Determination of firmness in a fruit packing line using a non destructive impact sensor.

The increasing of quality fruit demanded by the consumers is originating an advance in the development and application of sensors capable of measuring parameters of quality (sugar, acids, firmness, etc) on a non destructive way. Some of these sensors are already operative for their use in laboratory and even in lines. The Physical Properties laboratory of the Polytechnic University of Madrid, is developing different sensors for their implementation in lines. One of them is a non destructive impact sensor to measure fruit firmness.

Non-invasive user monitoring in daily tasks for cognitive rehabilitation

El uso de técnicas para la monitorización del movimiento humano generalmente permite a los investigadores analizar la cinemática y especialmente las capacidades motoras en aquellas actividades de la vida cotidiana que persiguen un objetivo concreto como pueden ser la preparación de bebidas y comida, e incluso en tareas de aseo. Adicionalmente, la evaluación del movimiento y el comportamiento humanos en el campo de la rehabilitación cognitiva es esencial para profundizar en las dificultades que algunas personas encuentran en la ejecución de actividades diarias después de accidentes cerebro-vasculares. Estas dificultades están principalmente asociadas a la realización de pasos secuenciales y al reconocimiento del uso de herramientas y objetos. La interpretación de los datos sobre la actitud de este tipo de pacientes para reconocer y determinar el nivel de éxito en la ejecución de las acciones, y para ampliar el conocimiento en las enfermedades cerebrales, sus consecuencias y severidad, depende totalmente de los dispositivos usados para la captura de esos datos y de la calidad de los mismos. Más aún, existe una necesidad real de mejorar las técnicas actuales de rehabilitación cognitiva contribuyendo al diseño de sistemas automáticos para crear una especie de terapeuta virtual que asegure una vida más independiente de estos pacientes y reduzca la carga de trabajo de los terapeutas. Con este objetivo, el uso de sensores y dispositivos para obtener datos en tiempo real de la ejecución y estado de la tarea de rehabilitación es esencial para también contribuir al diseño y entrenamiento de futuros algoritmos que pudieran reconocer errores automáticamente para informar al paciente acerca de ellos mediante distintos tipos de pistas como pueden ser imágenes, mensajes auditivos o incluso videos. La tecnología y soluciones existentes en este campo no ofrecen una manera totalmente robusta y efectiva para obtener datos en tiempo real, por un lado, porque pueden influir en el movimiento del propio paciente en caso de las plataformas basadas en el uso de marcadores que necesitan sensores pegados en la piel; y por otro lado, debido a la complejidad o alto coste de implantación lo que hace difícil pensar en la idea de instalar un sistema en el hospital o incluso en la casa del paciente. Esta tesis presenta la investigación realizada en el campo de la monitorización del movimiento de pacientes para proporcionar un paso adelante en términos de detección, seguimiento y reconocimiento del comportamiento de manos, gestos y cara mediante una manera no invasiva la cual puede mejorar la técnicas actuales de rehabilitación cognitiva para la adquisición en tiempo real de datos sobre el comportamiento del paciente y la ejecución de la tarea. Para entender la importancia del marco de esta tesis, inicialmente se presenta un resumen de las principales enfermedades cognitivas y se introducen las consecuencias que tienen en la ejecución de tareas de la vida diaria. Más aún, se investiga sobre las metodologías actuales de rehabilitación cognitiva. Teniendo en cuenta que las manos son la principal parte del cuerpo para la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana, también se resumen las tecnologías existentes para la captura de movimiento de manos. Una de las principales contribuciones de esta tesis está relacionada con el diseño y evaluación de una solución no invasiva para detectar y seguir las manos durante la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana que a su vez involucran la manipulación de objetos. Esta solución la cual no necesita marcadores adicionales y está basada en una cámara de profundidad de bajo coste, es robusta, precisa y fácil de instalar. Otra contribución presentada se centra en el reconocimiento de gestos para detectar el agarre de objetos basado en un sensor infrarrojo de última generación, y también complementado con una cámara de profundidad. Esta nueva técnica, y también no invasiva, sincroniza ambos sensores para seguir objetos específicos además de reconocer eventos concretos relacionados con tareas de aseo. Más aún, se realiza una evaluación preliminar del reconocimiento de expresiones faciales para analizar si es adecuado para el reconocimiento del estado de ánimo durante la tarea. Por su parte, todos los componentes y algoritmos desarrollados son integrados en un prototipo simple para ser usado como plataforma de monitorización. Se realiza una evaluación técnica del funcionamiento de cada dispositivo para analizar si es adecuada para adquirir datos en tiempo real durante la ejecución de tareas cotidianas reales. Finalmente, se estudia la interacción con pacientes reales para obtener información del nivel de usabilidad del prototipo. Dicha información es esencial y útil para considerar una rehabilitación cognitiva basada en la idea de instalación del sistema en la propia casa del paciente al igual que en el hospital correspondiente. ABSTRACT The use of human motion monitoring techniques usually let researchers to analyse kinematics, especially in motor strategies for goal-oriented activities of daily living, such as the preparation of drinks and food, and even grooming tasks. Additionally, the evaluation of human movements and behaviour in the field of cognitive rehabilitation is essential to deep into the difficulties some people find in common activities after stroke. This difficulties are mainly associated with sequence actions and the recognition of tools usage. The interpretation of attitude data of this kind of patients in order to recognize and determine the level of success of the execution of actions, and to broaden the knowledge in brain diseases, consequences and severity, depends totally on the devices used for the capture of that data and the quality of it. Moreover, there is a real need of improving the current cognitive rehabilitation techniques by contributing to the design of automatic systems to create a kind of virtual therapist for the improvement of the independent life of these stroke patients and to reduce the workload of the occupational therapists currently in charge of them. For this purpose, the use of sensors and devices to obtain real time data of the execution and state of the rehabilitation task is essential to also contribute to the design and training of future smart algorithms which may recognise errors to automatically provide multimodal feedback through different types of cues such as still images, auditory messages or even videos. The technology and solutions currently adopted in the field don't offer a totally robust and effective way for obtaining real time data, on the one hand, because they may influence the patient's movement in case of marker-based platforms which need sensors attached to the skin; and on the other hand, because of the complexity or high cost of implementation, which make difficult the idea of installing a system at the hospital or even patient's home. This thesis presents the research done in the field of user monitoring to provide a step forward in terms of detection, tracking and recognition of hand movements, gestures and face via a non-invasive way which could improve current techniques for cognitive rehabilitation for real time data acquisition of patient's behaviour and execution of the task. In order to understand the importance of the scope of the thesis, initially, a summary of the main cognitive diseases that require for rehabilitation and an introduction of the consequences on the execution of daily tasks are presented. Moreover, research is done about the actual methodology to provide cognitive rehabilitation. Considering that the main body members involved in the completion of a handmade daily task are the hands, the current technologies for human hands movements capture are also highlighted. One of the main contributions of this thesis is related to the design and evaluation of a non-invasive approach to detect and track user's hands during the execution of handmade activities of daily living which involve the manipulation of objects. This approach does not need the inclusion of any additional markers. In addition, it is only based on a low-cost depth camera, it is robust, accurate and easy to install. Another contribution presented is focused on the hand gesture recognition for detecting object grasping based on a brand new infrared sensor, and also complemented with a depth camera. This new, and also non-invasive, solution which synchronizes both sensors to track specific tools as well as recognize specific events related to grooming is evaluated. Moreover, a preliminary assessment of the recognition of facial expressions is carried out to analyse if it is adequate for recognizing mood during the execution of task. Meanwhile, all the corresponding hardware and software developed are integrated in a simple prototype with the purpose of being used as a platform for monitoring the execution of the rehabilitation task. Technical evaluation of the performance of each device is carried out in order to analyze its suitability to acquire real time data during the execution of real daily tasks. Finally, a kind of healthcare evaluation is also presented to obtain feedback about the usability of the system proposed paying special attention to the interaction with real users and stroke patients. This feedback is quite useful to consider the idea of a home-based cognitive rehabilitation as well as a possible hospital installation of the prototype.

Estudio metrológico de un sensor de impacto no destructivo para la determinación de firmeza de frutas en líneas de confección.

A non destructive impact sensor to measure fruit firmness has been installed on the sizer chain of an experimental fruit packing line. The sensor measures the fruit firmness related to the acceleration-time curve supplied by an accelerometer attached to an impacting arm. The sensor works correctly at a speed of 5 to 7 fruits per second. Ratio A/t (maximum acceleration value divided by its corresponding time), mean, and maximum slopes of the curves supplied by the accelerometer, were well correlated with the firmness data obtained in laboratory with the load-unload test. The accelerometer signal allows the classification of the fruit in three levels of firmness, by means of a specific software.

Estudio cinemático del cuerpo humano mediante Kinect

La cámara Kinect está desarrollada por Prime Sense en colaboración con Microsoft para la consola XBox, ofrece imágenes de profundidad gracias a un sensor infrarrojo. Este dispositivo también incluye una cámara RGB que ofrece imágenes a color además de una serie de micrófonos colocados de tal manera que son capaces de saber de qué ángulo proviene el sonido. En un principio Kinect se creó para el ocio doméstico pero su bajo precio (en comparación con otras cámaras de iguales características) y la aceptación por parte de desarrolladores han explotado sus posibilidades. El objetivo de este proyecto es, partiendo de estos datos, la obtención de variables cinemáticas tales como posición, velocidad y aceleración de determinados puntos de control del cuerpo de un individuo como pueden ser el cabeza, cuello, hombros, codos, muñecas, caderas, rodillas y tobillos a partir de los cuales poder extraer patrones de movimiento. Para ello se necesita un middleware mediante el entorno de libre distribución (GNU) multiplataforma. Como IDE se ha utilizado Processing, un entorno open source creado para proyectos de diseño. Además se ha utilizado el contenedor SimpleOpenNI, desarrollado por estudiantes e investigadores que trabajan con Kinect. Esto ofrece la posibilidad de prescindir del SDK de Microsoft, el cual es propietario y obliga a utilizar su sistema operativo, Windows. Usando estas herramientas se consigue una solución viable para varios sistemas operativos. Se han utilizado métodos y facilidades que ofrece el lenguaje orientado a objetos Java (Proccesing hereda de este), y se ha planteado una solución basada en un modelo cliente servidor que dota de escalabilidad al proyecto. El resultado del proyecto es útil en aplicaciones para poblaciones con riesgo de exclusión (como es el espectro autista), en telediagnóstico, y en general entornos donde se necesite estudiar hábitos y comportamientos a partir del movimiento humano. Con este proyecto se busca tener una continuidad mediante otras aplicaciones que analicen los datos ofrecidos. ABSTRACT. The Kinect camera is developed by PrimeSense in collaboration with Microsoft for the xBox console provides depth images thanks to an infrared sensor. This device also includes an RGB camera that provides color images in addition to a number of microphones placed such that they are able to know what angle the sound comes. Kinect initially created for domestic leisure but its low prices (compared to other cameras with the same characteristics) and acceptance by developers have exploited its possibilities. The objective of this project is based on this data to obtain kinematic variables such as position, velocity and acceleration of certain control points of the body of an individual from which to extract movement patterns. These points can be the head, neck, shoulders, elbows, wrists, hips, knees and ankles. This requires a middleware using freely distributed environment (GNU) platform. Processing has been used as a development environment, and open source environment created for design projects. Besides the container SimpleOpenNi has been used, it developed by students and researchers working with Kinect. This offers the possibility to dispense with the Microsoft SDK which owns and agrees to use its operating system, Windows. Using these tools will get a viable solution for multiple operating systems. We used methods and facilities of the Java object-oriented language (Processing inherits from this) and has proposed a solution based on a client-server model which provides scalability to the project. The result of the project is useful in applications to populations at risk of exclusion (such as autistic spectrum), in remote diagnostic, and in general environments that need study habits and behaviors from human motion. This project aims to have continuity using other applications to analyze the data provided.

Advanced Control for Very Fast DC-DC Converters Based on Hysteresis of the C-out Current

The bandwidth achievable by using voltage mode control or current mode control in switch-mode power supply is limited by the switching frequency. Fast transient response requires high switching frequency, although lower switching frequencies could be more suitable for higher efficiency. This paper proposes the use of hysteretic control of the output capacitor $(C_{out})$ current to improve the dynamic response of the buck converter. An external voltage loop is required to accurately regulate the output voltage. The design of the hysteretic loop and the voltage loop are presented. Besides, it is presented a non-invasive current sensor that allows measuring the current in the capacitor. This strategy has been applied for DVS (dynamic voltage scaling) on a 5 MHz buck converter. Experimental results validate the proposed control technique and show fast transient response from 1.5 V to 2.5 V in 2 $mu{rm s}$.

A cyber-physical approach to combined HW-SW monitoring for improving energy efficiency in data centers

High-Performance Computing, Cloud computing and next-generation applications such e-Health or Smart Cities have dramatically increased the computational demand of Data Centers. The huge energy consumption, increasing levels of CO2 and the economic costs of these facilities represent a challenge for industry and researchers alike. Recent research trends propose the usage of holistic optimization techniques to jointly minimize Data Center computational and cooling costs from a multilevel perspective. This paper presents an analysis on the parameters needed to integrate the Data Center in a holistic optimization framework and leverages the usage of Cyber-Physical systems to gather workload, server and environmental data via software techniques and by deploying a non-intrusive Wireless Sensor Net- work (WSN). This solution tackles data sampling, retrieval and storage from a reconfigurable perspective, reducing the amount of data generated for optimization by a 68% without information loss, doubling the lifetime of the WSN nodes and allowing runtime energy minimization techniques in a real scenario.

Applications for wireless sensor networks : tracking with binary proximity sensors

El interés cada vez mayor por las redes de sensores inalámbricos pueden ser entendido simplemente pensando en lo que esencialmente son: un gran número de pequeños nodos sensores autoalimentados que recogen información o detectan eventos especiales y se comunican de manera inalámbrica, con el objetivo final de entregar sus datos procesados a una estación base. Los nodos sensores están densamente desplegados dentro del área de interés, se pueden desplegar al azar y tienen capacidad de cooperación. Por lo general, estos dispositivos son pequeños y de bajo costo, de modo que pueden ser producidos y desplegados en gran numero aunque sus recursos en términos de energía, memoria, velocidad de cálculo y ancho de banda están enormemente limitados. Detección, tratamiento y comunicación son tres elementos clave cuya combinación en un pequeño dispositivo permite lograr un gran número de aplicaciones. Las redes de sensores proporcionan oportunidades sin fin, pero al mismo tiempo plantean retos formidables, tales como lograr el máximo rendimiento de una energía que es escasa y por lo general un recurso no renovable. Sin embargo, los recientes avances en la integración a gran escala, integrado de hardware de computación, comunicaciones, y en general, la convergencia de la informática y las comunicaciones, están haciendo de esta tecnología emergente una realidad. Del mismo modo, los avances en la nanotecnología están empezando a hacer que todo gire entorno a las redes de pequeños sensores y actuadores distribuidos. Hay diferentes tipos de sensores tales como sensores de presión, acelerómetros, cámaras, sensores térmicos o un simple micrófono. Supervisan las condiciones presentes en diferentes lugares tales como la temperatura, humedad, el movimiento, la luminosidad, presión, composición del suelo, los niveles de ruido, la presencia o ausencia de ciertos tipos de objetos, los niveles de tensión mecánica sobre objetos adheridos y las características momentáneas tales como la velocidad , la dirección y el tamaño de un objeto, etc. Se comprobara el estado de las Redes Inalámbricas de Sensores y se revisaran los protocolos más famosos. Así mismo, se examinara la identificación por radiofrecuencia (RFID) ya que se está convirtiendo en algo actual y su presencia importante. La RFID tiene un papel crucial que desempeñar en el futuro en el mundo de los negocios y los individuos por igual. El impacto mundial que ha tenido la identificación sin cables está ejerciendo fuertes presiones en la tecnología RFID, los servicios de investigación y desarrollo, desarrollo de normas, el cumplimiento de la seguridad y la privacidad y muchos más. Su potencial económico se ha demostrado en algunos países mientras que otros están simplemente en etapas de planificación o en etapas piloto, pero aun tiene que afianzarse o desarrollarse a través de la modernización de los modelos de negocio y aplicaciones para poder tener un mayor impacto en la sociedad. Las posibles aplicaciones de redes de sensores son de interés para la mayoría de campos. La monitorización ambiental, la guerra, la educación infantil, la vigilancia, la micro-cirugía y la agricultura son solo unos pocos ejemplos de los muchísimos campos en los que tienen cabida las redes mencionadas anteriormente. Estados Unidos de América es probablemente el país que más ha investigado en esta área por lo que veremos muchas soluciones propuestas provenientes de ese país. Universidades como Berkeley, UCLA (Universidad de California, Los Ángeles) Harvard y empresas como Intel lideran dichas investigaciones. Pero no solo EE.UU. usa e investiga las redes de sensores inalámbricos. La Universidad de Southampton, por ejemplo, está desarrollando una tecnología para monitorear el comportamiento de los glaciares mediante redes de sensores que contribuyen a la investigación fundamental en glaciología y de las redes de sensores inalámbricos. Así mismo, Coalesenses GmbH (Alemania) y Zurich ETH están trabajando en diversas aplicaciones para redes de sensores inalámbricos en numerosas áreas. Una solución española será la elegida para ser examinada más a fondo por ser innovadora, adaptable y polivalente. Este estudio del sensor se ha centrado principalmente en aplicaciones de tráfico, pero no se puede olvidar la lista de más de 50 aplicaciones diferentes que ha sido publicada por la firma creadora de este sensor específico. En la actualidad hay muchas tecnologías de vigilancia de vehículos, incluidos los sensores de bucle, cámaras de video, sensores de imagen, sensores infrarrojos, radares de microondas, GPS, etc. El rendimiento es aceptable, pero no suficiente, debido a su limitada cobertura y caros costos de implementación y mantenimiento, especialmente este ultimo. Tienen defectos tales como: línea de visión, baja exactitud, dependen mucho del ambiente y del clima, no se puede realizar trabajos de mantenimiento sin interrumpir las mediciones, la noche puede condicionar muchos de ellos, tienen altos costos de instalación y mantenimiento, etc. Por consiguiente, en las aplicaciones reales de circulación, los datos recibidos son insuficientes o malos en términos de tiempo real debido al escaso número de detectores y su costo. Con el aumento de vehículos en las redes viales urbanas las tecnologías de detección de vehículos se enfrentan a nuevas exigencias. Las redes de sensores inalámbricos son actualmente una de las tecnologías más avanzadas y una revolución en la detección de información remota y en las aplicaciones de recogida. Las perspectivas de aplicación en el sistema inteligente de transporte son muy amplias. Con este fin se ha desarrollado un programa de localización de objetivos y recuento utilizando una red de sensores binarios. Esto permite que el sensor necesite mucha menos energía durante la transmisión de información y que los dispositivos sean más independientes con el fin de tener un mejor control de tráfico. La aplicación se centra en la eficacia de la colaboración de los sensores en el seguimiento más que en los protocolos de comunicación utilizados por los nodos sensores. Las operaciones de salida y retorno en las vacaciones son un buen ejemplo de por qué es necesario llevar la cuenta de los coches en las carreteras. Para ello se ha desarrollado una simulación en Matlab con el objetivo localizar objetivos y contarlos con una red de sensores binarios. Dicho programa se podría implementar en el sensor que Libelium, la empresa creadora del sensor que se examinara concienzudamente, ha desarrollado. Esto permitiría que el aparato necesitase mucha menos energía durante la transmisión de información y los dispositivos sean más independientes. Los prometedores resultados obtenidos indican que los sensores de proximidad binarios pueden formar la base de una arquitectura robusta para la vigilancia de áreas amplias y para el seguimiento de objetivos. Cuando el movimiento de dichos objetivos es suficientemente suave, no tiene cambios bruscos de trayectoria, el algoritmo ClusterTrack proporciona un rendimiento excelente en términos de identificación y seguimiento de trayectorias los objetos designados como blancos. Este algoritmo podría, por supuesto, ser utilizado para numerosas aplicaciones y se podría seguir esta línea de trabajo para futuras investigaciones. No es sorprendente que las redes de sensores de binarios de proximidad hayan atraído mucha atención últimamente ya que, a pesar de la información mínima de un sensor de proximidad binario proporciona, las redes de este tipo pueden realizar un seguimiento de todo tipo de objetivos con la precisión suficiente. Abstract The increasing interest in wireless sensor networks can be promptly understood simply by thinking about what they essentially are: a large number of small sensing self-powered nodes which gather information or detect special events and communicate in a wireless fashion, with the end goal of handing their processed data to a base station. The sensor nodes are densely deployed inside the phenomenon, they deploy random and have cooperative capabilities. Usually these devices are small and inexpensive, so that they can be produced and deployed in large numbers, and so their resources in terms of energy, memory, computational speed and bandwidth are severely constrained. Sensing, processing and communication are three key elements whose combination in one tiny device gives rise to a vast number of applications. Sensor networks provide endless opportunities, but at the same time pose formidable challenges, such as the fact that energy is a scarce and usually non-renewable resource. However, recent advances in low power Very Large Scale Integration, embedded computing, communication hardware, and in general, the convergence of computing and communications, are making this emerging technology a reality. Likewise, advances in nanotechnology and Micro Electro-Mechanical Systems are pushing toward networks of tiny distributed sensors and actuators. There are different sensors such as pressure, accelerometer, camera, thermal, and microphone. They monitor conditions at different locations, such as temperature, humidity, vehicular movement, lightning condition, pressure, soil makeup, noise levels, the presence or absence of certain kinds of objects, mechanical stress levels on attached objects, the current characteristics such as speed, direction and size of an object, etc. The state of Wireless Sensor Networks will be checked and the most famous protocols reviewed. As Radio Frequency Identification (RFID) is becoming extremely present and important nowadays, it will be examined as well. RFID has a crucial role to play in business and for individuals alike going forward. The impact of ‘wireless’ identification is exerting strong pressures in RFID technology and services research and development, standards development, security compliance and privacy, and many more. The economic value is proven in some countries while others are just on the verge of planning or in pilot stages, but the wider spread of usage has yet to take hold or unfold through the modernisation of business models and applications. Possible applications of sensor networks are of interest to the most diverse fields. Environmental monitoring, warfare, child education, surveillance, micro-surgery, and agriculture are only a few examples. Some real hardware applications in the United States of America will be checked as it is probably the country that has investigated most in this area. Universities like Berkeley, UCLA (University of California, Los Angeles) Harvard and enterprises such as Intel are leading those investigations. But not just USA has been using and investigating wireless sensor networks. University of Southampton e.g. is to develop technology to monitor glacier behaviour using sensor networks contributing to fundamental research in glaciology and wireless sensor networks. Coalesenses GmbH (Germany) and ETH Zurich are working in applying wireless sensor networks in many different areas too. A Spanish solution will be the one examined more thoroughly for being innovative, adaptable and multipurpose. This study of the sensor has been focused mainly to traffic applications but it cannot be forgotten the more than 50 different application compilation that has been published by this specific sensor’s firm. Currently there are many vehicle surveillance technologies including loop sensors, video cameras, image sensors, infrared sensors, microwave radar, GPS, etc. The performance is acceptable but not sufficient because of their limited coverage and expensive costs of implementation and maintenance, specially the last one. They have defects such as: line-ofsight, low exactness, depending on environment and weather, cannot perform no-stop work whether daytime or night, high costs for installation and maintenance, etc. Consequently, in actual traffic applications the received data is insufficient or bad in terms of real-time owed to detector quantity and cost. With the increase of vehicle in urban road networks, the vehicle detection technologies are confronted with new requirements. Wireless sensor network is the state of the art technology and a revolution in remote information sensing and collection applications. It has broad prospect of application in intelligent transportation system. An application for target tracking and counting using a network of binary sensors has been developed. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices in order to have a better traffic control. The application is focused on the efficacy of collaborative tracking rather than on the communication protocols used by the sensor nodes. Holiday crowds are a good case in which it is necessary to keep count of the cars on the roads. To this end a Matlab simulation has been produced for target tracking and counting using a network of binary sensors that e.g. could be implemented in Libelium’s solution. Libelium is the enterprise that has developed the sensor that will be deeply examined. This would allow the appliance to spend much less energy when transmitting information and to make more independent devices. The promising results obtained indicate that binary proximity sensors can form the basis for a robust architecture for wide area surveillance and tracking. When the target paths are smooth enough ClusterTrack particle filter algorithm gives excellent performance in terms of identifying and tracking different target trajectories. This algorithm could, of course, be used for different applications and that could be done in future researches. It is not surprising that binary proximity sensor networks have attracted a lot of attention lately. Despite the minimal information a binary proximity sensor provides, networks of these sensing modalities can track all kinds of different targets classes accurate enough.

On-line measurement of soil properties without direct spectral response in near infrared spectral range

So far, the majority of reports on on-line measurement considered soil properties with direct spectral responses in near infrared spectroscopy (NIRS). This work reports on the results of on-line measurement of soil properties with indirect spectral responses, e.g. pH, cation exchange capacity (CEC), exchangeable calcium (Caex) and exchangeable magnesium (Mgex) in one field in Bedfordshire in the UK. The on-line sensor consisted of a subsoiler coupled with an AgroSpec mobile, fibre type, visible and near infrared (vis–NIR) spectrophotometer (tec5 Technology for Spectroscopy, Germany), with a measurement range 305–2200 nm to acquire soil spectra in diffuse reflectance mode. General calibration models for the studied soil properties were developed with a partial least squares regression (PLSR) with one-leave-out cross validation, using spectra measured under non-mobile laboratory conditions of 160 soil samples collected from different fields in four farms in Europe, namely, Czech Republic, Denmark, Netherland and UK. A group of 25 samples independent from the calibration set was used as independent validation set. Higher accuracy was obtained for laboratory scanning as compared to on-line scanning of the 25 independent samples. The prediction accuracy for the laboratory and on-line measurements was classified as excellent/very good for pH (RPD = 2.69 and 2.14 and r2 = 0.86 and 0.78, respectively), and moderately good for CEC (RPD = 1.77 and 1.61 and r2 = 0.68 and 0.62, respectively) and Mgex (RPD = 1.72 and 1.49 and r2 = 0.66 and 0.67, respectively). For Caex, very good accuracy was calculated for laboratory method (RPD = 2.19 and r2 = 0.86), as compared to the poor accuracy reported for the on-line method (RPD = 1.30 and r2 = 0.61). The ability of collecting large number of data points per field area (about 12,800 point per 21 ha) and the simultaneous analysis of several soil properties without direct spectral response in the NIR range at relatively high operational speed and appreciable accuracy, encourage the recommendation of the on-line measurement system for site specific fertilisation.

Non-destructive optical characterization of fruits in the red and near infrared.

Increasing attention is being paid to the possible development of non-invasive tests for the assessment of the quality of Fruits. We propose a novel non-destructive method for the measurement of the internal optical properties of fruits and vegetables by means of lime-resolved reflectance spectroscopy in the visible and NIR range. A Fully automated instrumentation for time-resolved reflectance measurements was developed. It is based on mode-locked laser sources and electronics for time-correlated single photon counting, and provides a time-resolution of 120-160 ps. The system was used to probe the optical properties of several species and varieties of Fruits and vegetables in the red and NIR range (650-1000 nm). In most Fruits, the absorption line shape is dominated by the absorption peak of water, centred around 970 nm. Generally, the absorption spectra also show the spectral features typical of chlorophyll, with maximum at 675 nm. In particular, for what concerns apples, variations in peak intensity are observed depending on the variety, the degree of ripeness as well as the position on the apple. For all the species and varieties considered, the transport scattering coefficient decreases progressively upon increasing the wavelength.

Generating Automated News to Explain the Meaning of Sensor Data

An important competence of human data analysts is to interpret and explain the meaning of the results of data analysis to end-users. However, existing automatic solutions for intelligent data analysis provide limited help to interpret and communicate information to non-expert users. In this paper we present a general approach to generating explanatory descriptions about the meaning of quantitative sensor data. We propose a type of web application: a virtual newspaper with automatically generated news stories that describe the meaning of sensor data. This solution integrates a variety of techniques from intelligent data analysis into a web-based multimedia presentation system. We validated our approach in a real world problem and demonstrate its generality using data sets from several domains. Our experience shows that this solution can facilitate the use of sensor data by general users and, therefore, can increase the utility of sensor network infrastructures.

Using the Journalistic Metaphor to Design User Interfaces That Explain Sensor Data

Facilitating general access to data from sensor networks (including traffic, hydrology and other domains) increases their utility. In this paper we argue that the journalistic metaphor can be effectively used to automatically generate multimedia presentations that help non-expert users analyze and understand sensor data. The journalistic layout and style are familiar to most users. Furthermore, the journalistic approach of ordering information from most general to most specific helps users obtain a high-level understanding while providing them the freedom to choose the depth of analysis to which they want to go. We describe the general characteristics and architectural requirements for an interactive intelligent user interface for exploring sensor data that uses the journalistic metaphor. We also describe our experience in developing this interface in real-world domains (e.g., hydrology).

Near infrared high efficiency InAs/GaAsSb QDLEDs: band alignment and carrier recombination mechanisms

The development of high efficiency laser diodes (LD) and light emitting diodes (LED) covering the 1.0 to 1.55 μm region of the spectra using GaAs heteroepitaxy has been long pursued. Due to the lack of materials that can be grown lattice-macthed to GaAs with bandgaps in the 1.0 to 1.55 μm region, quantum wells (QW) or quantum dots (QD) need be used. The most successful approach with QWs has been to use InGaAs, but one needs to add another element, such as N, to be able to reach 1.3/1.5μm. Even though LDs have been successfully demonstrated with the QW approach, using N leads to problems with compositional homogeneity across the wafer, and limited efficiency due to strong non-radiative recombination. The alternative approach of using InAs QDs is an attractive option, but once again, to reach the longest wavelengths one needs very large QDs and control over the size distribution and band alignment. In this work we demonstrate InAs/GaAsSb QDLEDs with high efficiencies, emitting from 1.1 to 1.52 μm, and we analyze the band alignment and carrier loss mechanisms that result from the presence of Sb in the capping layer.

Wireless Sensor Network based on OCDMA for closed environments

An infrared optical wireless system is presented, consisting on autonomous remote nodes communicating with a central node. The network is designed for telecommand/telemetry purposes, comprising a large number of nodes at a low data rate. Simultaneous access is granted by using CDMA techniques, and an appropriate selection of the code family can also keep power consumption to a minimum

Applications of Infrared Thermography as innovative technological solution in sports injuries

Infrared thermography IR is a technique, which allows us to get rapidly and non-invasive thermal images from objects or human beings. (Barnes, 1967). In Medicine, its usefulness as diagnosis tool was accepted decades ago (BenEliyahu, 1990), but other techniques with a higher efficiency -such as magnetic resonance or x-rays- ousted it. Nevertheless, the technological improvements on thermographic cameras and new studies on sport injuries are reinforcing new applications (Ring, 2006)

Effect of endurance, speed and strength training on skin temperature measured by infrared thermography = Efecto del entrenamiento de resistencia, velocidad y fuerza en la temperatura de la piel a través de la termografía infrarroja

La termografía infrarroja (TI) es una técnica no invasiva y de bajo coste que permite, con el simple acto de tomar una fotografía, el registro sin contacto de la energía que irradia el cuerpo humano (Akimov & Son’kin, 2011, Merla et al., 2005, Ng et al., 2009, Costello et al., 2012, Hildebrandt et al., 2010). Esta técnica comenzó a utilizarse en el ámbito médico en los años 60, pero debido a los malos resultados como herramienta diagnóstica y la falta de protocolos estandarizados (Head & Elliot, 2002), ésta se dejó de utilizar en detrimento de otras técnicas más precisas a nivel diagnóstico. No obstante, las mejoras tecnológicas de la TI en los últimos años han hecho posible un resurgimiento de la misma (Jiang et al., 2005, Vainer et al., 2005, Cheng et al., 2009, Spalding et al., 2011, Skala et al., 2012), abriendo el camino a nuevas aplicaciones no sólo centradas en el uso diagnóstico. Entre las nuevas aplicaciones, destacamos las que se desarrollan en el ámbito de la actividad física y el deporte, donde recientemente se ha demostrado que los nuevos avances con imágenes de alta resolución pueden proporcionar información muy interesante sobre el complejo sistema de termorregulación humana (Hildebrandt et al., 2010). Entre las nuevas aplicaciones destacan: la cuantificación de la asimilación de la carga de trabajo físico (Čoh & Širok, 2007), la valoración de la condición física (Chudecka et al., 2010, 2012, Akimov et al., 2009, 2011, Merla et al., 2010), la prevención y seguimiento de lesiones (Hildebrandt et al., 2010, 2012, Badža et al., 2012, Gómez Carmona, 2012) e incluso la detección de agujetas (Al-Nakhli et al., 2012). Bajo estas circunstancias, se acusa cada vez más la necesidad de ampliar el conocimiento sobre los factores que influyen en la aplicación de la TI en los seres humanos, así como la descripción de la respuesta de la temperatura de la piel (TP) en condiciones normales, y bajo la influencia de los diferentes tipos de ejercicio. Por consiguiente, este estudio presenta en una primera parte una revisión bibliográfica sobre los factores que afectan al uso de la TI en los seres humanos y una propuesta de clasificación de los mismos. Hemos analizado la fiabilidad del software Termotracker, así como su reproducibilidad de la temperatura de la piel en sujetos jóvenes, sanos y con normopeso. Finalmente, se analizó la respuesta térmica de la piel antes de un entrenamiento de resistencia, velocidad y fuerza, inmediatamente después y durante un período de recuperación de 8 horas. En cuanto a la revisión bibliográfica, hemos propuesto una clasificación para organizar los factores en tres grupos principales: los factores ambientales, individuales y técnicos. El análisis y descripción de estas influencias deben representar la base de nuevas investigaciones con el fin de utilizar la TI en las mejores condiciones. En cuanto a la reproducibilidad, los resultados mostraron valores excelentes para imágenes consecutivas, aunque la reproducibilidad de la TP disminuyó ligeramente con imágenes separadas por 24 horas, sobre todo en las zonas con valores más fríos (es decir, zonas distales y articulaciones). Las asimetrías térmicas (que normalmente se utilizan para seguir la evolución de zonas sobrecargadas o lesionadas) también mostraron excelentes resultados pero, en este caso, con mejores valores para las articulaciones y el zonas centrales (es decir, rodillas, tobillos, dorsales y pectorales) que las Zonas de Interés (ZDI) con valores medios más calientes (como los muslos e isquiotibiales). Los resultados de fiabilidad del software Termotracker fueron excelentes en todas las condiciones y parámetros. En el caso del estudio sobre los efectos de los entrenamientos de la velocidad resistencia y fuerza en la TP, los resultados muestran respuestas específicas según el tipo de entrenamiento, zona de interés, el momento de la evaluación y la función de las zonas analizadas. Los resultados mostraron que la mayoría de las ZDI musculares se mantuvieron significativamente más calientes 8 horas después del entrenamiento, lo que indica que el efecto del ejercicio sobre la TP perdura por lo menos 8 horas en la mayoría de zonas analizadas. La TI podría ser útil para cuantificar la asimilación y recuperación física después de una carga física de trabajo. Estos resultados podrían ser muy útiles para entender mejor el complejo sistema de termorregulación humano, y por lo tanto, para utilizar la TI de una manera más objetiva, precisa y profesional con visos a mejorar las nuevas aplicaciones termográficas en el sector de la actividad física y el deporte Infrared Thermography (IRT) is a safe, non-invasive and low-cost technique that allows the rapid and non-contact recording of the irradiated energy released from the body (Akimov & Son’kin, 2011; Merla et al., 2005; Ng et al., 2009; Costello et al., 2012; Hildebrandt et al., 2010). It has been used since the early 1960’s, but due to poor results as diagnostic tool and a lack of methodological standards and quality assurance (Head et al., 2002), it was rejected from the medical field. Nevertheless, the technological improvements of IRT in the last years have made possible a resurgence of this technique (Jiang et al., 2005; Vainer et al., 2005; Cheng et al., 2009; Spalding et al., 2011; Skala et al., 2012), paving the way to new applications not only focused on the diagnose usages. Among the new applications, we highlighted those in physical activity and sport fields, where it has been recently proven that a high resolution thermal images can provide us with interesting information about the complex thermoregulation system of the body (Hildebrandt et al., 2010), information than can be used as: training workload quantification (Čoh & Širok, 2007), fitness and performance conditions (Chudecka et al., 2010, 2012; Akimov et al., 2009, 2011; Merla et al., 2010; Arfaoui et al., 2012), prevention and monitoring of injuries (Hildebrandt et al., 2010, 2012; Badža et al., 2012, Gómez Carmona, 2012) and even detection of Delayed Onset Muscle Soreness – DOMS- (Al-Nakhli et al., 2012). Under this context, there is a relevant necessity to broaden the knowledge about factors influencing the application of IRT on humans, and to better explore and describe the thermal response of Skin Temperature (Tsk) in normal conditions, and under the influence of different types of exercise. Consequently, this study presents a literature review about factors affecting the application of IRT on human beings and a classification proposal about them. We analysed the reliability of the software Termotracker®, and also its reproducibility of Tsk on young, healthy and normal weight subjects. Finally, we examined the Tsk thermal response before an endurance, speed and strength training, immediately after and during an 8-hour recovery period. Concerning the literature review, we proposed a classification to organise the factors into three main groups: environmental, individual and technical factors. Thus, better exploring and describing these influence factors should represent the basis of further investigations in order to use IRT in the best and optimal conditions to improve its accuracy and results. Regarding the reproducibility results, the outcomes showed excellent values for consecutive images, but the reproducibility of Tsk slightly decreased with time, above all in the colder Regions of Interest (ROI) (i.e. distal and joint areas). The side-to-side differences (ΔT) (normally used to follow the evolution of some injured or overloaded ROI) also showed highly accurate results, but in this case with better values for joints and central ROI (i.e. Knee, Ankles, Dorsal and Pectoral) than the hottest muscle ROI (as Thigh or Hamstrings). The reliability results of the IRT software Termotracker® were excellent in all conditions and parameters. In the part of the study about the effects on Tsk of aerobic, speed and strength training, the results of Tsk demonstrated specific responses depending on the type of training, ROI, moment of the assessment and the function of the considered ROI. The results showed that most of muscular ROI maintained warmer significant Tsk 8 hours after the training, indicating that the effect of exercise on Tsk last at least 8 hours in most of ROI, as well as IRT could help to quantify the recovery status of the athlete as workload assimilation indicator. Those results could be very useful to better understand the complex skin thermoregulation behaviour, and therefore, to use IRT in a more objective, accurate and professional way to improve the new IRT applications for the physical activity and sport sector.