Constanza Daza

Ingeniera civil electrónica de la Universidad de Concepción, con formación en robótica, proyectos de I+D, sistemas de control y análisis de datos. Cuento con experiencia práctica en el desarrollo de prototipos tecnológicos, desde la integración hardware/software, implementación de visión artificial y comunicación CAN en buses eléctricos, además de apoyo docente en sistemas digitales. Me interesa aplicar mis conocimientos profesionales y capacidad para resolver problemas en proyectos de investigación y desarrollo (I+D) tecnológicos, aportando iniciativa, creatividad y orientación a resultados.

Ayudante de Sistemas Digitales

Facultad de ingeniería de la Universidad de Concepción

Resolví dudas técnicas y problemas de software, ayudando a los equipos a superar los obstáculos y a cumplir sus objetivos.

Revisé y evalué los proyectos de Arduino para asegurar su correcta implementación y la aplicación de los conceptos del curso.

Practica laboral

Reborn Electric Motors SpA - Rancagua

Diseñé e implementé soluciones de integración hardware/software para los sistemas de control de carrocería y chasis en buses eléctricos destinados a la industria minera.

Gestioné el protocolo de comunicación CAN BUS en su totalidad, abarcando desde el diseño de la red física hasta el análisis y la programación de la comunicación entre las unidades de control (ECU).

Diagnostiqué y resolví fallas de comunicación y problemas de integración en los módulos del vehículo, asegurando su correcto funcionamiento.

Memoria de título

Centro de Instrumentación Oceanográfica (CIO) de la Universidad de Concepción

Desarrollé un sistema de visión estereoscópica subacuática mediante la integración de hardware encapsulado (Raspberry Pi 5 y cámaras ojo de pez) y procesamiento de imágenes, logrando un prototipo funcional y validado para adquisición remota de imágenes en entornos acuáticos.

Implementé un pipeline de visión por computador mediante calibración estéreo en agua de mar, rectificación de imágenes, detección de puntos y triangulación 3D en Python y OpenCV, permitiendo la reconstrucción tridimensional de los especímenes.

Validé el desempeño del sistema mediante pruebas experimentales en laboratorio con especies bentónicas reales, obteniendo un error promedio de 18% en la longitud.

Ingeniería Civil Electrónica de la Universidad de Concepción