MX2013004670A - Sistema de deteccion de medios sin- contacto utilizando espectroscopia de reflexion/absorcion. - Google Patents

Abstract

La innovación utiliza la respuesta de los medios a señales electromagnéticas (EM) a fin de identificarlas; cuando fuentes EM están dirigidas a un medio objetivo, se obtiene una respuesta de un detector EM que observa el evento; al comparar una respuesta medida con una biblioteca de perfiles conocidos, se pueden determinar uno o más candidatos probables para el medio objetivo.

Description

SISTEMA DE DETECCIÓN DE MEDIOS SIN-CONTACTO UTILIZANDO ESPECTROSCOPIA DE REFLEXIÓN/ABSORCIÓN ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN Los medios - materiales u objeto de diversas texturas, pureza y colores - pueden ser identificados o detectados en una variedad de formas. Las personas están equipadas con cinco sentidos primarios para recopilar información referente al ambiente que los rodea-. La visión humana proporciona una manera básica para detectar lo que está alrededor de nosotros por la cantidad de luz que ésta refleja, los cambios de la trayectoria de la (refracción) , o lo que absorbe. Cuando un¦ objeto absorbe una cantidad relativamente grande de luz, éste parece más oscuro que los otros objetos, aproximándose al negro para medios altamente absorbtivos. Cuando un objeto tiene un color particular, éste está absorbiendo más de esa banda de color, o longitud de onda de luz con relación a otras longitudes de onda. Por ejemplo, una lima fácilmente puede ser diferenciada de un limón como un resultado de sus diferentes características de absorción de luz. La luz, tal como es detectada por el ojo humano, cubre solamente una porción de un espectro mucho más amplio de energía electromagnética. Toda la materia interactuará con un amplio rango de longitudes de onda en el espectro electromagnético tanto dentro como fuera de las bandas de luz visibles. Esta interacción ocurre en intercambios de energía al nivel cuántico. Esta interacción, el efecto de la materia y el cambio de energía en la presencia de energía electromagnética, es la esencia de la espectroscopia de identificación de medios.

Un método para identificar materiales es a través del uso de la espectroscopia tal como espectroscopia de reflexión/absorción (R/A) . Al dirigir la energía electromagnética a un objetivo y observar los niveles de energía reflejada y absorbida, la identificación del medio puede ser inferida como una función de la energía devuelta a longitudes de onda conocidas seleccionadas. Tradicionalmente, los métodos de identificación de espectroscopia requieren equipo de laboratorio elaborado tal como láser de precisión, óptica y filtros de alta calidad, enrejado de difracción, partes móviles intrincadas, y dispositivos electrónicos de precisión .

Además de medir la energía devuelta de una cierta longitud de onda transmitida y reflejada, algunos medios son conocidos por exhibir otras propiedades tales como la fluorescencia. Cuando estos efectos ocurren, también se puede capturar la energía reflejada, la cual puede tener una longitud de onda diferente a la longitud de onda de la fuente de excitación.

SUMARIO DE LA INVENCIÓN Lo siguiente presenta un sumario simplificado de la innovación a fin de proporcionar un entendimiento básico de algunos aspectos de la innovación. Este sumario no es una perspectiva general extensa de la innovación. Esta no pretende identificar elementos clave/criticos de la innovación o delinear el alcance de la innovación. Su único propósito es presentar algunos conceptos de la innovación en una forma simplificada como un preludio a la descripción más detallada que se presenta más adelante.

La innovación aquí divulgada y reclamada, en un aspecto de la misma, comprende un sistema de detección de medios sin-contacto . El sistema puede tener una o más fuentes electromagnéticas (EM) que dirigen energía EM hacia una superficie objetivo de un medio desconocido y uno o más detectores EM que miden energía EM reflejada desde la superficie objetivo del medio desconocido. De manera adicional, el sistema puede tener - un componente de control que recibe datos de medición desde uno o más detectores EM, determina un perfil medido con base, al menos en parte, en los datos de medición, y analiza el perfil medido para determinar uno o más candidatos probables para el medio basado al menos en parte en el perfil analizado.

En otros aspectos, la innovación puede incluir un método de detección de medios sin-contacto . El método puede incluir el paso de realizar una secuencia de uno o más pasos de medición, en donde cada paso de medición comprende activar una o más fuentes electromagnéticas (EM) para reflejar una señal EM fuera de un medio desconocido y realizar una o más lecturas de una intensidad de la señal EM reflejada con uno o más detectores EM. De manera adicional, el método puede incluir los pasos de acoplar una o más lecturas de cada paso de medición en un perfil medido y determinar uno o más candidatos probables para el medio desconocido con base, al menos en parte, en el perfil medido.

En algunas modalidades, la innovación puede comprender un sistema de detección de medios sin-contacto. El sistema puede tener medios para reflejar una señal EM fuera de un medio desconocido al menos una vez para cada uno de uno o más pasos de medición en una secuencia. Adicionalmente, el sistema puede tener medios para realizar una o más lecturas de una intensidad de la señal EM reflejada una vez para cada paso de medición y medios para determinar uno o más candidatos probables para el medio desconocido con base, al menos en parte, en una o más lecturas de la intensidad.

En algunas modalidades, la innovación se refiere a sistemas de identificación de medios basados en espectroscopia de Reflexión/Absorción (R/A), y métodos relacionados con los mismos. La innovación de manera activa dirige energía electromagnética hacia objetos utilizando una o más fuentes EM. Uno o más detectores EM en el sistema pueden observar esta interacción de energía-medio y producen señales específicas del medio. Las señales resultantes son procesadas e interpretadas para inferir la identidad del medio .

Procesos de identificación de medio típicos involucran sistemas de reconocimiento de imagen visual con algoritmos de software sofisticados para discernir las propiedades del objeto, imitando procesos del pensamiento mental de los humanos para construir un color o escala de grises de comparación e imagen discernible de factor-forma para comparación con un rango esperado de productos. Sin embargo, la innovación de la material sujeto puede utilizar uno o más dispositivos simples para producir energía EM, tales como LEDs de longitud de onda conocida, y uno o más dispositivos receptores simples, tal como un fotodiodo o CCD para capturar la reflexión de energía EM resultante.

Por consiguiente, la innovación puede entregar un resultado infrarrojo respecto a qué medios han sido observados utilizando tecnología simple y los principios antes descritos. Con longitudes de onda de componente específicamente seleccionadas en cantidades suficientes para un discernimiento único entre posibles medios candidatos, el sistema puede variar en el conteo de componentes tal como lo dicta una aplicación. Como un ejemplo ilustrativo, las manzanas verdes pueden ser distinguidas de las manzanas rojas mediante el uso de un número relativamente pequeño de fuentes EM, tal como un sistema LED verde y rojo. Las manzanas verdes devolverán una relación verde a rojo inferior cuando ambas longitudes de onda son transmitidas y observadas por el detector.

En el mercado de hoy en día fácilmente está disponible un mayor número de diodos de emisión de luz (LEDs) . La tecnología LED está avanzando para cubrir un espectro de energía en expansión que se extiende desde infrarrojo de longitud de onda larga, a través del espectro de luz visible y al grupo de longitudes de onda UV. Estos componentes pueden ser utilizados para dirigir la energía a objetivos y las respuestas reflejadas intrínsecas del medio fácilmente pueden ser detectables con detectores simples de amplio espectro, tales como fotodiodos o dispositivos de carga acoplada (CCDs) . Las respuestas detectadas pueden ser procesadas y referenciadas de manera cruzada a perfiles de medios conocidos y la mejor comparación posible producida para inferir la identidad del medio.

Sistemas y métodos de la innovación de la materia sujeto tienen la capacidad para discernir entre diversos medios en múltiples formas, con base por ejemplo, en si los medios están categorizados en una biblioteca de perfiles de medios conocidos o si la identificación del medio puede ser inferida con base en características del medio calculables y cuantificables , y por lo tanto, identificadas por el tipo de respuesta de perfil. Además, nuevos medios pueden ser "aprendidos" por el sistema ya que la respuesta del medio presentado puede ser medida y registrada por el sistema en sitio.

Sistemas y métodos de la innovación de la materia sujeto pueden ser desplegados sin contacto físico. Adicionalmente, la fuente de excitación y el detector pueden estar físicamente alojados juntos, ya que la energía que pasa dentro o a través de la muestra no es necesaria. Debido a esto, la innovación de la materia sujeto puede ser utilizada en situaciones donde los objetos están en movimiento, por ejemplo, en aplicaciones vehiculares, o donde el medio está en movimiento tal como en un proceso continuo. La capacidad para que el sistema esté autocontenido le permite funcionar en espacios pequeños confinados.

En diversas modalidades, se pueden utilizar uno o más detectores EM con ventajas potenciales para- cada modalidad. Aunque sistemas de detección de luz o EM simples típicos varían en sensibilidad sobre diversas longitudes de onda y temperaturas, el uso de un solo detector puede permitir una cancelación de derivación común y preservar los perfiles de respuesta relativos sobre el amplio rango de fuentes de longitud de onda. La normalización de la señal del detector o auto-ganancia también se pueden emplear de manera que se puedan conservar las características de respuesta espectral necesarias para la identificación de medios únicos. Esto puede ser benéfico cuando en un sistema autocontenido se encuentran niveles uniformes de acumulación de suciedad, derivación del componente eléctrico, y envejecimiento, a un primer orden de extensión.

En otro aspecto todavía del mismo, se puede proporcionar un componente de inteligencia artificial que emplee un análisis basado en probabilidad y/o estadística para una prognosis o para inferir una acción que un usuario desea que se ejecute automáticamente.

Para lograr lo anterior así como fines relacionados, aquí se describen algunos aspectos ilustrativos de la innovación en conexión con la siguiente descripción y los dibujos anexos. No obstante, estos aspectos son indicativos de unas pocas de las diversas formas en las cuales se pueden emplear los principios de la innovación y la innovación de la materia sujeto pretende incluir todos esos aspectos y sus equivalentes. Otras ventajas y características novedosas de la invención serán aparentes a partir de la siguiente descripción detallada de la innovación cuando se consideren en conjunto con los dibujos.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS La figura 1 ilustra un ejemplo de un sistema de detección de medios sin-contacto de acuerdo con un aspecto de la innovación de la materia sujeto.

La figura 2 muestra una modalidad ejemplar de un sistema de detección de medios sin-contacto que ilustra los principios de operación asociados con la innovación de la materia sujeto.

La figura 3 ilustra un ejemplo del dispositivo de detección de medios sin-contacto asociado con aspectos de la innovación de la materia sujeto..

La figura 4 ilustra un ejemplo esquemático de un sistema asociado con aspectos de la innovación de la materia suj eto .

La figura 5 ilustra perfiles de medios ejemplares.

La figura 6 ilustra tratamientos ópticos que ' pueden ser utilizados en conexión con los sistemas y métodos aquí descritos .

La figura 7 ilustra una secuencia operativa ejemplar para un método de detección de medios sin-contacto .

La figura 8 ilustra una corrección ejemplar que puede ser aplicada a un perfil de un medio.

La figura 9 ilustra fotografías de una flor en el espectro visible y ultravioleta, y un perfil de medio ejemplar correspondiente.

La figura 10 ilustra una configuración ejemplar en donde un sistema de la innovación de la materia sujeto se puede utilizar para detectar medios en una superficie de carretera mientras opera en conjunto con un sensor para detectar la temperatura de la carretera.

DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCIÓN Ahora se describe la innovación con referencia a los dibujos, en donde números de referencia similares se utilizan para hacer referencia a elementos similares en la misma. En la siguiente descripción, para propósitos de explicación, se establecen numerosos detalles específicos a fin de proporcionar un completo entendimiento de la innovación de la materia sujeto. Puede ser evidente, no obstante, que la innovación pueda ser practicada sin estos detalles específicos. En otros casos, estructuras y dispositivos muy conocidos se muestran en forma de diagrama de bloques a fin de facilitar la descripción de la innovación .

Tal como se utiliza en esta solicitud, los términos "componente" y "sistema" pretenden hacer referencia a una entidad relacionada con computadora, ya sea hardware, una combinación de hardware y software, software, o software en ejecución. Por ejemplo, un componente puede ser, pero no se limita a, un proceso que corre en un procesador, un procesador, un objeto, un ejecutable, una secuencia de ejecución, un programa y/o una computadora. A manera de ilustración, tanto una aplicación que corre en un servidor como el servidor pueden ser un componente. Uno o más componentes pueden residir dentro de un proceso y/o secuencia de ejecución, y un componente puede estar localizado en una computadora y/o distribuido entre dos o más computadoras.

Tal como aquí se utiliza, el término "inferir" o "inferencia" generalmente se refieren al proceso de razonamiento referente a o estados de inferencia del sistema, ambiente y/o usuario a partir de un conjunto de observaciones tal como son capturadas a través de eventos y/o datos. La inferencia se puede emplear para identificar un contexto o acción especifica, o puede generar una distribución de probabilidad sobre estados, por ejemplo. La inferencia puede ser probabilistica, es decir, el cálculo de una distribución de probabilidad sobre estados de interés con base en una consideración de datos y eventos. La inferencia también se puede referir a técnicas empleadas para componer eventos de nivel superior a partir de un conjunto de eventos y/o datos. Dicha inferencia tiene como resultado la construcción de nuevos eventos o acciones a partir de un conjunto de eventos observados y/o datos de eventos almacenados, ya sea que los eventos estén o no correlacionados en proximidad temporal estrecha, y si los eventos y datos provienen de una o varias fuentes de datos y eventos.

Aunque para propósitos de simplicidad de explicación, una o más metodologías aquí mostradas, por ejemplo, en la forma de un gráfico de flujo, se muestran y describen como una serie de actos, se entenderá y apreciará que la innovación de la materia sujeto no queda limitada por el orden de los actos, ya que algunos actos pueden, de acuerdo con la innovación, ocurrir en un orden diferente y/o de manera concurrente con otros actos de aquellos aquí mostrados y descritos. Por ejemplo, aquellos expertos en la técnica entenderán y apreciarán que una metodología alternativamente podría ser representada como una serie de estados o eventos interrelacionados, tal como en un diagrama de estado. Además, no todos los actos ilustrados pueden ser requeridos para implementar una metodología de acuerdo con la innovación.

Tal como se describirá con mayor detalle a continuación, la innovación de la materia sujeto permite la identificación de diversos tipos de medios utilizando un sistema de detección de medios sin-contacto . Aspectos de la innovación pueden de manera efectiva excitar, medir, analizar y determinar la presencia de ciertos medios, materiales, texturas de superficie, colores, etcétera. Tal como se entenderá, la sensibilidad de la detección de los medios sin-contacto puede variar a causa de la presencia de fuentes de energía EM ambientales externamente presentes, tal como la luz del sol brillante. Estos y otros factores ambientales se pueden considerar en una variedad de formas, tales como nivelación adaptativa de una o más señales del detector EM durante un periodo en donde una o más fuentes EM están en un estado apagado, opcionalmente en conjunto con una o más técnicas diferentes, tal como energía de fuente variable o normalización de perfil de señal recibida. Además, para manejar las variaciones en los niveles EM de fondo, la innovación de la materia sujeto también es efectiva para manejar los efectos de temperatura o envejecimiento de los componentes del sistema. Esta compensación adaptativa mejora la precisión y rango dinámico de dichos sistemas.

Haciendo referencia inicialmente a la figura 1, se ilustra un ejemplo de un sistema de detección de medios sin-contacto 100 de acuerdo con un aspecto de la innovación de la materia sujeto. El sistema de detección de medios sin-contacto 100 puede identificar un medio 102 con base en la interacción entre el medio 102 y la radiación o energía electromagnética (EM) (por ejemplo, infrarrojo, luz visible, ultravioleta, etcétera) . El sistema 100 puede incluir una o más fuentes EM 104 que pueden producir señales EM, cada una de las cuales puede corresponder a una o más longitudes de onda.

En algunas modalidades, que se analizan con mayor detalle aquí, cada fuente EM 104 puede producir una sola longitud de onda dispar de luz. No obstante, en otras modalidades, al menos una de las fuentes EM 104 puede emitir múltiples longitudes de onda, las cuales pueden o no traslaparse con una o más longitudes de onda de otra fuente. Estas fuentes EM 104 pueden ser cualquiera de una variedad de tipos de fuentes, por ejemplo, diodos de emisión de luz (LEDs) , láseres, fuentes de espectro angosto o amplio, fuentes colimadas o no colimadas, filtradas o no, etcétera. Una o más fuentes EM 104 pueden iluminar al menos una porción del medio 102 con energía EM. La energía EM interactúa con el medio a un nivel cuántico, y en general, la energía EM incidente puede ser parcialmente reflejada por el medio, y parcialmente absorbida o transmitida por el medio (aunque en algunas situaciones, ninguna o toda puede ser reflejada, o ninguna o toda puede ser absorbida) .

Cada una de una o más fuentes EM 104 puede ser ejercida de manera independiente o en conjunto de grupo selectivo para iluminar al menos una porción del medio 102 a fin de producir una respuesta detectable que puede ser medida por uno o más detectores EM. Una o más fuentes EM puede ser operada en diversas formas incluyendo, pero no limitado a, encendido/apagado simple, excitación continua variable, y activaciones de fuente de modulación de impulso, asi como evaluaciones de estado constante, pico, raíz media cuadrática (RMS) , o respuestas de decadencia, asi como otras maneras o combinaciones de lo anterior.

El sistema de detección de medios sin-contacto 100 también puede incluir al menos un detector EM 106, el cual puede detectar al menos una porción de la energía EM reflejada del medio 102. Al menos un detector EM 106 puede consistir de un solo dispositivo de espectro amplio, varios dispositivos de banda angosta, o una combinación de dispositivos incluyendo dispositivos de espectro amplio y de banda angosta. Ejemplos de detectores EM que pueden ser utilizados son fotodiodos, cámaras de un solo píxel, cámaras de dispositivo de carga acoplada (CCD) , etcétera. Al menos un detector EM 106 puede recopilar datos con base en los niveles medidos de energía EM para una o más longitudes de onda de la energía EM que emana del medio 102, generalmente como energía EM reflejada (aunque otros procesos, tales como la fotoluminiscencia, fluorescencia y fosforescencia también pueden contribuir) . Uno o más detectores EM 106 pueden enviar los datos recopilados al componente de control 108 para adquisición y procesamiento (por ejemplo, convirtiendo los datos recopilados en una señal eléctrica, de manera inalámbrica, etcétera) .

El componente de control 108 puede ser conectado a una o más fuentes EM 104, uno o más detectores EM 106, o ambos. El componente de control 108 puede controlar de manera independiente una o más fuentes EM 104 en una variedad de formas. Por ejemplo, una o más fuentes EM 104 pueden ser operadas para iluminar el medio con una pluralidad de longitudes de onda de energía EM en secuencia o simultáneamente, con una pluralidad de bandas angostas de longitudes de onda en secuencia o simultáneamente, con una o más fuentes EM 104 en secuencia o simultáneamente, etcétera. De manera adicional, el componente de control 108 puede recibir y procesar señales o datos de medición desde uno o más detectores EM 106. El componente de control 108 puede analizar las señales o datos procesados para determinar uno o más candidatos probables para el medio con base, al menos en parte, en las señales o datos analizados. Esta determinación se puede basar, al menos en parte, en una comparación de las señales procesadas con uno o más perfiles de medios conocidos en una biblioteca de perfiles de medios 110. Opcionalmente, el componente de control 108 puede controlar una o más fuentes E 104 y uno o más detectores E 106 para muestrear múltiples veces las propiedades ópticas del medio antes de determinar uno o más candidatos probables. De manera adicional o alternativamente, múltiples muestras pueden ser tomadas sobre una base intermitente o en curso, y uno o más candidatos probables pueden ser revisados con base, al menos en parte, en las múltiples muestras tomadas sobre una base intermitente o en curso. En algunos aspectos, el componente de control 108 puede comparar las señales analizadas con una biblioteca de medios conocidos tal como una biblioteca de perfiles de medios 110 para encontrar la mejor adecuación, o uno o más candidatos probables. En diversas modalidades, la biblioteca de perfiles de medios 110 puede ser almacenada en uno o más de localmente o remotamente.

La figura 2 muestra una modalidad ejemplar de un sistema de detección de medios sin-contacto 200 que ilustra los principios de operación asociados con la innovación de la materia sujeto. En el sistema ejemplar 200, se muestra una configuración que incluye una o más fuentes EM 104, las cuales tal como se muestra en la figura 2, pueden corresponder, cada una, a una o más longitudes de onda dispares una de otra. Cada una de una o más fuentes EM 104 puede producir energía EM emitida 210, representada en la figura 2 como ondas sinusoidales de amplitud relativamente alta entre una o más fuentes EM 104 y el medio 102. En general, la energía EM emitida 210 puede ser parcialmente reflejada por el medio como energía EM reflejada 212, y parcialmente absorbida o transmitida por el medio como energía EM transmitida 214 (aunque en algunas situaciones, ninguna o toda puede ser reflejada, o ninguna o toda puede ser absorbida) . En general, las porciones de la energía EM reflejada 212 o energía EM transmitida 214 pueden variar con base en la longitud de onda de la energía EM. Dependiendo de los medios, la porción de la energía EM reflejada 212 o energía EM transmitida 214 en cada longitud de onda puede variar, tal como se puede describir mediante un espectro de reflexión o absorción que es característico del medio. En general, uno o más detectores EM 106 pueden detectar una porción de la energía EM reflejada 212. El componente de control 108 (que no se muestra en la figura 2) puede utilizar la porción detectada de la energía EM reflejada 212 para determinar uno o más candidatos probables para el medio tal como aquí se describe, y esto se puede realizar mediante la comparación con perfiles almacenados en la biblioteca de perfiles de medios 110 (que tampoco se muestra en la figura 2) .

La figura 3 ilustra un dispositivo de detección de medios sin-contacto ejemplar 310 asociado con aspectos de la innovación de la materia sujeto. Aunque la figura 3 ilustra más de una fuente EM 104 y un solo detector EM 106, esto es solamente un ejemplo, y estos aspectos pueden variar tal como aquí se describe. Una o más fuentes EM 104 y uno o más detectores EM 106 se pueden incorporar en un dispositivo común 310. De manera adicional, una o más fuentes EM 104 y uno o más detectores EM 106 se pueden acomodar de manera que un área de prueba común 320 del medio 102 puede ser iluminada por una o más fuentes EM 104 y monitoreadas por uno o más detectores EM 106. Adicionalmente, el dispositivo 310 puede, en diversos aspectos, ya sea incluir el componente de control 108 y la biblioteca de perfiles de medios 110, o comunicarse con un componente de control externo 108 y biblioteca de perfiles de medios 110. En algunos aspectos con un componente de control externo 108, el componente de control 108 se puede comunicar con y analizar datos de más de un dispositivo 310.

La figura 4 ilustra un ejemplo esquemático de un sistema 400 asociado con aspectos de la innovación de la materia sujeto. Tal como se muestra en el sistema ejemplar 400, una o más fuentes EM 104 pueden incluir LEDs, y uno o más detectores EM 106 puede incluir fotodiodos . El sistema 400 también puede incluir uno o más elementos de circuito adicionales 412, tales como las resistencias que se muestran en la figura 4. Opcionalmente, el sistema 400 puede incluir una unidad de control de fuente EM 414, la cual se puede conectar en interfaz con el componente de control 108 y puede permitir que el componente de control 108 controle de manera individual o colectiva una o más fuentes EM 104. También, el sistema 400 opcionalmente puede incluir el circuito de detector EM 416, el cual se puede conectar en interfaz con el componente de control 108 y puede permitir que el componente de control 108 controle de manera individual o colectiva uno o más detectores EM 106. Opcionalmente, el componente de control 108 se puede comunicar con la biblioteca de perfiles de medios 110.

Los sistemas y métodos de la innovación de la materia sujeto pueden ser utilizados para determinar uno o más candidatos probables para un medio mediante la comparación de mediciones obtenidas para uno o más perfiles de medios conocidos. Una recopilación de perfiles de medios comúnmente esperados puede ser mantenida en una biblioteca de perfiles de medios tales como la biblioteca 110. La ubicación se puede mantener de manera local, remota o una combinación de las dos. Estos perfiles de medios comúnmente esperados pueden ser determinados de manera externa, o en sitio, y opcionalmente pueden ser determinados por anticipado y transferidos a la biblioteca, o pueden tener información de perfil de medios comunicada a ésta desde una fuente remota ya sea por anticipado o como una o más actualizaciones a un sistema o dispositivo ya desplegado de la innovación de la materia sujeto. Adicionalmente, en algunos aspectos, información de perfil de medios obtenido en sitio puede ser utilizada para proporcionar datos adicionales para mejorar aun más la identificación de medios de manera local, remota o ambos.

En operación, la información de perfil de medios puede ser utilizada en conjunto con otros aspectos de la innovación de la materia sujeto. Por ejemplo, una o más fuentes EM pueden ser activadas para producir una respuesta del medio (por ejemplo, energía EM reflejada, fluorescencia, etcétera) que puede ser detectada por uno o más detectores EM. Datos asociados con la respuesta detectada pueden ser adquiridos por el componente de control, y el análisis (por ejemplo, probabilístico, etcétera) puede ser ejecutado para calcular la adecuación de perfil de medios más cercana. Con base en el análisis, al menos en parte, se puede inferir la identidad del medio.

La figura 5 ilustra perfiles de medios ejemplares 500-530. Estos ejemplos demuestran algunos de los conceptos aqui analizados. Tal como se observa en la figura 5, cada uno de los perfiles 500-530 puede describir la reflectancia de un medio a energía E de una o más longitudes de onda, tales como longitudes de onda A-E en la figura 5. El perfil 500 corresponde a una norma de calibración de reflectancia uniformemente alta, la cual puede ser utilizada para calibrar un sistema o dispositivo en aspectos de la innovación de la materia sujeto. En general, la reflectancia de un medio determinado varía por longitud de onda, tal como se observa en los perfiles 510, 520 y 530. Aunque para propósitos de ilustración, se muestra una sola reflectancia por longitud de onda para cada uno de los perfiles 510-530, en operación, uno o más medios pueden tener perfiles más complicados que aquéllos mostrados en la figura 5. Por ejemplo, la intensidad relativa de la energía EM a una longitud de onda determinada que es medida en uno o más detectores EM después de la reflexión de un medio puede variar por una variedad de motivos, tales como el ruido (por ejemplo, fuentes de luz adicionales, material que oscurece tal como neblina, etcétera) , la orientación de la superficie del medio, la heterogeneidad del medio (por ejemplo, composición y tamaño de partícula del medio, tal como pavimento, asfalto, cemento, concreto, suciedad, grava, agua de lluvia, nieve, hielo, etcétera) así como otros factores. Debido a esto, un perfil para un medio puede incluir variaciones con base en lo anterior y otros factores, y puede incluir múltiples valores de reflectancia potenciales (por ejemplo, un rango, etcétera) para un material a cada longitud de onda. Estos perfiles se pueden obtener a través de sustancialmente cualquier medio aquí analizado, incluyendo su construcción mediante el entrenamiento de un sistema o método de la innovación de la materia sujeto.

Aunque en la figura 5 solamente se muestran cuatro perfiles de medios, en operación una biblioteca tal como la biblioteca de perfiles de medios 110 puede incluir sustancialmente cualquier número de perfiles de medios, y puede incluir uno o más perfiles para cada medio que un sistema o dispositivo de la innovación de la materia sujeto podría encontrar en operación en la aplicación para la cual se va a emplear. Por ejemplo, si el sistema o dispositivo se va a emplear para monitorear la superficie de la carretera debajo de un vehículo, diversos tipos de carretera (por ejemplo, concreto, asfalto, etcétera) y otros medios que pueden ocurrir en las carreteras (agua, nieve, hielo, aceite, etcétera) pueden ser incluidos en la biblioteca. Algunos vehículos, dependiendo de sus aplicaciones y aquellos de un sistema o dispositivo utilizados con los mismos, opcionalmente pueden utilizar perfiles de medios adicionales. Por ejemplo, los vehículos utilizados para tratar las superficies de la carretera (por ejemplo, con sal u otros materiales) podrían utilizar un medio en el tratamiento de la carretera (por ejemplo, algo con un perfil fácilmente discernible cuando se compara con la superficie de la carretera u otros medios esperados tales como hielo o nieve, tal como un trazador UV o IR añadido a un tratamiento de sal, etcétera) . Se podría utilizar un perfil para este material a fin de determinar si la superficie de la carretera ya ha sido tratada o no, y por lo tanto, se podrían conservar los materiales del tratamiento de la carretera. Adicionalmente, otras recopilaciones de perfiles de medios se podrían ensamblar para otras aplicaciones, tal como sería aparente en virtud del presente análisis. En aspectos, estas recopilaciones de perfiles de medios se pueden obtener según sea necesario, y se pueden obtener con base, al menos en parte, en factores contextúales (por- ejemplo, temperatura , ubicación, etcétera) .

La identificación de un medio (o probablemente candidatos para el medio) puede ocurrir con base en una comparación ' de mediciones del medio con uno o más perfiles de medios en una biblioteca. Por lo tanto, en aspectos, perfiles de medios con probabilidad de ser encontrados se puede recopilar en una biblioteca tal como la biblioteca 110 antes de encontrar los medios.

Uno o más detectores EM 106 pueden ser establecidos a un nivel de linea base detectando una medición de referencia de linea base. Esta linea base puede ser observada con todas aquellas de una o más fuentes EM 104 apagadas, y se puede obtener con un nivel de energía EM de ambiente relativamente baja (baja condición de luz) . En otros aspectos, la linea base puede ser recalibrada a intervalos para que correspondan a un nivel de energía EM ambiental actual .

En aspectos, los perfiles de medios en la biblioteca de perfiles de medios 110 se pueden obtener mediante la operación de un sistema o dispositivo de la innovación de la materia sujeto. En un método ejemplar de aprendizaje de un perfil de medio (o, alternativamente, la identificación de un medio desconocido) , una o más fuentes EM 104 pueden ser secuenciadas , con o sin modulación de amplitud variable,' para producir una respuesta del medio que es medido por uno o más detectores EM 106. Las activaciones de una o más fuentes EM 104 y las respuestas correspondientes medidas por uno o más detectores EM 106 se pueden analizar mediante el componente de control 108. Si la secuencia está siendo ejecutada para el entrenamiento de un aprendizaje de perfil de un medio, entonces los resultado del análisis pueden ser almacenados como o agregados a un perfil para el medio en la biblioteca 110. Si un medio desconocido está siendo identificado, los resultados del análisis pueden ser comparados con perfiles conocidos en la biblioteca 110 para determinar uno o más candidatos probables para el medio.

La figura 6 ilustra tratamientos ópticos que pueden ser utilizados en conexión con los sistemas y métodos aqui descritos. Estos tratamientos ópticos pueden ser utilizados en conexión con una o más fuentes EM 104 o detectores EM 106. Tratamientos ópticos pueden ser utilizados para una variedad de propósitos, por ejemplo, para mejorar la selectividad, hacer más angosto el foco del objetivo, o incrementar las densidades de energía de las señales EM producidas o recibidas por una o más fuentes. EM 104 o detectores EM 106. Por ejemplo, se pueden emplear colimadores 610 para colimar las señales producidas o recibidas. De manera adicional, se pueden emplear filtros 620 para remover selectivamente todas o partes de porciones específicas de una señal EM producida o recibida, por ejemplo, removiendo o permitiendo selectivamente ciertas longitudes de onda (por ejemplo, infrarrojo, ultravioleta, colores específicos, etcétera), ciertas polarizaciones, etcétera.

La figura 7 ilustra una secuencia operativa ejemplar 700 para un método de detección de medios sin-contacto. En una porción de entrenamiento opcional, una biblioteca de perfiles de medios puede ser construida antes de la operación continuada. Este periodo de entrenamiento puede comenzar en 702, donde se pueden realizar una o más lecturas de linea base de referencia "oscura", lo que significa que ninguna fuente EM está activa durante la lectura. No obstante, estas lecturas de linea base de referencia "oscura" pueden corresponder a uno o más niveles diferentes de iluminación ambiental. La porción de entrenamiento puede continuar en 704, en donde una o más lecturas de referencia pueden ser tomadas con una norma de calibración de alta reflexión como un medio de referencia. Estas lecturas pueden ser utilizadas para calibrar uno o más detectores EM para determinar una señal recibida máxima, y pueden ser ejecutadas en diversas condiciones. En caso de ser necesario, se puede ajusfar la sensibilidad de uno ó más detectores EM o la intensidad de una o más fuentes EM, por ejemplo, en caso que el detector estuviese saturado. Cualquier ajuste de este tipo puede variar con base en diversas condiciones, tales como variaciones en la iluminación ambiental, por ejemplo para asegurar que una fuente EM sea lo suficientemente detectable sobre ruido de fondo. Como un paso opcional de la porción de entrenamiento, en 706, se puede construir una biblioteca de perfiles de reflexión específicos de los medios. Para que cada medio tenga un perfil agregado a la biblioteca, se deben tomar lecturas para una o más longitudes de onda y en una o más condiciones diversas.

La operación continuada del sistema de detección de medios sin-contacto puede comenzar en el paso 708. En el paso 710, una o más lecturas de línea base de referencia "oscura" pueden ser tomadas por cada uno de uno o más detectores EM. Uno o más detectores EM periódicamente pueden registrar una medición "oscura" registrando una medición con todas de una o más fuentes EM apagadas. Estas mediciones "oscuras" pueden ser utilizadas para formar uno o más puntos de referencia de línea base. En aspectos, una lectura de línea base de referencia "oscura" puede ser tomada con frecuencia variable, tal como entre cada secuencia, más de una vez por secuencia, o menos de una vez para cada secuencia, tal como una vez cada varias secuencias, o después de intervalos específicos. Tanto un punto de referencia ambiental como un piso de ruido entonces pueden ser capturados, permitiendo la posibilidad de adaptarse a diversas condiciones operativas durantes las actualizaciones periódicas a través de mediciones "oscuras".

Además, un nivel de potencia de una o más potencias de fuente EM puede ser modulado en respuesta al nivel de polarización detectado y el piso de ruido para elevar una o más relaciones de señal de oscuro a estado excitado. De manera similar, uno o más niveles de potencia de fuente EM pueden ser ajustados según sea necesario para evitar la saturación de uno o más detectores EM. Dependiendo de la situación, cualquier o ambos de la modulación o ajuste del nivel o niveles de potencia puede ser utilizado para elevar al máximo la calidad de la señal de repuesta para condiciones variables. En otras palabras, cada una de una o más fuentes EM puede ser ajustada de manera deterministica para adecuarse a una respuesta de medios determinada en ambientes operativos variables, tal como aquí se explica.

Continuando con el análisis de la figura 7, en el paso 712, una o más fuentes EM pueden ser secuenciadas . La secuencia puede consistir de uno o más pasos de medición, en donde cada paso de medición puede incluir la activación de al menos una fuente EM para reflejar al menos uña longitud de onda fuera del medio. Dependiendo de la modalidad particular, una o más fuentes EM pueden corresponder a una sola longitud de onda o banda angosta de longitudes de onda, o puede tener la capacidad para producir más de una longitud de onda, cada una. En una secuencia ejemplar, una o más longitudes de onda serian producidas sobre los pasos, a fin de producir una o más respuestas a una o más longitudes de onda. Estos pasos de medición se pueden lograr a través de uno o más de variar las fuentes EM que son activadas o variar las longitudes de onda a las cuales son activadas.

En algunos aspectos, una secuencia puede incluir múltiples pasos de medición repetidos antes de ser completada. Por ejemplo, un conjunto de mediciones puede ser tomado a una o más longitudes de onda, y después el conjunto de mediciones se puede repetir una o más veces antes de proceder con pasos adicionales del método 700. En algunas situaciones, una secuencia con un conjunto repetido de mediciones puede mejorar la precisión de la identificación de los medios.

En el paso 714, para cada paso de medición en la secuencia, uno o más detectores EM pueden realizar una o más lecturas de la intensidad de la señal reflejada del medio. En el paso 716, se puede tomar una determinación respecto a si la secuencia está completa, o si hay más pasos de medición en la secuencia. Si hay más pasos de medición, el método 700 puede regresar al paso 710 para una lectura de linea base de referencia "oscura" opcional, o puede proceder directamente al paso 712 para ejecutar el siguiente paso de medición en la secuencia, y una o más lecturas correspondientes en el paso 714. Si se' completa la secuencia, el. método puede proceder al paso 718, en donde los resultados pueden ser ensamblados en un perfil medido, y opcionalmente normalizados. La normalización opcional se puede basar, al menos en parte, en una o más lecturas de linea base de referencia "oscura" hechas durante el método 700.

En el paso 720, el perfil medido puede ser comparado con uno o más perfiles de biblioteca en una biblioteca de perfiles de medios. Esta comparación puede incluir, calcular una o más medidas de adecuación (por ejemplo, medidas estadísticas o probabilisticas tales como método de cuadrados mínimos, etcétera) para determinar una o más cualidades de adecuación entre el perfil medido y uno o más perfiles de biblioteca. Con base en esta comparación, se puede determinar uno o más candidatos probables para el medio. Opcionalmente, si la probabilidad de los dos o más candidatos más probables está lo más cerca posible uno de otro (por ejemplo, dentro de cierto umbral predeterminado, etcétera) , entonces la secuencia de los pasos de medición se puede repetir para obtener medidas adicionales antes de avanzar. Continuando en el paso 722, los resultados de la comparación se pueden emitir en cualquiera de un número de maneras. Por ejemplo, se puede emitir uno o más candidatos con más probabilidad, o se pueden emitir todos los candidatos. Después de emitir los resultados, el método opcionalmente puede regresar (ya sea inmediatamente, o después de cierto periodo de tiempo) al paso 710 para una lectura de linea base de referencia "oscura" opcional, y después al paso 712 para comenzar una nueva secuencia de pasos de medición.

Opcionalmente, una medida de probabilidad o confianza asociada con uno o más candidatos puede ser emitida junto con uno o más candidatos. Pueden ocurrir errores del sistema de identificación, y los sistemas y dispositivos de la innovación de la materia sujeto pueden declarar una confianza relativa en la capacidad para identificar los medios candidatos. Por ejemplo, un sistema de la innovación de la materia sujeto puede ser montado en un vehículo que se conduce sobre una superficie de carretera donde los perfiles de los medios candidatos para concreto, pavimento, nieve y hielo son elecciones preseleccionadas contra las cuales se comparará el medio desconocido. A medida que aumentan las condiciones de nieve, la indicación del medio puede avanzar de pavimento a nieve en grados variables. El resultado se puede presentar en una variedad de formas, tal como pavimento, hielo, un candidato más probable junto con una medida de probabilidad o confianza asociada, una probabilidad de ser uno o más medios (por ejemplo, 40% de probabilidad de ser pavimento, 40% de probabilidad de ser nieve, 15% de ser hielo, y 5% de ser concreto, etcétera), etcétera. Además, en caso que la superficie se vuelva desconocida, esta se puede reportar como tal .

La figura 8 ilustra una corrección ejemplar que puede ser aplicada a un perfil de un medio. El gráfico 800 muestra un perfil ejemplar de un medio conocido, por ejemplo, tal como podría estar almacenado en una biblioteca de perfiles de medios de acuerdo con aspectos de la innovación de la materia sujeto. El gráfico 810 muestra un perfil medido 820 de un medio desconocido y una corrección 830 que se puede aplicar al perfil medido 820. Dicha corrección se puede aplicar en una variedad de formas. Por ejemplo, la intensidad de una o más fuentes EM o la sensibilidad de uno o más detectores EM se pueden ajusfar con base, al menos en parte, en un perfil medido, y opcionalmente pueden ser seguidos por una secuencia de mediciones de reemplazo o adicionales. En otro ejemplo, los datos obtenidos de las mediciones se pueden ajusfar con base en una corrección, tal como agregando o sustrayendo un "perfil" constante o lineal del perfil medido para obtener un perfil ajustado. Se puede seleccionar una corrección con base en diversos factores, de manera a reducir al mínimo una diferencia calculada entre el perfil medido y uno o más perfiles de biblioteca, con base al menos en parte en las condiciones operativas, tales como una o más lecturas de linea base "oscuras" medidas, etcétera. Estas correcciones, ya sea una o más, opcionalmente se pueden aplicar a un perfil medido en conexión con la comparación del perfil medido con uno o más perfiles de biblioteca. Como un ejemplo, en conexión con la comparación, se puede aplicar una corrección para determinar uno o más candidatos con mayor probabilidad correspondientes a un perfil ajustado, en oposición a o además de aquellos correspondientes a un perfil medido.

En aspectos adicionales, la innovación de la materia sujeto puede incluir diagnósticos para asegurar el funcionamiento adecuado. Como una medida de autodiagnóstico, se pueden establecer disposiciones para una función adecuada mediante la ejecución de una o más secuencias de prueba de activaciones de una o más fuentes EM y mediciones correspondientes de uno o más detectores EM para determinar si las respuestas cumplen con los umbrales de calificación. En la presencia de componentes fallidos, una obstrucción excesiva causada por suciedad o daño físico, o algunas plantillas de medios de calibración, el sistema puede dar respuestas de diagnóstico disponibles. El sistema puede considerar acciones auto-correctivas o manuales tales como llamar a un procedimiento de limpieza o auto re-calibración autónoma.

De manera adicional, al hacer uso de equipo de soporte externo, tal como una computadora o accesorios de calibración especialmente desarrollados, el sistema de detección de medios sin-contacto puede ser re-entrenado (por ejemplo, para aprender nuevos tipos de medios, etcétera) , reprogramado, se le puede dar servicio, puede ser mantenido, re-certificado, etcétera. En diversos aspectos, dicho soporte y actividades similares pueden ser ejecutadas en sitio, o remotamente, por ejemplo, utilizando cualquiera de un número de tecnologías de comunicación inalámbrica en conexión con la innovación de la materia sujeto para reentrenamiento, reprogramación, aprovisionamiento de una alerta o notificación respecto a que se necesita servicio o mantenimiento, etcétera.

En algunos aspectos, tal como los aspectos de tratamiento de la carretera aqui analizados, el sistema de detección e identificación puede ser utilizado en conjunto con materiales de tratamiento para carretera a fin de determinar cuándo debieran ser utilizados los materiales de tratamiento asi como cuándo una carretera ya ha sido tratada, por ejemplo, a través de la inclusión en los materiales de tratamiento de la carretera de ciertos materiales añadidos tales como trazadores, agentes catalíticos, auxiliares, etcétera. Por ejemplo, en una aplicación de tratamiento de hielo, se puede agregar uno o más agentes trazadores (por ejemplo, trazador UV) de manera que el nivel de agentes de fundición de hielo preexistentes pueda ser más fácilmente reconocido, permitiendo, asi la conservación de agentes de tratamiento adicionales. En diversos aspectos, sistemas y métodos de la innovación de la materia sujeto pueden actuar en conjunto con sistemas que dispersan los materiales de tratamiento de la carretera (por ejemplo, enviando instrucciones u otros datos) de manera que el material es dispersado cuando se detectan ciertos medios (por ejemplo, hielo, nieve, etcétera) , a menos que se detecten otros medios tales como materiales agregados como trazadores, agentes catalíticos, auxiliares, etcétera.

La figura 9 ilustra fotografías de una flor en el espectro visible y ultravioleta, y un perfil de medio ejemplar correspondiente. Las fotografías 900 y 910 son fotografías de la misma flor. La imagen 900 muestra la respuesta en la porción de luz visible del espectro EM, tal como se puede observar a través del ojo humano. La imagen 910 incluye el espectro EM UV, el cual está presente y puede ser (visto) por abejas para localizar el punto dulce. El gráfico 920 proporciona un¦ perfil ejemplar de un medio con una absorción relativamente alta en y cerca de la porción UV del espectro, y representa la absorción superior de la respuesta del sistema (reflexión inferior o albedo) del contenido UV. Estos principios pueden ser utilizados en conjunto con aspectos de la innovación de la materia sujeto para detectar medios basados en su reflexión o absorción fuera del espectro visible, o para seleccionar y detectar materiales agregados para uso con materiales de tratamiento de la- carretera tal como aquí se describe.

Además, la invención se puede utilizar en conjunto con otros sistemas de detección, tales como sensores para determinar una temperatura del aire o la carretera, por ejemplo un monitor de temperatura infrarrojo para calificar adicionalmente la identificación del medio. La figura 10 ilustra una configuración ejemplar en donde un sistema 1000 de la innovación de la materia sujeto puede ser utilizado para detectar medios en una superficie de carretera mientras que opera en conjunto con un sensor para detectar la temperatura de la carretera 1010. Dicha configuración puede ayudar en la identificación de medios en múltiples maneras, por ejemplo, mientras se detecta la presencia de agua, se puede examinar una medición de temperatura para concluir adicionalmente que el agua está en un estado liquido, de hielo o de posible suspensión.

Sistemas y métodos de la innovación de la materia sujeto pueden ser utilizados en aspectos en conjunto con técnicas de comunicación inalámbrica. Por ejemplo, la reprogramación o actualizaciones de una biblioteca de perfiles de medios pueden ocurrir remotamente desde una fuente de la reprogramación o actualización, y pueden ocurrir mientras el sistema es desplegado y es operativo. En otros aspectos,, la información recopilada por las modalidades de la innovación de la materia sujeto se puede combinar. Esta información puede ser utilizada en una variedad de formas. Por ejemplo, en un escenario montado en vehículo, éste se podría utilizar para construir un mapa de medios de carretera, incluyendo condiciones de la carretera (por ejemplo agua, hielo, nieve, etcétera) o podría ser utilizado para identificar carreteras o porciones de las mismas que necesiten tratamiento, que ya hayan sido tratadas, o ambos. En un ejemplo, esta información podría ser utilizada por una organización para coordinar múltiples vehículos a fin de aplicar de manera eficiente materiales de tratamiento a carreteras en donde sea necesario al mismo tiempo que se reduzca al mínimo el esfuerzo y los materiales.

La innovación de la materia sujeto (por ejemplo, en conexión cón perfiles de medios nuevos de aprendizaje e identificación de medios) puede emplear diversos esquemas basados en AI para llevar a cabo diversos aspectos de la misma. Por ejemplo, un proceso para aprender o actualizar uno o más perfiles de medios puede ser facilitado a través de un sistema y proceso de clasificador automático. Además, en la situación donde la innovación de la materia sujeto se utiliza para determinar un medio desconocido con base en la comparación con una biblioteca de perfiles de medios conocidos, el clasificador puede ser empleado para determinar cuál perfil de la biblioteca de perfiles de medios corresponde mejor al medio desconocido.

Un clasificador es una función que mapea un vector de atributo de entrada, x=(xl, x2, x3, x4, xn) a una confianza de que la entrada pertenece a una clase, es decir, f (x) ^confianza (clase). Dicha clasificación puede emplear un análisis basado en estadística y/o probabilístico (por ejemplo, factorizando en las utilidades y costos del análisis) para realizar una prognosis o inferir una acción que un usuario desea que se ejecute automáticamente. En el caso de identificación de medios, por ejemplo, los atributos pueden ser datos medidos correspondientes a un medio desconocido u otros atributos específicos de los datos derivados de los datos medidos (por ejemplo, un perfil medido o ajustado) , y las clases pueden ser categorías o áreas de interés (por ejemplo, perfiles de biblioteca que pueden corresponder al medio desconocido) .

Una máquina de vector de soporte (SVM) es un ejemplo de un clasificador que se puede emplear. El SVM opera encontrando una hipersuperficie en el espacio de posibles entradas, en donde la hipersuperficie intenta dividir los criterios de disparo de los eventos que no son de disparo. Intuitivamente, esto hace que la clasificación . sea correcta para probar datos que están cerca, pero no idénticos de los datos de entrenamiento. Otros enfoques de clasificación de modelo dirigido y no dirigido incluyen, por ejemplo, naive Bayes, redes Bayesianas, árboles de decisión, redes neurales, modelos de lógica difusa, y modelos de clasificación probabilistica proporcionando diferentes patrones de independencia que se pueden emplear. La clasificación tal como aquí se utiliza también es inclusiva ,de regresión estadística que es utilizada para desarrollar modelos de prioridad .

Tal como se apreciará fácilmente a partir de la especificación de la materia sujeto, la innovación de la materia sujeto puede emplear clasificadores que son explícitamente entrenados (por ejemplo, a través de datos de entrenamiento genérico) así como implícitamente entrenados (por ejemplo, a través de la observación del comportamiento del usuario, recepción ¦ de información extrínseca) . Por ejemplo, los SVM son configurados a través de una fase de aprendizaje o entrenamiento dentro de un constructor de clasificador y módulo de selección de características. Por lo tanto, los clasificadores pueden ser utilizados para aprender y ejecutar automáticamente un número de funciones, incluyendo pero no limitado a determinar, de acuerdo con un criterio predeterminado, conjuntos de determinación de los candidatos de medios más probables, determinando probabilidades asociadas, determinando un ajuste que se va a aplicar al perfil de un medio desconocido, etcétera.

Lo que se ha descrito anteriormente incluye ejemplos de la innovación. Por supuesto no es posible describir cada combinación concebible de componentes o metodologías para propósitos de describir la innovación de la materia sujeto, pero un experto en la técnica puede reconocer que son posibles muchas combinaciones y permutaciones adicionales de la innovación. Por consiguiente, la innovación pretender abarcar todas esas alteraciones, modificaciones y variaciones que caen dentro del espíritu y alcance de las reivindicaciones anexas. Además, hasta la extensión en que término "incluye" se utiliza ya sea en la descripción detallada o las reivindicaciones, dicho término pretende ser inclusivo en una manera similar al término "comprendiendo" ya que "comprendiendo" es interpretado cuando se emplea como una palabra de transición en una reivindicación.

Claims (20)

NOVEDAD DE LA INVENCION Habiendo descrito el presente invento, se considera como una novedad y, por lo tanto, se reclama como prioridad lo contenido en las siguientes: REIVINDICACIONES

1. - Un sistema de detección de medios sin-contacto, que comprende: una o más fuentes electromagnéticas (EM) que dirigen energía EM hacia una superficie objetivo de un medio desconocido ; uno o más detectores EM que miden energía EM reflejada desde la superficie objetivo del medio desconocido; y un componente de control que recibe datos de medición desde uno o más detectores EM, determina un perfil medido basado al menos en parte en los datos de medición, y analiza el perfil medido para determinar uno o más candidatos probables para el medio basado al menos en parte en el perfil analizado .

2. - El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque uno o más detectores EM ejecutan una medición cuando todas las fuentes EM están apagadas.

3. - El sistema de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque el nivel de potencia de una o más fuentes EM se ajusta con base en la medición ejecutada cuando todas las fuentes EM están apagadas.

4. - El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque una o más fuentes EM dirigen la energía EM hacia la superficie objetivo en secuencia.

5. - El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada una de una o más fuentes EM es un dispositivo de espectro angosto.

6. - El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque uno o más detectores EM comprenden un dispositivo de amplio espectro.

7. - El sistema de conformidad con la reivindicación 1, que además comprende una biblioteca de perfiles de medios que almacena uno o más perfiles de medios conocidos, en donde el componente de control determina uno o más candidatos probables para el medio con base, al menos en parte, en una comparación de los datos analizados con uno o más perfiles de medios conocidos.

8.- El sistema de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado porque la comparación de los datos analizados con uno o más perfiles de medios conocidos comprende ajusfar el perfil medido con base al menos en parte en una corrección.

9. - El sistema de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado porque uno o más perfiles de medios conocidos comprenden perfiles de medios para al menos uno de pavimento, asfalto, cemento, concreto, suciedad, grava, agua de lluvia, nieve o hielo.

10. - El sistema de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado porque la comparación de los datos analizados con uno o más perfiles de medios conocidos está basada, al menos en parte, en el método de cuadrados mínimos.

11. - Un método de detección de medios sin-contacto, que comprende: conducir una secuencia de uno ó más pasos de medición, en donde cada paso de medición comprende: activar una o más fuentes electromagnéticas (EM) para reflejar una señal EM fuera de un medio desconocido; y realizar una o más lecturas de una intensidad de la señal EM- reflejada con uno o más detectores EM; ensamblar una o más lecturas de cada paso de medición en un perfil medido; y determinar uno o más candidatos probables para el medio desconocido basado, al menos en parte, en el perfil medido .

12. - El método de conformidad con la reivindicación 11, que además comprende realizar una o más lecturas de referencia de una norma de calibración de alta reflexión y ajustar al menos uno de la intensidad de una o más fuentes EM o la sensibilidad de uno o más detectores EM con base, al menos en parte, en una o más lecturas de referencia.

13. - El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque la secuencia comprende realizar una o más mediciones cuando las fuentes EM están apagadas.

14. - El método de conformidad con la reivindicación 13, que además comprende normalizar el perfil medido con base, al menos en parte, en una o más mediciones hechas cuando las fuentes EM e.stán apagadas.

15. - El método de conformidad con la reivindicación 11, caracterizado porque la determinación está basada, al menos en parte, en la comparación de los perfiles medidos con uno o más perfiles conocidos.

16. - El método de conformidad con la reivindicación 15, que además comprende construir una biblioteca de uno o más perfiles conocidos tomando las lecturas de uno o más perfiles conocidos en una o más longitudes de onda.

17. - El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque la determinación de uno o más candidatos probables comprende calcular una o más cualidades de adecuación.

18. - El método de conformidad con la reivindicación 11, que además comprende emitir uno o más candidatos probables .

19. - Un sistema de detección de medios sin-contacto, que comprende: medios para reflejar una señal EM fuera de un medio desconocido al menos una vez para cada uno de uno o más pasos de medición en una secuencia; medios para realizar una o más lecturas de una intensidad de la señal EM reflejada una vez para cada paso de medición; y medios para determinar uno o más candidatos probables para el medio desconocido con base, al menos en parte, en una o más lecturas de la intensidad.

20. - El sistema de conformidad con la reivindicación 19, que además comprende medios para proporcionar uno o más perfiles conocidos, en donde los medios para determinar determinan uno o más candidatos probables con base, al menos en parte, en la comparación de una o más lecturas de la intensidad con uno o más perfiles conocidos .