Efficient tool path computation using multi-core GPUs

Tool path generation is one of the most complex problems in Computer Aided Manufacturing. Although some efficient strategies have been developed, most of them are only useful for standard machining. However, the algorithms used for tool path computation demand a higher computation performance, which makes the implementation on many existing systems very slow or even impractical. Hardware acceleration is an incremental solution that can be cleanly added to these systems while keeping everything else intact. It is completely transparent to the user. The cost is much lower and the development time is much shorter than replacing the computers by faster ones. This paper presents an optimisation that uses a specific graphic hardware approach using the power of multi-core Graphic Processing Units (GPUs) in order to improve the tool path computation. This improvement is applied on a highly accurate and robust tool path generation algorithm. The paper presents, as a case of study, a fully implemented algorithm used for turning lathe machining of shoe lasts. A comparative study will show the gain achieved in terms of total computing time. The execution time is almost two orders of magnitude faster than modern PCs.

3D-based reconstruction using growing neural gas landmark: application to rapid prototyping in shoe last manufacturing

Customizing shoe manufacturing is one of the great challenges in the footwear industry. It is a production model change where design adopts not only the main role, but also the main bottleneck. It is therefore necessary to accelerate this process by improving the accuracy of current methods. Rapid prototyping techniques are based on the reuse of manufactured footwear lasts so that they can be modified with CAD systems leading rapidly to new shoe models. In this work, we present a shoe last fast reconstruction method that fits current design and manufacturing processes. The method is based on the scanning of shoe last obtaining sections and establishing a fixed number of landmarks onto those sections to reconstruct the shoe last 3D surface. Automated landmark extraction is accomplished through the use of the self-organizing network, the growing neural gas (GNG), which is able to topographically map the low dimensionality of the network to the high dimensionality of the contour manifold without requiring a priori knowledge of the input space structure. Moreover, our GNG landmark method is tolerant to noise and eliminates outliers. Our method accelerates up to 12 times the surface reconstruction and filtering processes used by the current shoe last design software. The proposed method offers higher accuracy compared with methods with similar efficiency as voxel grid.

3D Hand Pose Estimation with Neural Networks

We propose the design of a real-time system to recognize and interprethand gestures. The acquisition devices are low cost 3D sensors. 3D hand pose will be segmented, characterized and track using growing neural gas (GNG) structure. The capacity of the system to obtain information with a high degree of freedom allows the encoding of many gestures and a very accurate motion capture. The use of hand pose models combined with motion information provide with GNG permits to deal with the problem of the hand motion representation. A natural interface applied to a virtual mirrorwriting system and to a system to estimate hand pose will be designed to demonstrate the validity of the system.

Improving 3D Keypoint Detection from Noisy Data Using Growing Neural Gas

3D sensors provides valuable information for mobile robotic tasks like scene classification or object recognition, but these sensors often produce noisy data that makes impossible applying classical keypoint detection and feature extraction techniques. Therefore, noise removal and downsampling have become essential steps in 3D data processing. In this work, we propose the use of a 3D filtering and down-sampling technique based on a Growing Neural Gas (GNG) network. GNG method is able to deal with outliers presents in the input data. These features allows to represent 3D spaces, obtaining an induced Delaunay Triangulation of the input space. Experiments show how the state-of-the-art keypoint detectors improve their performance using GNG output representation as input data. Descriptors extracted on improved keypoints perform better matching in robotics applications as 3D scene registration.

Mathematical modelling of the lower urinary tract

The lower urinary tract is one of the most complex biological systems of the human body as it involved hydrodynamic properties of urine and muscle. Moreover, its complexity is increased to be managed by voluntary and involuntary neural systems. In this paper, a mathematical model of the lower urinary tract it is proposed as a preliminary study to better understand its functioning. Furthermore, another goal of that mathematical model proposal is to provide a basis for developing artificial control systems. Lower urinary tract is comprised of two interacting systems: the mechanical system and the neural regulator. The latter has the function of controlling the mechanical system to perform the voiding process. The results of the tests reproduce experimental data with high degree of accuracy. Also, these results indicate that simulations not only with healthy patients but also of patients with dysfunctions with neurological etiology present urodynamic curves very similar to those obtained in clinical studies.

El proceso de enseñanza-aprendizaje en la formación interuniversitaria: una experiencia a nivel de máster universitario

La incorporación del EEES provocó una infinidad de desafíos y retos a las Universidades que a día de hoy aún están siendo solucionados. Además, ha conllevado nuevas oportunidades para la formación de estudiantes pero también para las Universidades. Entre ellas, la formación interuniversitaria entre estados miembro de la UE. El EEES permite unificar a través del sistema ECTS la carga de trabajo de los estudiantes facilitando la propuesta de planes de estudios interuniversitarios. Sin embargo, surgen desafíos a la hora de llevarlos a la práctica. Independientemente de los retos en la propuesta de los planes de estudio, es necesario implementar procesos de enseñanza-aprendizaje que salven la distancia en el espacio físico entre el alumnado y el profesorado. En este artículo se presenta la experiencia docente de la asignatura e-home del Máster Machine Learning and Data Mining de la Universidad de Alicante y la Universidad Jean Monnet (Francia). En este caso, se combina la formación en aula presencial con formación en aula virtual a través de videoconferencia. La evaluación del método de enseñanza-aprendizaje propuesto utiliza la propia experiencia docente y encuestas realizadas a los alumnos para poner de manifiesto la ruptura de barreras espaciales y un éxito a nivel docente.

Experiencias en la tutorización de enseñanzas técnicas

El PAT en la Escuela Politécnica está abierto a todos aquellos tutores que deseen formar parte del plan y también a todos los alumnos, que, voluntariamente pueden marcar la opción de participar en el plan en la matrícula, y también a aquellos que, a pesar de no marcar la opción en la matrícula, finalmente han decidido seguir el plan de acción tutorial. Esta característica de participación e inscripción voluntaria permite que el trabajo se realice más satisfactoriamente tanto por parte de tutores como por parte de los alumnos, puesto que han decidido seguir el plan por ello mismos y no como una imposición. Con este trabajo nos proponemos presentar nuestras experiencias en el desarrollo de la tutorización de nuestros estudiantes así como la evolución en el desarrollo de la tutorización por pares.

Coordinación de las competencias de Electrónica en el Grado y Máster en Ingeniería de Telecomunicación

La implantación de los cursos tanto de grado como de máster requiere de una continua evaluación y revisión desde el punto de vista de sus contenidos específicos, planificación, evaluación, etc. con el fin de mejorar año a año el proceso de enseñanza-aprendizaje asociado a cada asignatura de forma individual, además de con el fin de mejorar la coordinación entre las diferentes asignaturas. En ese sentido, en el presente trabajo se analiza la materia de electrónica y todas las asignaturas que la integran en el Grado de Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación, y en el Máster en Ingeniería de Telecomunicación, dado que en este caso podemos considerar los estudios de este máster como una continuación natural de los estudios previos del grado correspondiente. En concreto, los objetivos principales del presente trabajo son el seguimiento, coordinación, evaluación y mejora en la distribución de competencias de las asignaturas obligatorias de los cursos primero y segundo del Grado en Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación y las asignaturas obligatorias del Máster en Ingeniería de Telecomunicación.

Estrategia MOOC en la Universidad de Alicante para la Educación Digital del Futuro. UA|edf

La Universidad de Alicante es una de las instituciones de educación superior que ha querido recoger el guante lanzado por la reciente aparición de los cursos en abierto, en línea y masivos (MOOC — Massive Open Online Course) para emprender una iniciativa propia que hemos denominado Educación Digital para el Futuro (UA|edf). Pero antes de tomar decisiones, había que analizar el estado de la situación y, sobre todo, su posible evolución. En este trabajo se expone de forma sintetizada el estudio realizado, se describe la estrategia de implementación adoptada en nuestra institución junto con las decisiones funcionales, técnicas y tecnológicas empleadas para su rápida puesta en marcha y, para finalizar, se discute una política de federación con otras instituciones cuya finalidad es alcanzar una propuesta realista y sostenible.

3D reconstruction of medical images from slices automatically landmarked with growing neural models

In this study, we utilise a novel approach to segment out the ventricular system in a series of high resolution T1-weighted MR images. We present a brain ventricles fast reconstruction method. The method is based on the processing of brain sections and establishing a fixed number of landmarks onto those sections to reconstruct the ventricles 3D surface. Automated landmark extraction is accomplished through the use of the self-organising network, the growing neural gas (GNG), which is able to topographically map the low dimensionality of the network to the high dimensionality of the contour manifold without requiring a priori knowledge of the input space structure. Moreover, our GNG landmark method is tolerant to noise and eliminates outliers. Our method accelerates the classical surface reconstruction and filtering processes. The proposed method offers higher accuracy compared to methods with similar efficiency as Voxel Grid.

3D Maps Representation Using GNG

Current RGB-D sensors provide a big amount of valuable information for mobile robotics tasks like 3D map reconstruction, but the storage and processing of the incremental data provided by the different sensors through time quickly become unmanageable. In this work, we focus on 3D maps representation and propose the use of the Growing Neural Gas (GNG) network as a model to represent 3D input data. GNG method is able to represent the input data with a desired amount of neurons or resolution while preserving the topology of the input space. Experiments show how GNG method yields a better input space adaptation than other state-of-the-art 3D map representation methods.

Seguimiento del Máster en Ingeniería de Telecomunicación: medidas para conseguir la calidad y la excelencia

El Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad de Alicante es el título que se imparte desde la Escuela Politécnica Superior y que habilita para el ejercicio de la profesión regulada de Ingeniero de Telecomunicación. Consta de 90 ECTS y se imparte a lo largo de 2 cursos académicos. El máster está implantado desde el curso 2011-2012 por lo que durante el actual curso 2012-2013 tendremos egresados de la primera promoción. Una vez implantado en su totalidad, es posible realizar un seguimiento del máster con la intención de obtener la excelencia académica mediante todas aquellas medidas y procesos de evaluación internos que sean necesarios. Además también es conveniente evaluar el impacto social, universitario y empresarial del máster evaluando las carencias, lagunas y oportunidades de formación que se detecten y tomando las oportunas medidas correctoras. Será necesario tener en cuenta la relación del título con el mundo empresarial y con la sociedad en general que tiene el sector de las telecomunicaciones en la evaluación de la calidad docente en el aula.

Nuevo método de evaluación mediante revisiones cruzadas de los estudiantes

Actualmente nos enfrentamos a nuevos desafíos en el mundo de la educación. Entre las cuestiones más importantes se encuentra el grado de participación y compromiso de los estudiantes en su propio proceso de aprendizaje y esto implica que deban participar en su evaluación de manera activa. Así, en este artículo se presenta un nuevo método de evaluación empleado en la asignatura “Arquitecturas y Sistemas Operativos para Tiempo Real”, del título de Ingeniería Informática de la Universidad de Alicante. En este novedoso método, los alumnos participan en el proceso de evaluación de sus propios trabajos por medio de revisiones cruzadas (peer-reviewing) que pretenden identificar las carencias o errores en los trabajos presentados por sus compañeros de asignatura. En pocas semanas los estudiantes pueden entender la innovadora visión del proceso de enseñanza-aprendizaje empleado en nuestra asignatura y se involucran activamente en dicho proceso; con todo ello, sus conocimientos han de actualizarse de manera continua, por lo que son capaces de entender y asimilar los nuevos conceptos explicados por el profesor.

Adjustable compression method for still JPEG images

There are a large number of image processing applications that work with different performance requirements and available resources. Recent advances in image compression focus on reducing image size and processing time, but offer no real-time solutions for providing time/quality flexibility of the resulting image, such as using them to transmit the image contents of web pages. In this paper we propose a method for encoding still images based on the JPEG standard that allows the compression/decompression time cost and image quality to be adjusted to the needs of each application and to the bandwidth conditions of the network. The real-time control is based on a collection of adjustable parameters relating both to aspects of implementation and to the hardware with which the algorithm is processed. The proposed encoding system is evaluated in terms of compression ratio, processing delay and quality of the compressed image when compared with the standard method.

Time-Precision Flexible Arithmetic Unit

Paper submitted to the XVIII Conference on Design of Circuits and Integrated Systems (DCIS), Ciudad Real, España, 2003.