Giraldo, Frank NixonPinzón Cruz, Julian EstebanOspina Bocanegra, Crystian Camilo2025-10-212025-10-212025-09-22http://hdl.handle.net/11349/99525El siguiente proyecto de grado, titulado “Dispositivo IoT basado en un sistema de adquisición de imágenes para realizar análisis de la ergonomía por medio de la tecnología SigFox”, propone el desarrollo de un sistema de comunicación que opera como un dispositivo de vigilancia ergonómica. Dado que los trastornos musculoesqueléticos representan el 45% de las enfermedades laborales notificadas en Colombia, y con el objetivo de reducir las ausencias laborales y los sobrecostos en el sistema de salud asociados a estas lesiones, se diseñó un prototipo basado en imágenes posturales capturadas mediante el sensor Kinect V1. Estas imágenes son transmitidas a la plataforma backend a través de la red de SigFox, seleccionada por su largo alcance y bajo consumo. El algoritmo desarrollado transforma las coordenadas articulares, extraídas de las imágenes, en ángulos biomecánicos y clasifica la postura del trabajador conforme al método de evaluación ergonómico OWAS. A través de la interfaz gráfica, el sistema permite visualizar, monitorear y vigilar alertas de riesgo de forma oportuna para cada empleado, facilitando así la implementación de medidas correctivas que prevengan lesiones permanentes en el trabajador. Este enfoque demuestra que la digitalización de la ergonomía es viable incluso en entornos con infraestructura limitada, y sienta las bases para futuras aplicaciones de este tipo de sistemas de comunicación en procesos de vigilancia y monitoreo de datos en diversas industrias.The following thesis project, titled “IoT Device Based on an Image Acquisition System to Perform Ergonomic Analysis Using SigFox Technology,” proposes the development of a communication system that functions as an ergonomic monitoring device. Given that musculoskeletal disorders account for 45% of reported occupational diseases in Colombia, and with the aim of reducing work absences and healthcare system costs associated with these injuries, a prototype was designed based on postural images captured through the Kinect V1 sensor. These images are transmitted to the backend platform via the SigFox network, chosen for its long range and low power consumption. The developed algorithm transforms joint coordinates, extracted from the images, into biomechanical angles and classifies the worker’s posture according to the OWAS ergonomic evaluation method. Through the graphical interface, the system enables the visualization, monitoring, and timely tracking of risk alerts for each employee, thereby facilitating the implementation of corrective measures to prevent permanent injuries. This approach demonstrates that the digitization of ergonomics is feasible even in environments with limited infrastructure, and lays the foundation for future applications of this type of communication system in surveillance and data monitoring processes across various industries.pdfspaDispositivoErgonomíaIoTKinectMovimientoPosturaRedesSigFoxbachelorThesisIngeniería en Telecomunicaciones -- Tesis y disertaciones académicasErgonomíaInternet de los objetosEnfermedades ocupacionales -- Aspectos ergonómicosTelecomunicacionesOpenAccessData AnalysisDeviceErgonomicsIoTKinectMovementPostureNetworksSigFoxAbierto (Texto Completo)