Miguel Mora González

 
 MIGUEL MORA GONZÁLEZ
 Profesor-Investigador Titular B
 miguel.mora@academicos.udg.mx
 Especialidad (SNII): Óptica Física
 ScopusID, Scholar Google, ResearchGate, Orcid, Página Personal
 

Semblanza

El Dr. Mora-González es Ing. en Electrónica por el Instituto Tecnológico de Aguascalientes y Dr. en Ciencias (óptica) por la Universidad de Guanajuato (Centro de Investigaciones en Óptica, CIO). Trabajó como asistente de investigación en el CIO en 2003. De 2003 a 2006, trabajó como PTC en la Universidad Politécnica de Aguascalientes. Desde 2006 es Profesor-Investigador de la Universidad de Guadalajara, en el CULagos. Sus intereses de investigación incluyen pruebas ópticas no destructivas, óptica aplicada, metrología óptica, interferometría, cristales líquidos, procesamiento digital de imágenes y reconocimiento de patrones.

Logros académicos y de Investigación

- Miembro del SNII desde el 2004 (antes SNI)

- Perfil Prodep desde el 2006 (antes Promep)

- Jefe del Departamento de Ciencias Exactas y Tecnología (2013-2016)

Información SNII

  • Nivel: I
  • Área del Conocimiento: I.- Físico-Matemáticas Y Ciencias De La Tierra
  • Disciplina: Física
  • Subdisciplina: Óptica
  • Especialidad: Óptica Física

Información PRODEP 

  • Área: Ciencias Naturales y Exactas
  • Disciplina: Óptica

Investigación 

  • Laboratorio: Metrología e Instrumentación, Lab-506
  • Área del Laboratorio: Metrología Óptica
  • Cuerpo Académico: Ingeniería y Metrología Óptica, UDG-CA-534
  • Departamento: Departamento de Ciencias Exactas y Tecnología
  • Intereses y Líneas de Investigación: 
    • Metrología óptica;
    • Procesamiento Digital de Imágenes;
    • Procesamiento Digital de Señales
  • Redes o Instituciones externas con las que se relaciona: 
    • Red de Inteligencia Computacional Aplicada (RedICA)

Tesis Dirigidas

Diseño e implementación de sistema de visión artificial para alerta y detección de somnolencia mediante aprendizaje profundo aplicable en conductores de vehículos
Resumen de la Tesis El presente informe de tesis explica los conocimientos teóricos, y prácticos utilizados para el desarrollo de cada etapa del proyecto y los resultados obtenidos. La primera etapa fue la determinación de rasgos faciales característicos de somnolencia y de algoritmos precisos de bajo costo computacional. Definiendo en base a diferentes estudios previos el bostezo, pestañeo y Cabeceo como los rasgos importantes, por lo cual las regiones de interés a extraer son la cara, los ojos y la boca. El método de extracción de regiones utilizado son las cascadas Haar y la clasificación mediante un modelo de red LeNet. Posteriormente se creó la base de datos de imágenes de la región principal de cara utilizando imágenes propias y de otras bases de datos, para luego extraer de esta las otras regiones de interés y generar las otras bases de datos. Durante la extracción de estas regiones se comprobó la necesidad de un procesamiento de iluminación para mejorar las imágenes y por lo tanto la detección. Para el desarrollo del sistema el lenguaje utilizado fue Python, debido a su acceso a las bibliotecas de OpenCV y Tensorflow junto con su librería Keras, las cuales son clave para el procesamiento de imágenes y clasificación. Con el uso de estas herramientas, se entrenó la Red Convolucional del tipo LeNet y junto con el optimizador Adam. Utilizando el 80% de la base de datos para entrenar y el 20% para validar, se generaron dos estructuras, siendo la más aceptable y con mejores resultados la segunda versión, la cual es más pequeña y con capas de Dropout, obteniendo una precisión de entrenamiento de casi 100% coherente con las pruebas realizadas. Finalmente, durante las pruebas finales, se determinó que, para evitar falsas detecciones de bostezo, se añadió medir la duración de bostezo y pestañeo para aumentar la precisión y extraer valores para la determinación del nivel de somnolencia.
Fecha (año) de Termino 2021
Status Concluida
Nombre del Alumno Diego Jorge Luis Arroyo Rodríguez
Programa Educativo Ingeniería Mecatrónica (Universidad Nacional de Trujillo, Perú)
Enlace al Repositorio https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4756017
Diseño y construcción de un sistema de captura y conversión de video a formato digital
Resumen de la Tesis  
Fecha (año) de Termino 2019
Status Concluida
Nombre del Alumno Sergio Antonio Castro Aguayo
Programa Educativo Licenciatura en Ingeniería Mecatrónica 
Enlace al Repositorio  
Análisis de patrones de franjas interferométricas por medio de control usando técnicas de inteligencia artificial
Resumen de la Tesis La técnica de desplazamiento de fase (phase shifting) es una de las más utilizadas para la estimación de fase dentro del campo de la interferometría, debido a su precisión y rapidez, sin embargo el desplazamiento puede contener errores de calibración introducidos por los dispositivos (actuadores piezoeléctricos) usados para este propósito, la desviación se encuentra entre el valor real y el valor nominal del paso. El presente trabajo de investigación se centra en el análisis de patrones de franjas interferométricas mediante la aplicación de la técnica de desplazamiento de fase; en particular, se calculan las desviaciones que pueden existir en el paso (phase step); además, de aplicar técnicas de inteligencia artificial para la selección de parámetros. El método propuesto utiliza la transformada de Radon, primero como una técnica de calibración automática y después como un procedimiento de medición cuando se analiza una zona específica de un interferograma. La primera técnica de inteligencia artificial empleada es un sistema de inferencia difusa y la segunda es un sistema de inferencia neuro-difusa, las cuales seleccionan o sugieren la selección del perfil a analizar. La diferencia entre ambas reside en el método para establecer sus parámetros, ya que la primera sintetiza el conocimiento de un experto; mientras que en la segunda se establecen las entradas y salidas esperadas, y se optimiza un conjunto de parámetros mediante un entrenamiento automático. La interacción entre el método con la transformada de Radon y las técnicas de inteligencia artificial, contribuyen a la estimación de las desviaciones del phase step a algoritmos de phase shifting para encontrar la fase envuelta, considerando que existen desplazamiento arbitrarios. Los resultados obtenidos en el presente trabajo de investigación muestran que el método propuesto puede aplicarse de manera efectiva en interferogramas de franjas abiertas y cerradas (considerando una sección).
Fecha (año) de Termino 2017
Status Concluida
Nombre del Alumno Tania Aglaé Ramírez del Real
Programa Educativo Doctorado en Ciencia y Tecnología 
Enlace al Repositorio https://riudg.udg.mx//handle/20.500.12104/80334 
Demodulación de interferogramas utilizando el método de frecuencia guiada secuencialmente optimizado por técnicas de inteligencia artificial
Resumen de la Tesis El presente trabajo de investigación fue diseñado para efectuar la demodulación de un patrón de franjas cerrado a partir de la implementación de técnicas de computación suave (soft-computer). Las metodologías de demodulación existentes trabajan tiposespecíficos de patrones de franjas, dependiendo de las características del interferograma en estudio, por ejemplo: franjas cerradas o abiertas, frecuencia de las franjas, etc. Actualmente no existe una técnica general que realice la demodulación de todos los tipos de franjas conocidos. En la presente investigación no sólo se demodulan patrones de franjas cerrados, sino que además se obtiene un desempeño computacional competitivo con las técnicas actuales. Para demodular las franjas se aplicó la Demodulación Secuencial guiada por Frecuencia (FSD, de sus siglas en inglés).Como método de optimización se proponen dos técnicas de inteligencia artificial, la primera es una técnica muy utilizada en muchas otras aplicaciones, dicha técnica es los Algoritmos Genéticos (GA, de sus siglas en inglés), y como segunda técnica se propone un método relativamente nuevo y nunca antes utilizado en demodulación de interferogramas, como lo es la Optimización por Búsqueda Armónica (HSO, de sus siglas en inglés). La principal ventaja de utilizar demodulación por FSD es que tan sólo se estiman dos parámetros, que son las frecuencias estimadas en x y y. En cuanto a la optimización, GA es muy común y fácil de implementar computacionalmente, y HSO es muy sencillo de implementar y de veloz desempeño, debido a que sólo hace uso de operaciones con números reales. Los resultados obtenidos en el presente trabajo de investigación, arrojan desviaciones de error relativo promedio entre 0.14-0.39 radiantes, esto para la demodulación de fase en interferogramas sintéticos de franjas cerradas. Además, se comparó la técnica propuesta contra un algoritmo de demodulación conocido, obteniendo un error relativo entre ambos métodos de 1.561 radianes para interferogramas reales.
Fecha (año) de Termino 2016
Status Concluida
Nombre del Alumno Héctor Ulises Rodríguez Marmolejo
Programa Educativo Doctorado en Ciencia y Tecnología 
Enlace al Repositorio https://riudg.udg.mx//handle/20.500.12104/80331
Tratamiento térmico y químico de rejillas de difracción cuasisenoidales elaboradas en láminas de poliacetato con impresora láser
Resumen de la Tesis  
Fecha (año) de Termino 2013
Status Concluida
Nombre del Alumno René Turrubiates Vidrio
Programa Educativo Licenciatura en Ingeniería Bioquímica
Enlace al Repositorio  
Algoritmos de detección y reconocimiento de palabras aplicados a sistemas mono y múltiples locutores
Resumen de la Tesis En la actualidad, el reconocimiento del habla se ha visto como un ideal a alcanzar para el desarrollo de nuevas tecnologías, lo cual ha ocasionado que cada vez sea más el interés de la implementación de sistemas que sean capaces de reconocer la pronunciación de una persona para comandar un sistema. El problema que esto representa ha sido abordado por múltiples autores, sin embargo aún existe posibilidad de adoptar nuevas y diversas metodologías que busquen un mayor porcentaje de reconocimiento.
Fecha (año) de Termino 2012
Status Concluida
Nombre del Alumno Carlos Alejandro de Luna Ortega
Programa Educativo Doctorado en Ciencia y Tecnología 
Enlace al Repositorio https://riudg.udg.mx//handle/20.500.12104/71492 

Publicaciones

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  • Quintanar-Sotelo, C.O., Casillas-Rodriguez, F.J., Muñoz-Maciel, J., Peña-Lecona, F.G., Mora-Gonzalez, M. Enhanced Frequency-Guided Method with Particle Swarm Optimization for the Phase Recovery of a Single Interferogram. (2023) Applied Sciences, 13(1), art. no. 11969. https://doi.org/10.3390/app132111969 
  • Gomez-Diaz, M.S., Gutiérrez-Hernandez, D.A., Casillas-Rodriguez, F.J., Mora-Gonzalez, M., Medel-Ruiz, C.I., Muñoz-Maciel, J. Improvement in the digital acquisition of the pupillary response to controlled stimulation by means of computational tools and low-cost optoelectronics device. (2023) Journal of Optoelectronics and Advanced Materials, 25 (7-8), pp. 340-349. Cited 1 time.
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  • Medina, B.L., Ibarra, J.A.V., Ramirez, R.R.M., Mora-Gonzalez, M. Multi-step forecasting of waiting time on emergency department overcrowding using multilayer perceptron neural network algorithm. (2020) 2020 IEEE International Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing, ROPEC 2020, art. no. 9258767, . Cited 2 times. DOI: https://doi.org/10.1109/ROPEC50909.2020.9258767 
  • Ramirez-Delreal, T.A., Mora-Gonzalez, M., Muñoz-Maciel, J., Casillas-Rodriguez, F.J., Paz, M.A. Phase detection algorithm using step lengths deviation errors and Hough transform in phase-shifting interferometry. (2020) Optical Engineering, 59 (7), art. no. 074105, . DOI: https://doi.org/10.1117/1.OE.59.7.074105 
  • Quintanar-Sotelo, C., Bernal-Ortega, E., Navarro-Carranza, A., Romo-Munoz, A.J., De La Cruz Morales, J.A., Sevilla-Escoboza, R., Mora-Gonzalez, M. Self-localization and positioning vehicle navigation system based on computer vision and PID control. (2019) 2019 IEEE International Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing, ROPEC 2019, art. no. 9057077, . Cited 2 times. DOI: https://doi.org/10.1109/ROPEC48299.2019.9057077 
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  • Villafana-Rauda, E., Chiu, R., Mora-Gonzalez, M., Casillas-Rodriguez, F., Medel-Ruiz, C.I., Sevilla-Escoboza, R. Dynamics of a Q-switched Nd:YVO4/Cr:YAG laser under periodic modulation. (2019) Results in Physics, 12, pp. 908-913. Cited 6 times. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rinp.2018.12.050 
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  • Chiu, R., Mora-González, M., Villafaña-Rauda, E., Casillas-Rodríguez, F., Castañeda-Contreras, J., Marañón-Ruíz, V., Castaño, V.M. Optical effects of thermocavitation in natural plant extracts. (2017) Optik, 134, pp. 216-218. Cited 7 times. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2017.01.027 
  • Ramirez-Delreal, T.A., Mora-Gonzalez, M., Casillas-Rodriguez, F.J., Muñoz-Maciel, J., Paz, M.A. Steps length error detector algorithm in phase-shifting interferometry using Radon transform as a profile measurement. (2017) Optics Express, 25 (6), pp. 7150-7160. Cited 12 times. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.25.007150 
  • Mora-González, M., Martínez-Cano, E., Casillas-Rodríguez, F.J., Peña-Lecona, F.G., Reyes-García, C.A., Muñoz-Maciel, J., Rodríguez-Marmolejo, H.U. Artificial visual system used for dental fluorosis discrimination. (2017) Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series, 2017-January, pp. 165-172. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-28513-9_23 
  • Rodriguez-Marmolejo, U.H., Mora-Gonzalez, M., Muñoz-Maciel, J., Ramirez-Delreal, T.A. FSD-HSO Optimization Algorithm for Closed Fringes Interferogram Demodulation. (2016) Mathematical Problems in Engineering, 2016, art. no. 1576735, . Cited 5 times. DOI: https://doi.org/10.1155/2016/1576735 
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  • Muñoz-Maciel, J., Mora-González, M., Casillas-Rodríguez, F.J., Peña-Lecona, F.G. Fourier analysis of quadratic phase interferograms. (2015) Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 9526, art. no. 952612, . DOI: https://doi.org/10.1117/12.2184889 
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  • Durán-Ramírez, V.M., Martínez-Ríos, A., Muñoz-Maciel, J., Peña-Lecona, F.G., Casillas-Rodríguez, F.J., Selvas-Aguilar, R., Mora-González, M. Method for measuring the refractive index of liquids using a cylindrical cell. (2013) Optical Engineering, 52 (7), art. no. 074101, . Cited 2 times. DOI: https://doi.org/10.1117/1.OE.52.7.074101 
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  • Chiu, R., Marañon-Ruiz, V.F., Mora-González, M., Castañeda-Contreras, J., Castaño, V.M. Self-diffraction effects of gentian violet dispersed in transparent glue films. (2013) Ukrainian Journal of Physical Optics, 14 (3), pp. 125-128. Cited 2 times. DOI: https://doi.org/10.3116/16091833/14/3/125/2013 
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  • Durán-Ramírez, V.M., Martínez-Ríos, A., Muñoz-Maciel, J., Peña-Lecona, F.G., Casillas-Rodríguez, F.J., Selvas-Aguilar, R., Mora-González, M. Method for measuring the refractive index of liquids using a cylindrical cell. (2012) Optical Engineering, 51 (7), art. no. 074101, . 
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  • Mora-González, M., Casillas, F.J., Muñoz-Maciel, J., Chiu-Zarate, R., Peña-Lecona., F.G. The Ronchi test using a liquid crystal display as a phase grating. (2011) Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 8082, art. no. 80823G, . Cited 2 times.DOI: https://doi.org/10.1117/12.889600 
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  • Romo, J.C.M., Rosas, F.J.L., Mora-Gonzalez, M. Combining genetic algorithms and FLDR for real-time voice command recognition. (2008) 7th Mexican International Conference on Artificial Intelligence - Proceedings of the Special Session, MICAI 2008, art. no. 4682459, pp. 163-169. Cited 1 time. DOI: https://doi.org/10.1109/MICAI.2008.61 
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