diferentes pruebas experimentales tanto en una computadora como en el FPGA, obteniendo un porcentaje de clasificación del 100 % de acierto en la clasificación de algunos compuestos químicos.

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Citas

M. Holmberg, F. Winquist, I. Lundström, F. Davide, C. DiNatale, A. D'Amico, “Drift counteraction for an electronic nose” Sensors and Actuators B: Chemical, Volume 36, Issues 1–3, pp. 528-535, October (1996).

R Ionescu, A Vancu, A Tomescu, “Timedependent humidity calibration for drift corrections in electronic noses equipped with SnO2 gas sensors” Sensors and Actuators B: Chemical, vol. 69, No 3, pp. 283-286, October (2000).

J, Rodríguez, and C. Duran, “Sistema de olfato electrónico para la detección de compuestos volátiles”, Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada. Vol. 2, No. 12., pp. 20-26, (2008).

C. Duran. O. Gualdron and L. Rojas, “Sistema de olfato electrónico de bajo costo para la detección de diferentes compuestos químicos contaminantes”, Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada. Vol. 1, No. 17, pp. 121-126, (2011).

M. Basualdo. D. Matich and C, Ruiz, “Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones”, Universidad Tecnológica Nacional – Facultad Regional Rosario, Departamento de Ingeniería Química, Marzo 2001, pp. 55. On-line: http://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/monograias/matich-redesneuronales.pdf.

R. Khalil and S.A. Kazzaz, “Digital Hardware Implementation of Artificial Neuron Model Using FPGA”, Department of Electrical Engineering, University of Mosul, Mosul, Iraq, December 2008, pp. 12-24. On-line: http://www.iasj.net/iasj?func=fulltext&aId=38764.

J. W. Gardner, P. Bartlett, “Performance definition and standardization of electronic noses”, Sensors and Actuators B: Chemical, vol. 33, Issues 1–3, pp. 60-67, July (1996).

V. Pedroni, (2004), Circuit Design with VHDL. MIT Press, 2004, pp. 17-19.

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Publicado

2022-03-07 — Actualizado el 2014-07-02

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Cómo citar

Gualdrón Guerrero, O. E. ., Durán Acevedo, C. M. ., Araque Gallardo, J. A. ., & Ortíz Sandoval, J. E. . (2014). Implementación de un modelo neuronal en un dispositivo hardware (FPGA) para la clasificación de compuestos químicos en un sistema multisensorial (nariz electrónica). REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 2(24), 127–133. https://doi.org/10.24054/rcta.v2i24.1224 (Original work published 7 de marzo de 2022)

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