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Diseño y construcción de una aplicación para la identificación de minerales a partir de espectros EDS de microscopía electrónica de barrido

dc.contributor.advisorMeneses Mendoza, Jathinson
dc.contributor.advisorVillarreal Jaimes, Carlos Alberto
dc.contributor.authorMeza García, Carlos Arturo
dc.contributor.authorNieto Gutiérrez, Alfredo
dc.contributor.evaluatorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.evaluatorBacca Quintero, Jorge Luis
dc.date.accessioned2026-03-10T16:20:06Z
dc.date.available2026-03-10T16:20:06Z
dc.date.created2026-02-27
dc.date.issued2026-02-27
dc.description.abstractLa identificación de minerales mediante espectroscopía EDS es vital en geociencias, pero su interpretación manual resulta compleja, lenta y propensa a errores debido a las similitudes espectrales. Por ello, este trabajo tuvo como objetivo diseñar una aplicación informática para automatizar dicha identificación, utilizando una base de datos estructurada y algoritmos de comparación. Para lograrlo, se construyó una base de datos relacional con 101 espectros previamente procesados. La aplicación se desarrolló en Python bajo una arquitectura modular (empleando NumPy, OpenCV, SQLite y Streamlit), y utiliza la similitud de coseno como técnica principal para comparar la forma de los espectros de manera independiente a sus intensidades. El sistema se validó con 54 espectros independientes, alcanzando una exactitud ajustada del 67.31 % y un 96.18 % de confianza promedio. Aunque presenta limitaciones con mezclas minerales o clases poco representadas, la herramienta identifica con alta precisión firmas bien definidas, consolidándose como un apoyo eficaz que automatiza y facilita el análisis espectral en el área geológica.
dc.description.abstractenglishMineral identification using EDS spectroscopy is vital in geosciences, but manual interpretation is complex, time-consuming, and prone to errors due to spectral similarities. Therefore, this work aimed to design a software application to automate this identification using a structured database and comparison algorithms. To achieve this, a relational database with 101 pre-processed spectra was built. The application was developed in Python under a modular architecture (using NumPy, OpenCV, SQLite, and Streamlit), utilizing cosine similarity as the primary technique to compare spectral shapes independently of their intensities. The system was validated with 54 independent spectra, achieving a 67.31% adjusted accuracy and a 96.18% average confidence. Although it presents limitations with mineral mixtures or underrepresented classes, the tool accurately identifies well-defined signatures, establishing itself as an effective support that automates and facilitates spectral analysis in the geological field.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/47369
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectESPECTROSCOPÍA EDS
dc.subjectIDENTIFICACIÓN DE MINERALES
dc.subjectSIMILITUD DE COSENO
dc.subjectPROCESAMIENTO DE IMÁGENES
dc.subjectRECONOCIMIENTO DE PATRONES
dc.subjectPYTHON
dc.subject.keywordEDS SPECTROSCOPY
dc.subject.keywordMINERAL IDENTIFICATION
dc.subject.keywordCOSINE SIMILARITY
dc.subject.keywordIMAGE PROCESSING
dc.subject.keywordPATTERN RECOGNITION
dc.subject.keywordPYTHON
dc.titleDiseño y construcción de una aplicación para la identificación de minerales a partir de espectros EDS de microscopía electrónica de barrido
dc.title.englishDesign and construction of an application for the identification of minerals from EDS spectra of scanning electron microscopy
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

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Ordenanza No. 83 de 1.944 (junio 22)

Carácter académico: Universidad

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