Implementación del macrotubo para adquisición de imágenes para e

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Universidad de La Salle Universidad de La Salle 
Ciencia Unisalle Ciencia Unisalle 
Ingeniería Civil Facultad de Ingeniería 
2018 
Implementación del macrotubo para adquisición de imágenes, Implementación del macrotubo para adquisición de imágenes, 
para el estudio de cambios texturales de concreto y materiales para el estudio de cambios texturales de concreto y materiales 
constructivos constructivos 
Daniel Alvear Ramirez 
Universidad de La Salle, Bogotá 
Santiago Quiroga Sanchez 
Universidad de La Salle, Bogotá 
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Alvear Ramirez, D., & Quiroga Sanchez, S. (2018). Implementación del macrotubo para adquisición de 
imágenes, para el estudio de cambios texturales de concreto y materiales constructivos. Retrieved from 
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1 
 
IMPLEMENTACION DEL MACROTUBO PARA ADQUISICION DE 
IMAGENES, PARA EL ESTUDIO DE CAMBIOS TEXTURALES DE 
CONCRETO Y MATERIALES CONSTRUCTIVOS. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
DANIEL ALVEAR RAMIREZ 
SANTIAGO QUIROGA SANCHEZ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDAD DE LA SALLE 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
PROGRAMA DE INGENIERÍA CIVIL 
BOGOTÁ D.C. 
2018 
2 
 
Implementación del Macrotubo para adquisición de imágenes para el estudio de 
cambios texturales de concreto y materiales constructivos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Daniel Alvear Ramírez 
Santiago Quiroga Sánchez 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Trabajo de Grado Presentado como Requisito para Optar al Título de Ingeniero Civil 
 
 
 
 
 
 
 
 
Director Temático 
Dr. Ing. 
Orlando Rincón Arango 
 
 
 
 
 
 
 
Universidad de La Salle 
Facultad de Ingeniería 
Programa de Ingeniería Civil 
Bogotá D.C. 
2018 
3 
 
Agradecimientos 
 
 Daniel Alvear y Santiago Quiroga ofrecen su agradecimiento a: 
 
 Orlando Rincón Arango Ingeniero Civil y director del trabajo de investigación 
por la colaboración y apoyo prestado a este trabajo investigativo. 
 
 Marlene Cubillos Romero magister en Lingüística Hispánica por su asesoría 
constante en la organización metodológica del trabajo de investigación. 
 
 Los docentes de la línea de estructuras, pavimentos y mecánica de material de 
la Universidad de La Salle que contribuyeron a nuestra formación profesional en esta 
área. 
4 
 
Dedicatoria 
 
 
 Dedicamos el desarrollo de esta tesis a cada uno de nuestros familiares que 
aportaron con buenos deseos y consejos que permitieron llenarnos de buena energía 
en el desarrollo de la carrera académica que estamos a punto de finalizar. Queremos 
darle las gracias con un título en mayúscula a nuestros padres que se han encargado 
de forjarnos con buenos valores a diario; y que han sido un apoyo incondicional en 
cada uno de los momentos de nuestra vida, gracias porque día a día nos sentimos más 
orgullosos de ustedes por lo buenas personas que son en todo el sentido de la palabra. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5 
 
Tabla de Contenido 
 
Portada 
Contraportada 
Agradecimientos 
Dedicatoria 
Tabla de Contenido 
Lista de tablas 
Lista de Figuras 
Lista de Anexos 
Introducción………………………………………………………………………. 
 
Descripción del Problema………………………………………………………… 
 
Objetivos…………………………………………………………………………… 
Objetivo General…………………………………………………………………... 
Objetivos Específicos……………………………………………………………… 
 
Marco Referencial………………………………………………………………… 
Antecedentes Teóricos (Estado del Arte)………………………………………... 
Marco Teórico…………………………………………………………………….. 
Marco Conceptual…..…………………………………………………………….. 
Marco Normativo….……………………………………………………………… 
 
Metodología……………………………………………………………………….. 
 
Resultados……..………………………………………………………………….. 
Conclusiones………………………………………………………………………. 
 
Bibliografía………………………………………………………………………… 
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6 
 
Lista de Tablas 
 
Tabla 1. Cantidades requeridas para losetas de concreto con adición de PET…. 
Tabla 2. Cantidades requeridas para losetas de concreto con adición de GCR... 
Tabla 3. Cantidades requeridas para losetas de mezcla asfáltica.………………. 
Tabla 4. Edificaciones para toma de imágenes en fachada.……..……………… 
Tabla 5. Canchas en mezcla asfáltica para toma de imágenes y ensayos de 
permeabilidad y rugosidad………………………………………………………. 
Tabla 6. Resultados de porcentaje de vacíos con Macrotubo y sin Macrotubo; y 
cámara digital para muestras de concreto con adición de GCR……………….... 
Tabla 7. Resultados de porcentaje de vacíos con Macrotubo y sin Macrotubo; y 
celular para muestras de concreto con adición de GCR.…………………..……. 
Tabla 8. Resultados de porcentaje de vacíos con Macrotubo y sin Macrotubo; y 
cámara digital para muestras de concreto con adición de PET…..……………… 
Tabla 9. Resultados de porcentaje de vacíos con Macrotubo y sin Macrotubo; y 
celular para muestras de concreto con adición de PET……………………….…. 
Tabla 10. Resultados de porcentaje de vacíos con Macrotubo y sin Macrotubo; y 
cámara digital para muestras de concreto asfaltico…………………………….... 
Tabla 11. Resultados de porcentaje de vacíos con Macrotubo y sin Macrotubo; y 
celular para muestras de concreto asfaltico……………………....………………. 
Tabla 12. Calculo de densidades para las muestras con adición de PET.……….. 
Tabla 13. Calculo de densidades para las muestras con adición de GCR.……….. 
Tabla 14. Calculo de densidades para las muestras en mezcla asfáltica..……..... 
Tabla 15. Resultados de profundidad media de macrotextura para concreto con 
adición de GCR.…………………………………………………………………. 
Tabla 16. Resultados de profundidad media de macrotextura para concreto con 
adición de PET.…………………………………………………………………. 
Tabla 17. Resultados de profundidad media de macrotextura para concreto 
asfaltico…………….……………………………………………………………. 
Tabla 18. Resultados de índice de permeabilidad del concreto con adición de 
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7 
 
PET y GCR; y concreto asfaltico ….……………………………………………… 
Tabla 19. Resultados de porcentaje de vacíos para muestras de concreto con 
adición de PET (Método de las áreas AutoCAD y software)……………………... 
Tabla 20. Resultados de porcentaje de vacíos para muestras de concreto con 
adición de GCR (Método de las áreas AutoCAD y software)…………………...... 
Tabla 21. Resultados de porcentaje de vacíos para fachadas de concreto por 
medio del software de análisis (Macrotubo con cámara digital)………………..… 
Tabla 22. Resultados de profundidad media promedio de los parques…………… 
Tabla 23. Resultados de índice de permeabilidad de los parques………………… 
Tabla 24. Resultados de porcentaje de vacíos (software)………………………… 
Tabla 25. Convenciones usadas en las gráficas………...………………………… 
 
 
 
 
 
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8 
 
Lista de FigurasFigura 1. Grietas de huevos, por medio de procesador de imágenes………….. 
Figura 2. Distribución de cepas longitudinales principales en vigas probadas 
en diferentes etapas de carga…………………………………………………… 
Figura 3. Analizador automático de muestras...………………………………. 
Figura 4. Superficie de concreto expuesta de la muestra (a) Imagen RGB (b) 
Mapa de daños del concreto…………………………………………………… 
Figura 5. Prueba de corte directo DST...……………………………………… 
Figura 6. Patrón de fisura en el escenario…………………………………….. 
Figura 7. El Macrotubo con cámara digital…………………………………… 
Figura 8. Mapa de grietas representado desde la reconstitución global…….… 
Figura 9. Resultados de fractura de detención.………………………..………. 
Figura 10. Muestra con sustancia química fluorescente.……………………… 
Figura 11. Muestra de concreto con tinta negra.……………………………… 
Figura 12. Compuestos químicos para formar una disolución básica...…......... 
Figura 13. Ilustración de los términos utilizados para describir textura del 
concreto….…………………………………………………………………….. 
Figura 14. Cuerpo de Macrotubo con mejoras, para adecuación de distintos 
tipos de cámaras y tablero que sostiene la tarjeta del circuito de luces...……… 
Figura 15. Macrotubo con mejoras y luz artificial...………………………….. 
Figura 16. Vista en planta del Macrotubo con mejoras y luz artificial……….. 
Figura 17. Macrotubo revestido………………………………………………. 
Figura 18. Acetato reflector…………………………………………………… 
Figura 19. Toma de imágenes con Macrotubo variando la cantidad de luz 
artificial, 7 leds, 10 leds y 13 leds. Muestra de concreto con adición de PET 
50%…………………………………………………………………………….. 
Figura 20. Probetas de concreto con adición de PET y GCR……………........ 
Figura 21. Loseta de mezcla asfáltica, mezcla y compactación de los 
materiales……………………………………………………………………….. 
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Figura 22. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, muestras GCR 45% cámara digital…………………...............…… 
Figura 23. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, muestras PET 50% cámara digital………………………………… 
Figura 24. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, muestra M5 (mezcla asfáltica), cámara digital…….……………… 
Figura 25. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, (a) GCR 45% (b) PET 50% (c) M5 (mezcla asfáltica)……...……. 
Figura 26. Ensayo de textura superficial en muestra de concreto con adición 
de PET de 40%………………………………………………………………… 
Figura 27. Ensayo de permeabilidad en losetas de mezcla asfáltica M3..…… 
Figura 28. Núcleos de concreto con adición de PET y GCR……….…...…… 
Figura 29. Muestras pulidas para conocer parámetros internos de las muestras 
(a) Muestra pulida GCR 30% (b) Muestra pulida PET 40%............................... 
Figura 30. Edificaciones seleccionadas para toma de imágenes en fachadas… 
Figura 31. Toma de imágenes con Macrotubo y cámara digital en Centro 
Cultural Gabriel García Márquez………………………..…….……………… 
Figura 32. Canchas en asfalto seleccionadas para toma de imágenes……….. 
Figura 33. Ensayo de textura superficial, parque 7 (calle 159 con cra 19B)… 
Figura 34. Ensayo de permeabilidad parque 7 (calle 159 con cra 19B) cancha 
1………………...……………………………………………………………… 
Figura 35. Áreas de estudio, para el cálculo % de vacíos (muestra GCR 75%) 
(a) Imagen tomada con cámara digital (b) imagen tomada con celular............... 
Figura 36. Nivel de detalles de una imagen (muestra PET 30%).........………. 
Figura 37. Línea de tendencia de porcentaje de vacíos vs adición de GCR...… 
Figura 38. Línea de tendencia de porcentaje de vacíos vs adición de PET...… 
Figura 39. Línea de tendencia de porcentaje de vacíos vs muestra de asfalto... 
Figura 40. Grafica de porcentaje de PET vs densidad de las muestras……….. 
Figura 41. Grafica de porcentaje de GCR vs densidad de las muestras……….. 
Figura 42. Grafica de densidad vs muestra de asfalto……………………….… 
 
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Figura 43. Grafica de profundidad media de penetración vs porcentaje de 
GCR……………………………………………………………………………. 
Figura 44. Grafica de profundidad media de penetración vs porcentaje de 
PET……………………………………………………………………………. 
Figura 45. Grafica de profundidad media de penetración vs No de muestra de 
asfalto………………….………………………………………………………. 
Figura 46. Grafica de índice de permeabilidad vs porcentaje de GCR……...... 
Figura 47. Grafica de índice de permeabilidad vs porcentaje de PET….…...... 
Figura 48. Grafica de índice de permeabilidad vs muestra de asfalto...……...... 
Figura 49. Grafica de densidad vs porcentaje de vacíos (PET).…………….… 
Figura 50. Grafica de densidad vs porcentaje de vacíos (GCR).………...….… 
Figura 51. Grafica de densidad vs porcentaje de vacíos (mezcla asfáltica)…... 
Figura 52. Grafica de profundidad media promedio vs porcentaje de vacíos 
(PET)................................................................................................................... 
Figura 53. Grafica de profundidad media promedio vs porcentaje de vacíos 
(GCR)...……………………………………………………………………….. 
Figura 54. Grafica de profundidad media promedio vs porcentaje de vacíos 
(mezcla asfáltica)….…………………………………………………………… 
Figura 55. Grafica de índice de permeabilidad vs porcentaje de vacíos (PET).. 
Figura 56. Grafica de índice de permeabilidad vs porcentaje de vacíos (GCR) 
Figura 57. Grafica de índice de permeabilidad vs porcentaje de vacíos 
(mezcla asfáltica)………………………………………………………………. 
Figura 58. Recorrido para observación de intensidad en las bandas de color… 
Figura 59. Observación intensidad bandas de color Bacata e iglesia Unisalle... 
Figura 60. Gráfica de resultados de ensayos en campo (parques)…………….. 
Figura 61. Relación de parámetros (% de vacíos, Hp e IP)…………………… 
Figura 62. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (GCR 
pulidas) celular………………………………………………………………… 
Figura 63. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (GCR pulidas) 
celular…………………………………………………………………………. 
 
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Figura 64. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentaje 
de adición (GCR muestras pulidas) celular………………………. 
Figura 65. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (PET pulidas) 
celular………………………………………………………………… 
Figura 66. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (PET pulidas) 
celular…………………………………………………………………………. 
Figura 67. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentaje 
de adición (PET muestras pulidas) celular…………………………………….. 
Figura 68. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (GCR 
pulidas) cámara digital…….…………………………………………………… 
Figura 69. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (GCR pulidas) 
cámara digital…………………………………………………………………. 
Figura 70. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentaje 
de adición (GCR muestras pulidas) cámara digital.………………………….. 
Figura 71. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (PET pulidas) 
cámara digital…….…………………………………………………… 
Figura 72. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (PET pulidas) 
cámara digital…………………………………………………………………. 
Figura 73. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentaje 
de adición (PET muestras pulidas) cámara digital.………………………….. 
Figura 74. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (GCR 
muestras superficiales) cámara digital………………………………………… 
Figura 75. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (GCR muestras 
superficiales pulidas) cámara digital…………………………………………. 
Figura 76. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentajede adición (GCR muestras superficiales) cámara digital.…………………….. 
Figura 77. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (PET 
muestras superficiales) cámara digital………………………………………… 
Figura 78. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (PET muestras 
superficiales pulidas) cámara digital…………………………………………. 
 
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108 
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Figura 79. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentaje 
de adición (PET muestras superficiales) cámara digital.…………………….. 
Figura 80. Grafica de profundidad media promedio vs entropía, (Mezcla 
asfáltica superficial) cámara digital….………………………………………… 
Figura 81. Grafica de índice de permeabilidad vs entropía, (Mezcla asfáltica 
superficial) cámara digital……………………..………………………………. 
Figura 82. Grafica de intensidad de color (rojo, verde, azul) contra porcentaje 
de adición (Mezcla asfáltica superficial) cámara digital.……………………… 
Figura 83. Grafica de distancia euclidea, con Macrotubo y sin Macrotubo 
GCR……………………….……………………………………………………. 
Figura 84. Grafica de distancia euclidea, con Macrotubo y sin Macrotubo 
PET……………………….……………………………………………………. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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13 
 
Lista de Anexos 
 
Anexo A: Planos de diseño del Macrotubo. 
Anexo B: Graficas de línea de tendencia de porcentaje de vacíos vs concreto 
con adición GCR, PET y concreto asfaltico. 
Anexo C: Graficas de línea de tendencia densidad de la muestra vs concreto 
con adición GCR, PET y concreto asfaltico. 
Anexo D: Graficas de línea de tendencia profundidad media promedio vs 
concreto con adición GCR, PET y concreto asfaltico. 
Anexo E: Graficas de línea de tendencia índice de permeabilidad vs concreto 
con adición GCR, PET y concreto asfaltico. 
Anexo F: Graficas de línea de tendencia para correlaciones entre porcentaje de 
vacíos contra, densidades, profundidad media de penetración y permeabilidad. 
Anexo G: Graficas de intensidad de bandas de color e histogramas de 
edificaciones. 
Anexo H: Grafica de granulometría del asfalto MDC-25 
Anexo I: Registro fotográfico de toma de imágenes con Macrotubo en campo 
y laboratorio. 
Anexo J: Histogramas. 
Anexo K: Formulario de ensayos. 
Anexo L: Registro fotográfico de ensayos de laboratorio. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
14 
 
Introducción 
 
 El presente proyecto da desarrollo a la implementación del Macrotubo 
propuesto por (L. BRAD SHOTWELL, J. F., AND DAVID WAUGH. (2011). The 
Macrotube: An Inexpensive Device to Improve Photodocumentation of Surfaces.), es 
un cuerpo en acrílico que permite la toma de imágenes digitales para que sean 
analizadas y conocer diferentes parámetros texturales que componen los concretos y 
las mezclas asfálticas. El Macrotubo cuenta con mejoras por el modelo ya propuesto 
por SHOTWELL; como tamaño, circuito de luces y facilidad para la toma de 
imágenes con celulares y cámaras digitales; con el fin de que se brinden mejoras en el 
nivel de detalle de las imágenes y funcionalidad del equipo. 
 
 Para el análisis de funcionalidad del equipo se realizaron muestras de concreto con 
adición de PET y GCR; y mezclas asfálticas, con el fin de analizar imágenes tomadas 
con el Macrotubo y sin el equipo, que permitieran validar el mejor nivel de detalles 
de las imágenes tomadas con el Macrotubo. 
 
 A las muestras de concreto con adición de PET y GCR; y mezclas asfálticas, se le 
realizaron ensayos de profundidad media promedio e índice de permeabilidad de las 
superficies, para correlacionar los resultados con el porcentaje de vacíos conocido por 
medio del análisis de las imágenes. Esto para saber si se puede conocer un valor 
aproximado de la profundidad media promedio y el índice de permeabilidad de los 
materiales, por medio de solo el análisis de la imagen (porcentaje de vacíos). 
 
 Además, se analizaron imágenes tomadas en fachadas de edificaciones existentes 
y canchas construidas en mezcla asfáltica para conocer características texturales de 
materiales con cierto tiempo de vida útil. 
 
 Finalmente, el desarrollo de este trabajo de grado, fortalecerá el laboratorio de 
materiales y estructuras de la universidad de la Salle en el área de auscultación de 
15 
 
estructuras y materiales, dentro de la proyección futura para la creación de un 
programa de patología. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
16 
 
Descripción del Problema 
 
 Los sistemas de captura de microfotografía son usualmente costosos y limitados al 
análisis de secciones delgadas o pequeñas muestras lo que limita los estudios a 
muestras localizadas. 
 
 Por otra parte, la aplicación de imágenes digitales en su mayoría se ve limitada por 
las condiciones de toma de la fotografía como son distancia, tipo de cámara e 
iluminación, lo que no permite una buena reproducibilidad de las imágenes, 
limitándose muchas veces su uso a fines cualitativos y no cuantitativos. 
 
 Por lo anterior la implementación de dispositivos que permitan controlar dichas 
variables proporcionará imágenes de una mayor calidad facilitando el desarrollo de 
métodos de análisis eficientes para evaluar condición superficial de concretos y otros 
materiales y de bajo costo debido a la amplia oferta de cámaras comerciales de 
excelentes características que podrían ser potenciadas mediante la implementación de 
dispositivos como el Macrotubo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
17 
 
 
Objetivos 
 
Objetivo General 
 
 Implementar y rediseñar el Macrotubo para adquisición de imágenes, para el 
estudio de cambios texturales de concreto y mezcla asfáltica. 
 
Objetivos Específicos 
 
 Construir y rediseñar el Macrotubo para usos educativos e investigativos en la 
Universidad de la Salle 
 
 Analizar el desempeño del Macrotubo utilizando diferentes tipos de cámaras 
digitales. 
 
 Estudiar la viabilidad de la aplicación del Macrotubo para el monitoreo de 
cambios texturales en concretos y mezcla asfáltica. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
18 
 
Marco Referencial 
 
Antecedentes Teóricos (Estado del Arte) 
 
“Detección de grietas en huevos sin lavar usando procesamiento de imágenes” 
 (Priyadumkol, Kittichaikarn, & Thainimit, 2017) 
 
 El estudio está enfocado en la detección de grietas y microgrietas en huevos por 
medio del estudio de imágenes procesadas. De acuerdo al estudio evidencian las 
falencias que por el Ojo humano se están presentando en la detección de grietas, por 
ende, La propuesta del sistema que utiliza una red neuronal artificial de propagación 
de retro-propagación (BPANN). Gracias al programa se pudo obtener una precisión 
del 98%. 
 
Para el estudio una guía gracias a las investigaciones por Lawrence (2008,2009) para 
la detección de micro grietas con la ayuda de un sistema conformado por una cámara 
a presión el cual con vacío evidenciara eficientemente las micro fisuras pues estas 
micro fisuras no son visibles a presión atmosférica, pero con presión o de tres tirones 
a vacío se fuerza a ser visible con una precisión casi exacta. 
Gracias al algoritmo de (Li, Y., Dhakal, S., Peng, Y., 2012.) establecido según los 
autores como 
La detección de micro craqueo en cáscaras de huevo sucias usando una presión 
modificada Basado en las diferencias en el número de píxeles negros Extraídos de las 
imágenes de huevo tomadas bajo presión atmosférica Y bajo condiciones de vacío. El 
método propuesto fue reportado Como un prometedor sistema de detección de crack. 
(P.2). 
 
19 
 
 
Figura 1. Grietas de huevos, por medio de procesador de imágenes. 
Fuente: Detección de grietas en huevos sin lavar usando procesamientode imágenes, 
Jetsadaporn Priyadumkol, Chawalit Kittichaikarn, Somying Thainimit, 2017, pag 6. 
 
“Evaluación del rendimiento de la flexión de vigas de hormigón reforzadas con 
FRP basalto NSM utilizando un sistema de correlación de imágenes digitales” 
(Daghash & Ozbulut, 2017) 
 
 Este estudio investiga el rendimiento a flexión de las vigas en hormigón armado 
con barras de polímero reforzado en fibras de basalto, para ello es utilizada una 
técnica de correlación de imágenes digitales (DIC). Este sistema permite la medición 
óptico-numérico sin contacto proporcionando una medición completa del 
desplazamiento y tensiones entre la comparación de imágenes secuenciales de la 
región de interés por medio de cámaras digitales en diferentes niveles de cargas. El 
método se selecciona debido a que no requiere contacto directo con la superficie de la 
muestra y que proporcionan medidores puntuales. 
 
 La correlación de imágenes (DIC) es utilizado en diferentes métodos en 
estructuras de hormigón en la detección de fisuras, análisis de comportamientos del 
hormigón en grandes escalas y el seguimiento de la salud estructural de puentes. 
 
20 
 
 
 
Figura 2. Distribución de cepas longitudinales principales en vigas probadas en 
diferentes etapas de carga. 
Fuente: Evaluación del rendimiento de la flexión de vigas de hormigón reforzadas 
con FRP basalto NSM utilizando un sistema de correlación de imágenes digitales, 
Sherif M. Daghash, Osman E. Ozbulut, 2017, pag 4. 
 
21 
 
“Caracterización de los sistemas de aire vacío en el concreto.” (Liu, Hansen, & 
Meng, 2016) 
 
 El porcentaje de vacíos de aire en este estudio se realizó por medio de los métodos 
presentados en la norma ASTM C231 y ASTM C457, se obtuvieron resultados por 
medio de los dos métodos de prueba. El porcentaje de vacíos de aire es el parámetro 
que se puede calcular con mayor facilidad, además del tamaño de los vacíos de aire. 
En este estudio se utilizaron probetas de hormigón con diferentes composiciones de 
mezcla para evaluar las características del sistema de vacíos de aire en los estados de 
mezcla endurecido y recién mezclado. 
 
 El sistema de aire vacío en probetas de hormigón endurecido se evaluó por medio 
del método ASTM C457, utilizando tanto procedimiento de conteo de poligonal y de 
punto lineales. El procedimiento de conteo de puntos se usó para determinar las 
fracciones de volumen de huecos de aire, la pasta y el agregado sobre la superficie de 
pulido mediante el registro del número de paradas durante cada fase bajo el punto de 
mira de un microscopio. El sistema de análisis automático de la imagen RapidAir 457 
se utiliza para realizar análisis aire-vacío de las muestras pulidas. Figura 3. 
 
 
Figura 3. Analizador automático de muestras. 
Fuente: Caracterización de los sistemas de aire vacío en el concreto, Liu, Hansen, & 
Meng, 2016, pag 6. 
22 
 
 
 Los resultados del estudio arrojaron una buena concordancia respecto a los 
metodos de evaluacion utilizados, métodos transversales lineales en estado 
endurecido, el conteo de puntos y método de presión en estado fresco. 
 
“Efecto del sulfato de sodio y el nitrito de sodio en el sistema de vacío de aire en 
hormigón arrastrado.” (Li, Ge, & Yang, 2016). 
 
 En este estudio se obtuvo como objetivo principal ver el efecto de las sales de 
sodio en la estructura de aire vacío en el concreto y observar la morfología de los 
huecos de aire en presencia de sulfato de sodio y nitrito de sodio. Y se utilizó la 
prueba del índice de espuma, determinaciones microscópicas de espaciamiento con 
aire templado y la distribución de vacíos de aire por medio de un microscopio 
eléctrico. 
 
 De acuerdo con Li, Ge, & Yang. 
 
El concreto con aire se ha convertido en uno de los materiales compuestos más 
utilizados en las regiones frías de todo el mundo. Sistemas de vacío de aire 
arrastrados consisten de un gran número uniforme de pequeños vacíos de aire 
establecidos entre (50 - 200 μm) se introduce en una mezcla de hormigón para 
protegerle contra los daños por heladas. (P.7). 
 
 Los vacíos de aire atrapados son perjudiciales para la durabilidad del hormigón, 
mientras que los vacíos de aire atrapado desempeñan un papel fundamental en la 
mejora de la exposición repetida de congelar – descongelar. El sulfato de sodio es el 
acelerador más conocido para el cemento Portland, pero el uso en altas dosis puede 
provocar en el hormigón expansión y agrietamiento debido a la formación química 
entre el sulfato y el hidróxido de calcio. 
 
23 
 
“Evaluación de daños en superficies de hormigón mediante análisis de imágenes 
multi-espectrales” (Valença, Gonçalves, & Júlio, 2013) 
 
 El estudio está basado en la evaluación del estado de conservación de los edificios 
por medio de imágenes de resolución espacial alta (VHSR), las cuales son utilizadas 
para saber el estado actual de degradación del concreto, el enfoque que se basó en 
este principio que atrás se mencionó se desarrolló con el uso de imágenes 
multiespectrales y así poder evaluar los daños y propiedades y degradación de 
material. 
 Este nuevo método como lo describen textualmente los autores (J. Valença, 
L.M.S. Gonçalves, E. Júlio). 
El nuevo método, SurfCrete - Análisis de imágenes multi-espectrales de superficies 
de hormigón, ha sido diseñado para detectar, analizar y medir áreas con colonización 
biológica, humedad, grietas y reparaciones mediante análisis de imágenes multi-
espectrales. (P.2). 
 
 Para ello se utiliza las imágenes de resolución espectral alta (VHSR) por la cual la 
obtención de información se basa básicamente en lo clasificadores seleccionados y el 
conjunto de datos elegidos. Los sistemas utilizados bayesiano probabilístico (BAY) y 
percepción multi líneas (MLP), aunque los dos arrojaron muy buenos resultados, los 
mejores resultados en precisión se obtuvieron con (BAY), pues concluyen que da 
mejor ventaja de pixeles mixtos para que el clasificador de materiales heterogéneos 
los pueda definir fácilmente. 
 
24 
 
 
Figura 4. Superficie de concreto expuesta de la muestra (a) Imagen RGB (b) Mapa de 
daños del concreto. 
Fuente: Evaluación de daños en superficies de hormigón mediante análisis de 
imágenes multi-espectrales, J. Valença, L.M.S. Gonçalves, E. Júlio, 2012, pag 2. 
 
“Monitoreo utilizando el procesamiento de la fotogrametría y la imagen grieta 
automática” (Valença, Dias-da-Costa, Júlio, Araújo, & Costa, 2013) 
 
 El proyecto está basado en la combinación automática con conceptos de la 
fotogrametría y el procesamiento de imágenes, la fotogrametría se encargará de 
mapear las zonas de quiebre donde se realizó un procesamiento de imágenes 
automático relativamente de bajo costo de producción. La técnica de sistemas 
digitales está en la caracterización de imágenes por medio de algoritmos que se basan 
en la variación de intensidad de pixeles para la detección de discontinuidades en la 
superficie de la muestra como lo son grietas, vacíos, manchas y materiales. 
 
 La integración de la fotogrametría minimiza la intervención del clasificado a partir 
de datos fotogramétricos como áreas donde se aplica los datos, resolución espacial, 
ancho, área de discontinuidades en la superficie seleccionada. Este método en 
conjunto fue validado usando pruebas de corte directo (DST). 
 
25 
 
 
Figura 5. Prueba de corte directo DST. 
Fuente: Monitoreo utilizando el procesamiento de la fotogrametría y la imagen grieta 
automática, J. Valença, D. Días-da-Costa, E. Júlio, H. Araújo, H. Costa, 2012, pag. 2. 
 
La Figura 6. presentan un patrón de grieta que está por encima de 0,25 mm de ancho 
en promedio, obtenido del procesamiento de imágenes.las líneas coloreadas 
representadas para cada blanco son escalado para representar la abertura media de la 
grieta esperada de la fotogrametría. 
 
 
Figura6. Patrón de fisura en el escenario. 
Fuente: Monitoreo utilizando el procesamiento de la fotogrametría y la imagen grieta 
automática, J. Valença, D. Días-da-Costa, E. Júlio, H. Araújo, H. Costa, 2012, pag. 3. 
26 
 
“La aplicación de rayos X de tomografía computarizada en la caracterización de 
la microestructura de cambios de las pastas de cemento en proceso de 
carbonatación.” (Han, Sun, Pan, Wang, & Rong, 2012) 
 
 Este estudio re realizo a muestras de cemento endurecido antes y después de sufrir 
carbonatación y se hizo por medio de tres dimensiones (3D) de rayos X de una 
manera computarizada, donde se tomaron tres muestras con relaciones diferentes de 
agua-cemento, las imágenes 3D fueron reconstruidas por medio del software XCT VG 
Studio MAX 2.0. 
 
 De acuerdo con Han, Sun, Pan, Wang, & Rong. “La carbonatación es el resultado 
de una reacción química entre el dióxido de carbono y los hidratos de hormigón. Por 
lo tanto, la carbonatación tiene una influencia sobre la corrosión de las barras de 
acero y la pérdida de resistencia del hormigón.”(Han et al., 2012). La mayoria de de 
los metodos tradicionales para la caracterizacion de de la microestructura de las 
muestras de hormigon como porosimetría de introduccion de mercurio, el 
microscopio electrico y microscopía electrónica de barrido ambiental, solo brindan 
información acerca de la porosidad y el tamaño del poro, mientras que la tomografía 
computarizada proporciona una forma de obtener imágenes en 3D y distribución del 
volumen de defectos en materiales sin ninguna preparación previa, el XCT en un 
detector que mide intensidad y presenta una radiación para diferentes direcciones de 
la muestra. 
 
 Por medio de la tomografía computarizada se pueden obtener imágenes en 3D y 
las distribuciones del volumen de materiales de la muestra, fracciones de volumen, 
distribución del tamaño de los agregados, grietas y valores de gris que permiten 
diferenciar la muestra antes y después de la carbonatación mediante la técnica XCT. 
 
 
 
 
27 
 
“Macrotubo.”(L. BRAD SHOTWELL, 2011). 
 El Macrotubo permite recopilar imágenes de alta calidad de una manera rápida por 
medio de cámaras digitales de bajo costo y uniformemente iluminadas, debido a que 
las mayorías de métodos utilizados deben incluir combinaciones de microscopios y 
cámaras las técnicas suelen consumir mucho dinero y tiempo. Y los resultados 
tienden a ser inconsistentes por las variaciones de la iluminación, para superar dichas 
dificultades se dio desarrollo al Macrotubo que se muestra en la figura 7. 
 
 
Figura 7. El Macrotubo con cámara digital. 
Fuente: Macrotubo, L. BRAD SHOTWELL, 2011, pag 6. 
 
 De acuerdo con SHOTWELL 
El dispositivo descrito resuelve estos problemas integrando la iluminación y el 
soporte de cámara en una unidad portátil, sencilla y rentable capaz de generar 
imágenes de alta calidad y repetibles. Permite al usuario sacar el máximo provecho 
de la capacidad de las cámaras digitales de bajo costo actualmente disponibles, y el 
dispositivo puede ser construido usando componentes comúnmente disponibles. 
Además de resolver los problemas de soporte de cámara e iluminación, el Macrotubo 
es capaz de tomar pares consistentes de imágenes estéreo. (P.7) 
 
28 
 
 “El Macrotubo es un dispositivo simple que se puede construir sin 
instalaciones especiales. Su utilización permite aprovechar al máximo la macro 
capacidad disponible en muchas de las cámaras digitales compactas de hoy en 
día.”(L. BRAD SHOTWELL, 2011), además que permite analizar por medio de 
imágenes parámetros de los materiales de construcción, después que se toman las 
imágenes, se comparten con un software y permite que los resultados obtenidos 
sean confiables. 
 
“Caracterización de la fisuración del hormigón durante pruebas de laboratorio 
mediante procesamiento de imágenes” (Valença, Dias-da-Costa, & Júlio, 2012) 
 
 El artículo evoluciona en el estudio de patrón de fisuras en hormigón con un 
proceso automatizado en algoritmos que permitan detectar fácilmente alteraciones 
discontinuas en las imágenes por medio de discontinuidad de pixeles. Este método es 
llamado ‘MCRACk’, el cual es utilizado sobre una muestra de hormigón empujada 
hasta su falla con un ancho de fisura, el cual permite una medición precisa. Se 
concluye que el método mejora datos arrojados, la confiabilidad del ensayo con 
menor error por manipulación humana y menor tiempo de trabajo. 
 
 Para el uso del método ‘MCRACK’ se sigue una seria de pasos establecidos por 
los autores J. Valencia, D. Días-da-Costa, E.N.B.S. Julio 
 
Los pasos principales de este nuevo método, 'MCRACK', se resumen a continuación: 
- la primera etapa incluye la preparación de la superficie de la muestra que es pintado 
de blanco con el fin de mejorar la apariencia de las grietas y la colocación de las 
reglas de ancho de fisura (CWR) para obtener la precisión; 
- las imágenes son adquiridas en el paso 2 con una cámara digital de bajo costo 
colocada ortogonalmente a la superficie de la muestra, con el fin de minimizar la 
distorsión de la imagen, utilizando un único enfoque 
29 
 
- el paso 3 utiliza una Región Global de Interés ‘GROI’, que es una ventana definida 
por el usuario para monitorear la superficie de la muestra. Para cada etapa, se produce 
una imagen binaria que mejora las discontinuidades en la superficie de la muestra; 
- en el paso 4, las regiones de interés locales ‘LROI’ son seleccionadas por el usuario 
después de analizar la salida de la etapa 2 para la etapa de falla (se espera que esta 
etapa contenga fisuras más relevantes); 
- el paso 5 incluye un análisis detallado de cada ‘LROI’ de acuerdo con la solicitud 
del usuario, Permitiendo caracterizar las grietas (longitud, anchura, área y perfil); 
- Finalmente, en el paso 6, todos los ‘LROIS’ usados se reconstituyen en una imagen 
global que contiene el mapa de crack completo. (P.3). 
 
 
 
 
Figura 8. Mapa de grietas representado desde la reconstitución global. 
Fuente: Caracterización de la fisuración del hormigón durante pruebas de 
laboratorio mediante procesamiento de imágenes, J. Valencia, D. Días-da-Costa, 
E.N.B.S. Julio, 2011, pag 4. 
 
 
 
30 
 
“Método rápido de detección de grietas para superficies de hormigón de gran 
tamaño con imágenes que utilizan procesamiento de imágenes basado en 
percolación” (Yamaguchi & Hashimoto, 2010) 
 
 En el estudio se muestra según Tomoyuki Yamaguchi y Shuji Hashimoto: 
 
Es un método eficiente para reducir el costo de cálculo del procesamiento de 
imágenes basado en percolación preservando la precisión de la detección de fisuras, 
suponiendo que las imágenes de entrada están en escala de grises. 
El modelo de percolación es un modelo físico basado en el fenómeno natural de la 
permeación de líquidos. Este modelo se emplea para detectar grietas. La 
característica de este método es que evalúa el píxel central en una ventana local, 
Recientemente, algunos sistemas para la detección de desarrollados como productos 
comerciales. Crack Viewer fue desarrollado como un sistema portátil de inspección 
de grietas. Este sistema como desventajas en que los usuarios necesitan establecer la 
parte focal incluyendo grietas en las imágenes de la superficie del concreto para 
detectar grietas. Además, no puede detectar con eficacia las grietas en estructuras y 
edificios de gran escala. (P.1). 
 
 La finalidad del experimento es confirmar que el método podría realizar una 
reducción en el costo del cálculo, preservando al mismo tiempo la precisión de la 
detección de fisuras. Sin embargo, el desempeño del método se basa en el umbral de 
percolación el cual se deberá ajusta al nivel de brillo del pixel. Figura 9. 
 
 
31 
 
 
 
Figura 9. Resultados de fisura de detención. 
Fuente: Método rápido de detección de grietas para superficies de hormigón degran tamaño con imágenes que utilizan procesamiento de imágenes basado en 
percolación, Tomoyuki Yamaguchi · Shuji Hashimoto, 2009, pag 3. 
 
“Análisis automatizado de huecos de aire del hormigón endurecido un estudio de 
Round Robin” (Jakobsen et al., 2006) 
 
 Este estudio se realizó principalmente para probar la eficacia de la prueba de la 
prueba Rapidair, que según Schutter 
Es un sistema automático para el análisis del contenido de aire del hormigón 
endurecido. El análisis requiere el pulido de la superficie de hormigón como se 
describe en ASTM C 457, así como un aumento del contraste de la superficie. El 
sistema puede analizar automáticamente el sistema de vacío de aire de acuerdo con 
las normas ASTM C 457 y EN 480-11. (P.2). 
 
 Desde 7 laboratorios se pusieron de acuerdo para hacer parte del estudio de 
análisis de vacíos de aire Round Robin. El primer laboratorio se encargó de realizar 3 
32 
 
muestra que se colorearon con tinta negra y con polvo de color blanco (sulfato de 
bario) se llenaron los vacíos de aire. Después las 3 muestra se distribuyeron por los 7 
laboratorios debido a que con la prueba lo que se quería analizar era la repetibilidad y 
la reproductibilidad de análisis automáticos para vacíos de aire, así para poder 
comparar los resultados obtenidos y se realizaron análisis manuales en cada uno de 
los laboratorios para las tres muestras para ver la variación respecto a la prueba 
automatizada. 
 
 Los resultados encontrados en el estudio mostraron una buena reproductibilidad y 
repetibilidad del sistema automático, mientras que los resultados por medio de la 
prueba manual mostraron una mayor variación, se pudo concluir que el análisis 
automatizado es mucho más rápido que el análisis manual y toma 15 minutos o 
menos para llevar acabo. 
 
“Análisis de imágenes y escáneres planos. Un procedimiento visual con el fin de 
estudiar la macroporosidad de los morteros arqueológicos e históricos.” (Miriello 
& Crisci, 2006) 
 El estudio permite identificar, mapear y cuantificar la macroporosidad de las 
muestras de mortero, las muestras fueron tomadas del teatro Romano en hemicilo 
sibari (sur de Italia), y fue por medio de un escáner de superficie plana que de 
acuerdo con Miriello “se ha creado para este fin: que hace posible la obtención de 
imágenes de secciones delgadas a través de la luz polarizada transmitida.”(Miriello & 
Crisci, 2006). 
 
 Debido a que el estudio del mortero es fundamental para la restauración del teatro 
Romano, se requiere mortero similar para mantener el estado de conservación del 
lugar, se deben realizar estudios de los diferentes parámetros del material y entre ellos 
se encuentra el aumento del porcentaje de vacíos y esto se debe a que la 
descomposición química del material genera un aumento en el porcentaje de vacíos. 
 
33 
 
 El estudio nos arrojó como conclusión que es posible obtener información de la 
macroporosidad de un mortero por medio de un simple escáner, además que la 
técnica permitió visualizar el estado general de la conservación del mortero e 
identificar los diferentes niveles de descomposición del material. 
 
“Estimación de la estructura de hormigón de aire arrastrado utilizando un 
escáner de superficie plana.” (Zalocha & Kasperkiewicz, 2005) 
 
 Estudio que se realizó con el objetivo de establecer el procedimiento adecuado 
para la preparación y automática estimación de la estructura de hormigón endurecido, 
en particular para el porcentaje de vacíos de aire, debido a que según Zalocha “Los 
vacíos de aire son un parámetro crítico para el hormigón debido a que incide en la 
resistencia del material a la congelación y descongelación, al menos en el caso de un 
hormigón de resistencia normal.(Zalocha & Kasperkiewicz, 2005). 
 
 En el estudio utilizaron dos sistemas diferentes, el primero estaba compuesto por 
un software de análisis de imágenes compuesto por una mesa de exploración 
automática, un microscopio estereoscópico, una cámara de video a color y una fuente 
de luz fría. Para el segundo sistema utilizaron el mismo software de análisis de 
imágenes y un escáner de superficie plana de alta resolución. La preparación de las 
muestras fue por medio de probetas de hormigón de dimensiones planas para evitar 
defectos en el área de observación, se hizo un pulido hasta que la superficie se 
encontrara libre de defectos, se llenaron los huecos de aire con pasta de zinc, y la 
pasta sobrante se eliminó usando una cuchilla afilada, se utilizó el mismo número de 
muestras para los dos sistemas. 
 
 Se pudo observar que los resultados por medio del sistema del escáner plano de 
alta resolución son muy comparables con respecto al sistema microscópico, los 
coeficientes de correlación obtenidos entre los datos del microscopio y el escáner 
fueron de aproximadamente 0.95. 
34 
 
“Caracterización de la morfología de mortero en secciones delgadas por 
procesamiento de imagen digital.” (Marinoni, Pavese, Foi, & Trombino, 2005) 
 
 Es una técnica computarizada que se usa para el análisis de imágenes mediante un 
proceso que inicia por medio de la toma de una imagen de pixeles, se continúa con 
una extracción de la información de la imagen digitalizada por medio de análisis de la 
matriz de pixeles. El proceso de imagen digital (DIP) ha sido utilizado en diferentes 
campos de la ciencia. Varias personas han tratado de emplear la técnica de 
procesamiento de imagen digital para definir la forma, la esfericidad y otras 
características morfológicas de los agregados de concreto 
De acuerdo con Marinoni, Pavese, Foi, & Trombino 
 
Algunas aplicaciones se han centrado en la caracterización de hormigón por DIP en 
secciones finas; esto es debido a la dificultad de límites distintivos entre granos 
adyacentes, incoloros, características de textura, la extinción ondulante y las fronteras 
gemelas. En la actualidad, la curva granulométrica, así como el aglutinante para 
agregar proporción de hormigón, se determina generalmente mediante tamizado 
mecánico. Sin embargo, tal método tradicional se ve afectada por un nivel 
significativo de incertidumbre que conduce a una falta de información sobre las 
propiedades geométricas de las partículas involucradas. Por otra parte, la 
reproducibilidad y la calidad de los resultados dependen en gran medida de las 
habilidades personales del operador. Esto proporciona una motivación para la 
automatización de los procesos de medición, y los métodos de procesamiento de 
imágenes digitales se pueden considerar una forma fiable de tal propósito. (P.3). 
 
 En el estudio realizado se encontró que gran parte del estudio fue afectado por el 
brillo de la imagen, que varía según el tipo de iluminación de la sección en estudio, el 
tratamiento de imágenes puede ser una alternativa eficaz para volver el tamizado 
característico manual y automatizar dichos procesos. 
 
 
35 
 
“La fiabilidad del análisis textural de yesos y morteros antiguos a través de 
análisis de imagen automatizado.” (Carò & Di Giulio, 2004) 
 
 Se realizó un análisis para los yesos y los morteros antiguos o resientes, para 
estudiar algunos parámetros morfológicos y de textura para describir la fracción 
agregada y su relación con la fracción aglutinante. Debido a que el método de punto 
de conteo consume demasiado tiempo, se ha empezado a realizar estos análisis por 
medio de sistemas automatizados que nos permiten determinar de manera más rápida 
y con menos porcentaje de error. Los análisis que hicieron Carò & Di Giulio fue por 
medio de “un sistema de análisis de imágenes basado en un software simple y fácil de 
usar para las muestras de yeso y mortero; para extraer de las muestras las relaciones 
entre las características texturales y fiabilidad de los diferentes enfoques”(Carò & DiGiulio, 2004). Y de ello permitir relaciones lineales para convertir características 
texturales a características reales. 
 
 El objetivo principal de este análisis es realizar un examen respecto al número de 
granos de la muestra, de modo que por medio de unas estadísticas se obtengan las 
características del material, el sistema de análisis utilizado tiene una configuración 
2D y se utilizó para procesar imágenes captadas por el microscopio las imágenes se 
almacenaron y después fueron tratadas por Image-Pro Plus versión 4.5, también se 
realizó el análisis para las muestras por medio de conteo de puntos que se realizó con 
un microscopio de polarización. La combinación de los dos métodos permitió una 
cantidad de datos que ayudo a él cálculo de los parámetros típicos de textura como: 
tamaño del grano y la relación entre el aglutinante y el agregado. 
 
 
 
 
36 
 
“El contenido de aire y distribución de tamaño de poros de aire en las pastas de 
cemento endurecido utilizando el método de la sección de análisis.” (Aligizaki & 
Cady, 1999) 
 
 El método se utilizó para determinar los parámetros de vacío de las pastas de 
cemento endurecido, se realizaron 5 muestras de cemento arrastradas por aire con 
diferentes relaciones de agua cemento, se utilizó el método de conteo de puntos, y se 
realizó utilizando un microscopio estereoscópico y el método de la sección de análisis 
se aplicó tomando fotografías a la superficie en estudio. El contenido de aire y el 
factor de separación se determinaron utilizando el método de conteo de puntos; 
mientras que el contenido de aire y las distribuciones de tamaño con aire vacío se 
obtuvieron utilizando el método de la sección. 
 Lo principales objetivos de estudio fueron: analizar la técnica de sección de 
análisis para caracterizar el sistema de vacío en las pastas, comparar los resultados 
obtenidos con las diferentes técnicas, y comparar las distribuciones de tamaño de los 
vacíos apartes de datos del método de sección de análisis utilizando tres diferentes 
procedimientos de cálculo. 
 
 Los resultados arrojaron que el contenido de aire calculado por el método de 
conteo de puntos (34.3 %) tiene un gran porcentaje de error con respecto al contenido 
de aire calculado por el método de la sección de análisis (1.4%) superior al 30%, esto 
resulta de la forma en la que se desarrollan los métodos. La superficie específica y el 
factor de separación no siempre coinciden con las tendencias que se esperan del 
contenido de aire, el método de la sección de análisis se puede hacer con facilidad en 
el momento que se detectados los huecos de aire, el método de análisis de la sección 
subestima el contenido de aire de la sección. 
 
 
 
 
37 
 
Marco Teórico 
 
 El Macrotubo es un aparato que permite poder realizar un estudio de imágenes 
de forma adecuada sobre muestras de materiales constructivos de una manera sencilla 
de bajo costo. Se usará de tal forma que las imágenes puedan ser tomadas con 
cámaras digitales o teléfonos móviles con un resultado de imagen deseado para su 
posterior análisis. Para ello el Macrotubo cuenta en su interior con una serie de 
iluminación la que permitirá poder manipular conforme se desee para llegar a los 
fines deseados. 
 
 Para entender lo diferentes aspectos mencionados se necesitará entender sus 
principios. El funcionamiento del Macrotubo está basado en técnicas microscópicas y 
micrográficas que permiten el buen uso del mismo. 
 
 La micrografía se caracteriza por la toma de imágenes de tamaño pequeño (1 mm 
de diámetro) de objetos de tamaños reales para poder estudiar de forma microscópica 
el objete utilizado como por ejemple en la fabricación de microchips en el que se 
reduce a nivel de micrones para sus estudios. 
 
 Un microscopio es un aparato óptico que permite ver imágenes ampliadas de 
objetos no visibles a simple vista, para poder lograr la visualización de la muestra el 
microscopio cuenta con algunos conceptos que son: 
 
 Campo óptico es el espacio limitado en el que se muestra el fenómeno óptico por 
medio de los lentes actuando como cristales (materiales transparentes) conformado 
por dos superficies convergentes y divergentes. Las convergentes son las que amplían 
el espesor hacia el centro del lente y el lente divergente son los que presentan un 
menor espesor hacia el centro disminuyendo las imágenes. 
38 
 
 Óptica de iluminación compuesta por bombilla eléctrica con o sin diafragma y 
filtro para evitar la formación del haz incandescente. Este sistema permite reunir los 
haces de luz en el eje óptico. 
 Sistema ocular crea la imagen virtual caracterizada por la distancia focal a la que 
se encuentra el lente (con un aumento visual angular entre 15° a 110° en el espacio 
imagen). 
 Teniendo claro estos principios los cuales nos ayudan a conformar el cuerpo del 
Macrotubo, se mira la otra parte importante para el funcionamiento y aplicación del 
Macrotubo como lo es la imagen pues es la que representa la información de forma 
visual el objeto de estudio seleccionado plasmado digitalmente. Para tener una 
imagen digitalmente se debe tener el objeto de estudio definido como muestra. 
 
Componentes requeridos para análisis de imágenes de forma sencilla 
 Una forma investigada de estos métodos implica la impregnación de materiales de 
hormigón con un polímero que contenga partículas fluorescentes, como se observa en 
la Figura 10. Permite a los investigadores localizar fácilmente los vacíos de aire en 
hormigón cuando una fuente de luz ultravioleta se proyecte sobre un espécimen. 
 
 
Figura 10. Muestra con sustancia química fluorescente 
Fuente: Application of X-ray computed tomography in characterization 
microstructure changes of cement pastes in carbonation process. Han, J., Sun, W., 
Pan, G., Wang, C., & Rong, H. (2012) pag7. 
39 
 
 Otra forma investigada especifica el uso de tinta negra y polvo blanco como se 
puede observar en la Figura 11. Lo que muestra el método es dar una mejora de 
contraste en la imagen y así diferenciar de forma sencilla vacíos por medio del polvo 
con la pasta de cemento y agregados las cuales tendrán impregnadas la tinta negra. 
 
Figura 11. Muestra de concreto con tinta negra. 
Fuente: Application of X-ray computed tomography in characterization 
microstructure changes of cement pastes in carbonation process. Han, J., Sun, W., 
Pan, G., Wang, C., & Rong, H. (2012) pag 9. 
 
 La fenolftaleína ilustrada en la Figura 12 es un componente químico indicador de 
pH que se usa para colorear la pasta de cemento y así adquirir un color rosado, para 
ello se debe realizar una disolución básica (mezcla homogénea de dos o más 
sustancias las cuales no reacciones entre sí). El pH de la disolución varía entre “0-
14”, para este caso el pH tendrá que estar mayor a 7 notándose por un color rosado, 
como se observa en la figura. 
 
Figura 12. Compuestos químicos para formar una disolución básica. 
Fuente: Characterisation of air-void systems in concrete. Magazine of Concrete 
Research, Liu, Z. C., Hansen, W., & Meng, B. 2016 pag 3. 
40 
 
 Las imágenes cuentan con parámetros que ayudan a obtener una mejor imagen y 
conceptos que aclaran el funcionamiento tanto externo como interno de la imagen, 
uno de ellos es el Pixel que se define como la unidad de imagen que ha sido 
digitalizada a bases de puntos de color o en escala a grises. El tamaño del pixel será la 
división entre el ancho físico del sensor (mm), divididos entre los pixeles horizontales 
que forman una imagen en máxima resolución, para poder medirlo se usa el concepto 
de pixel pitch el cual se define como la distancia entre la zona central de un pixel a la 
zona céntrica de otro pixel. 
 
 Un parámetro que interfiere a una toma de imagen correctamente es la 
Iluminación compuesta por la luz. La luz es unaonda transversal, en la que dicha 
onda se propaga perpendicularmente en dirección de la oscilación, pero en el que 
puede ir en diferentes planos de oscilación. El prototipo implementa dos tipos de 
iluminación (artificial y natural) con una muestra en condiciones iguales. Para la luz 
artificial se usan LED’S de 3 mm a lo largo del Macrotubo obteniendo la mejor 
claridad en la imagen tomada por la cámara con una sombra de ángulo más agudo de 
la muestra, Esta luz tiene una propiedad de lograr que las vibraciones luminosas 
ocurran en un solo plano y se conoce como luz polarizada. En el caso de luz natural 
se usa una compuerta, permitiendo el ingreso de luz natural al Macrotubo reflejado en 
la muestra a estudiar. 
 
Cartas de color Munsell 
 El profesor Albert H. Munsell estableció el sistema ordenado para la identificación 
de los colores. Por cada color se tiene tres parámetros que son la intensidad que es la 
claridad de un color la cual se cuenta desde 0 (puro negro) y el 10 (puro blanco), el 
matiz que es el atributo del color que lo distingue con otros colores y la croma que se 
define como el grado de un color neutro del mismo valor siendo desde el tono débil y 
el tono saturado del mismo color. Para el estudio de imágenes del proyecto se usará la 
41 
 
guía natura de Munsell que cuenta con 9 cartas para clasificar colores solidos de 
suelos, rocas, suelos hídricos, muestras arqueológicas y más productos naturales. 
 
Métodos de análisis para el estudio de imágenes 
 Estructura de poros. 
 Para la identificación de poros en la muestra de estudio se puede usar el 
procedimiento de la norma americana ASTM C457 o la española UNE-EN 480-11. 
Los métodos determinan la estructura de los huecos de aire en una muestra de 
hormigón endurecido que contenga aire atascado. La estructuración de los huecos 
está definida por parámetros como contenido total de aire, superficie específica, 
factor de espaciado y distribución dimensional de los huecos de aire. 
 
 Los métodos describen que para las muestras propuestas a realizar para este 
análisis se deberán cortar perpendicularmente a la cara superior de las muestras de 
hormigón endurecido con aire encerrado. Para poder usar la muestra se deberá pulir 
generando una superficie plana y así poder utilizar el Macrotubo en ella. 
 
 Sistema de análisis automático de aire vacío RAPID AIR 457 
 El sistema realiza análisis de vacío de aire con la ayuda de una cámara de escala 
de grises conectada a un ordenador, desarrollado por la Firma Concrete Experts 
International (CXI) de Copenhague Dinamarca. 
 
 DIP 
 Es una técnica mediante la cual se captura una escena, se digitaliza en una imagen 
de píxel y luego se procesa para que se pueda extraer información de la imagen. El 
DIP no sólo ofrece un medio para aumentar los métodos existentes, sino que también 
abre oportunidades para desarrollar métodos innovadores. 
 
42 
 
Marco Conceptual 
 
Distancia Euclídea 
 Es la medida métrica más exacta para calcular el valor de un pixel tomando la 
distancia que este presenta con respecto a un objeto. La métrica euclidiana calcula la 
distancia D entre pixeles (𝑥1, 𝑦1) y (𝑥2, 𝑦2) y con cualquier punto entre los mismos 
como lo muestra la ecuación 1. 
𝐷 = √(𝑥1 − 𝑥2)2 + (𝑦1 − 𝑦2)2 
 
Hormigón endurecido 
 Después de la fundición el hormigón pasa por las etapas de fresco ha endurecido 
por un proceso de hidratación dejándolo en estado rígido. la cantidad de peso por 
unidad de volumen (densidad=peso/volumen) Variará con el tipo de áridos y con la 
forma de colocación en obra otorgando periodos de larga duración. 
 
Macrotubo 
 Es un dispositivo que controla por medios de luz artificial (LEDS) y al mismo 
tiempo la entrada de luz natural, con un tamaño adecuado para poder observar 
muestras tanto en campo como en laboratorio adaptándose a un manejo fácil para su 
transporte y manejabilidad diseñado por (L. BRAD SHOTWELL, J. F., AND 
DAVID WAUGH. (2011). The Macrotube: An Inexpensive Device to Improve 
Photodocumentation of Surfaces.). 
 
Mezcla asfáltica 
 También conocido como hormigón asfaltico consiste en un agregado de materiales 
minerales y un ligante hidrocarbonato para la construcción de pavimentos, las cuales 
pueden ser es en capas de rodadura o capas intermedias. El fin consiste en tener una 
43 
 
superficie de rodadura que sea segura, útil y económica para la circulación de 
vehículos con sus cargas debidas. 
 
Método de análisis lineal 
 Consiste en la suma de distancias que se tengan a lo largo de ciertos componentes 
en este caso vacíos y todos a lo largo de una serie de líneas reguladamente espaciales 
en uno o más planos de la muestra citada de ASTM C457 method (ASTM, 2009d). 
 
Permeabilidad 
 Cabida de un material al permitirle el paso de flujo sin una alteración en su 
estructura interna. Un material impermeable es aquel en el que se evidencia el flujo 
mínimo en la estructura y permeable cuando el flujo es significativo en un 
determinado tiempo. 
 Esta permeabilidad se medirá por el método del permeámetro LCS que se usa en 
mezclas drenantes como lo es el concreto asfaltico. Este método tiene como fin medir 
el tiempo en que se demora una cantidad de agua en poder evacuar del tubo del 
permeámetro pasando a través de dos marcas, que se filtra en la mezcla. 
 
 Rugosidad 
 Textura áspera de un material en este caso el concreto y el concreto asfaltico el 
cual se medirá mediante la norma INV E 791. 
 Esta norma pretende que a partir de un volumen de arena utilizado y del área 
cubierta por la misma sobre el concreto se calcula la profundidad media de los vacíos 
superficiales rellenos por arena para calificar la textura superficial del concreto (véase 
en la figura 13). 
44 
 
 
Figura 13. Ilustración de los términos utilizados para describir textura del concreto. 
Fuente: INV E 791. 
Sistema de color C.I.E 
 El sistema CIE es un acrónimo de la Comisión Internacional de I´Eclairage, 
origina da en Francia en 1931, la CIE desarrollo un sistema que especifica los 
estímulos cromáticos utilizando valores de tres colores primarios imaginarios y un 
observador estándar. Este observador iguala el estímulo mediante la mezcla de tres 
colores primarios, expresado en una tabla que muestra las cantidades de cada color 
primario del cual se puede crear otro color. 
 
 Vacíos de aire 
 Es la ausencia de elementos en este caso, ausencia de material granular y 
cementante que quedan después de la fundición y curado del elemento realizado. En 
el caso de vacíos en concretos asfalticos esta entre (3% - 8%), en el momento que los 
vacíos sean muy altos el pavimento será permeable al agua y el aire. 
 
45 
 
Entropía 
 
 Se puede considerar como la cantidad de información promedio que contienen los 
símbolos usados. Los símbolos con menor probabilidad son los que aportan mayor 
información; por ejemplo, si se considera como sistema de símbolos a las palabras en 
un texto, palabras frecuentes como «que», «el», «a» aportan poca información, 
mientras que palabras menos frecuentes como «corren», «niño», «perro» aportan más 
información. Si de un texto dado borramos un «que», seguramente no afectará a la 
comprensión y se sobreentenderá, no siendo así si borramos la palabra «niño» del 
mismo texto original. Cuando todos los símbolos son igualmente probables 
(distribución de probabilidad plana), todos aportan información relevante y la 
entropía es máxima. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Marco Normativo 
 
 ASTM C-231 Método de ensayo normalizado de contenido de aire del 
concreto recién mezclado mediante el método por presión. Este método determina 
la cantidad de aire que puede contener el hormigón recién mezclado descartando 
cualquier cantidad de aire que puedan tener las partículas de losagregados. Por ende, 
este ensayo es ajustable solo para concretos con agregados densos. 
 
 INVE 796 Permeabilidad in situ de pavimentos drenantes con el 
permeámetro LCS. Esta norma muestra el procedimiento que se debe tener para la 
realización de medidas de permeabilidad in situ para mezclas drenantes en capas de 
rodaduras o bermas. 
 
 INVE 791 Textura superficial de un pavimento mediante el método del 
círculo de arena. La norma describe el procedimiento que se debe seguir para la 
determinación de la textura superficial de un pavimento mediante el círculo de arena, 
siendo aplicable a cualquier tipo de pavimento. 
 
 ASTM C-457 Método para la determinación microscópica de parámetros del 
sistema de vacío de aire concreto. Este método es ampliamente reconocido como un 
procedimiento que requiere mucho tiempo y que requiere un operador cualificado. La 
variabilidad de los resultados de las pruebas utilizando este método ha sido 
investigada por muchos. 
 
 GTC-242 Análisis sensorial. Guía para la evaluación sensorial del color en 
los productos. La norma es una metodología para la evaluación sensorial del color en 
los productos. Todo el procedimiento esta para a productos sólidos, semisólidos, 
líquidos y en polvo, que podrán ser opacos, translúcidos, turbios o transparentes, mate 
o brillantes. 
47 
 
 
 NTC 1377 Elaboración y curado de especímenes de concreto para ensayos de 
laboratorio. Instaura las instrucciones para el proceso de elaboración y curado de 
muestras de concreto realizada en laboratorio las cuales tendrán un riguroso 
seguimiento de materiales y condiciones de ensayo aplicando el uso de concretos con 
fácil compactación por vibración o apisonamiento. 
 
 UNE-EN 480-11 Aditivos para hormigones, morteros y pastas. Métodos de 
ensayo parte 11: Determinación de las características de los huecos de aire en el 
hormigón endurecido. Es una norma europea española que básicamente consiste en 
determina la estructura de vacíos de aire en una muestra de hormigón endurecido la 
cual se guiara de parámetros como superficie específica, factor de espaciado, 
contenido de micro huecos, etc. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
48 
 
 
Metodología 
Revisión del estado del arte 
 Se realizaron investigaciones por medio de la base de datos de la universidad de 
La Salle, sobre métodos que se utilizan para calcular diferentes parámetros como 
vacíos de aire, textura superficial y permeabilidad de los materiales de construcción; 
como el hormigón y el asfalto con determinado tiempo de vida útil y con corto 
tiempo de su producción. 
 
Diseño y mejoramiento del dispositivo 
 El diseño del Macrotubo se basó en el ya implementado y propuesto por L. BRAD 
SHOTWELL en Cleveland, Estados Unidos. Dicho diseño conto con unas mejoras 
como se puede ver en la figura 14, otorgando mayor funcionalidad para adecuar el 
soporté que permita sostener los diferentes tipos de cámaras digitales y de celulares, 
además conto con un nuevo espacio el cual soportará la tarjeta del nuevo circuito de 
luces que permitirá prender y apagar de manera separada la caja de luces (7 leds), de 
las luces de la tapa superior del Macrotubo (6 leds), las cuales se podrán prender y 
apagar en series de 3 leds. 
 
Figura 14. Cuerpo de Macrotubo con mejoras, para adecuación de distintos tipos de 
cámaras y tablero que sostiene la tarjeta del circuito de luces. 
49 
 
Fuente: Elaboración Propia. 
Montaje del dispositivo y calibración 
 
 La construcción del Macrotubo se realizó en la empresa PUNTO II ACRILICOS 
que realiza cortes en acrílico, las dimensiones del Macrotubo se enviaron por medio 
de planos (Anexo A), para que el cuerpo del Macrotubo contara con los espacios 
necesarios para la adecuación de las diferentes cámaras y las luces LED que fueron 
instaladas en la Universidad de La Salle (Véase Plano No 1 y 2). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
50 
 
 
51 
 
 
52 
 
 Después de contar con todas las partes del Macrotubo como lo son: cuerpo, tapa, 
base, caja de luces y aros de acople; la misma empresa que se encargó de los diseños, 
realizo la unión de todas las partes. El montaje de las luces se realizó en los 
laboratorios de Automatización de la Universidad de La Salle con ayuda de 
compañeros del programa de Ingeniería en Automatización que ayudaron a que las 
luces led de la tapa del Macrotubo prendieran y apagaran de manera separada de la 
caja de luces, esto para poder variar la cantidad de luz artificial y por medio de la 
toma de varias imágenes, conocer cuál es la cantidad de luz óptima en el momento de 
tomar la fotografía a una muestra en estudio. 
 
 
Figura 15. Macrotubo con mejoras y luz artificial. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
Figura 16. Vista en planta del Macrotubo con mejoras y luz artificial. 
Fuente: Elaboración Propia. 
53 
 
 Se revistió todo el Macrotubo en fomi negro para evitar que en el momento de la 
toma de imágenes entrara luz dentro del cuerpo, también para no permitir que se 
generen sombras en el momento de la fotografía. 
 
Figura 17. Macrotubo revestido. 
 Fuente: Elaboración Propia. 
 
 Se tomó una fotografía a un acetato transparente con el fin de que reflejara la 
posición de las luces led de la tapa del Macrotubo, para ver si se encontraban en una 
orientación correcta y si no mejorarla. Además, se pudo visualizar la zona de mejor 
iluminación en el momento de tomar una fotografía. Por lo cual al analizar una 
imagen; dicha zona será la seleccionada para su estudio. 
 
Figura 18. Acetato reflector 
 Fuente: Elaboración Propia. 
54 
 
 Para conocer la cantidad de luz optima que se necesita para la toma de una 
imagen, se tomaron varias imágenes variando la cantidad de luz, empezando con una 
imagen que cuenta solamente con 3 luces leds de la tapa del Macrotubo, la segunda 
imagen cuenta con la totalidad de luces prendidas que se encuentras en la tapa (6 
leds) y última imagen cuenta con la caja de luces (7 leds) y todas las luces de la tapa 
del Macrotubo (6 leds). 
 
 
 (a) (b) 
 
(c) 
Figura 19. Toma de imágenes con Macrotubo variando la cantidad de luz artificial, 
(a) 3 leds (b) 6 leds (c) 13leds. Muestra de concreto con adición de PET 50%. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
 Se determinó que la cantidad de luz óptima fue la de la última imagen que cuenta 
con la caja de luces (7 leds) y todas las luces de la tapa del Macrotubo (6 leds), 
debido a que dicha cantidad de luz permite ver parámetros del material en estudio con 
mayor facilidad y mejor nivel de detalles. 
 
 
55 
 
Implementación 
 
 Se elaboraron 10 probetas de concreto, 5 con adición de PET y los 5 restantes con 
adición de GCR como se puede apreciar en la figura 20 ; variando las gradaciones de 
fina a gruesa controlando respecto a la gradación Fuller ideal, con el fin de obtener 
diferentes texturas, densidades y permeabilidades. Las probetas se hicieron de forma 
rectangular con unas dimensiones de (45 cm x 45 cm x 7.5 cm). 
 
 
(a) (b) 
Figura 20. Probetas de concreto con adición de PET y GCR. (a) Concreto con adición 
de PET (b) Concreto con adición de GCR 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
 Para las cantidades requeridas de las muestras con adición de PET y GCR, se 
usaron los diseños del semillero del área de auscultación de estructuras y materiales, 
variando la cantidad de arena y agua con respecto a las adiciones de PET y GCR 
como se puede apreciar en la tabla 1 y 2. 
 
56 
 
 
Tabla 1. Cantidades requeridas para losetas de concreto con adición de PET. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
Tabla 2. Cantidades requeridas para losetas de concreto con adición de GCR. 
Fuente: Elaboración Propia. 
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena(Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,82 12,15 12,72 12,04 0,67 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,78 12,15 11,31 12,04 1,34 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,74 12,15 9,89 12,04 1,83 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,70 12,15 8,48 12,04 2,92 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,66 12,15 7,07 12,04 3,65 0,0167
Cantidad requerida muestra PET 10%
Cantidad requerida muestra PET 20%
Cantidad requerida muestra PET 40%
Cantidad requerida muestra PET 30%
Cantidad requerida muestra PET 50%
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,80 12,15 12,01 12,04 1,03 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,74 12,15 9,89 12,04 2,05 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,68 12,15 7,77 12,04 3,08 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,62 12,15 5,65 12,04 4,10 0,0167
Agua (ml) Cemento (Kg) Arena (Kg) Grava (Kg) PET (Kg) VOLUMEN (m³)
Cantidades a fundir 5,56 12,15 3,53 12,04 5,13 0,0167
Cantidad requerida muestra GCR 15%
Cantidad requerida muestra GCR 30%
Cantidad requerida muestra GCR 45%
Cantidad requerida muestra GCR 60%
Cantidad requerida muestra GCR 75%
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 Para la construcción de las losetas de mezcla asfáltica se tomó como guía un 
diseño Marshall del año 2017 realizado en el primer periodo en la Universidad de La 
Salle. Con el fin que permitiera encontrar los materiales adecuados y se pudieran 
conservar los mismos parámetros de diseño utilizados en las probetas realizadas 
anteriormente en la universidad. 
 
 Se realizaron 3 losetas de mezcla asfáltica, variando la cantidad de agregados 
gruesos con respecto a la cantidad de agregados finos, esto con el fin de aumentar el 
porcentaje de vacíos, permeabilidad y textura superficial del material. 
 
 Partiendo de los rangos establecidos según la tabla de criterios para el diseño 
preliminar de la mezcla definida por la INV E 450-13 el contenido de asfalto optimo 
obtenido corresponde a un valor de 5.5%. A continuación, se adjunta la tabla 3 que 
contiene las cantidades de agregados que contiene esta mezcla con un contenido de 
asfalto de 5.5%. 
 
 
Tabla 3. Cantidades requeridas para losetas de mezcla asfáltica. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
 
 
asfalto 3/4" 1/2" 3/8" N°4 N°10 N°40 N°80 N°200 FONDO
5.50% 16% 12% 4% 15% 13% 22% 6% 7% 5%
2271.5 6244.56 4683.42 1561.14 5854.275 5073.705 8586.27 2341.71 2731.995 1951.425 39028.5 gr
2.2715 6.24456 4.68342 1.56114 5.854275 5.073705 8.58627 2.34171 2.731995 1.951425 39.03 kg
asfalto 3/4" 1/2" 3/8" N°4 N°10 N°40 N°80 N°200 FONDO
5.50% 26% 15% 6% 15% 13% 18% 4% 2% 1% 100%
2271.5 10147.41 5854.275 2341.71 5854.275 5073.705 7025.13 1561.14 780.57 390.285 39028.5 gr
2.2715 10.14741 5.854275 2.34171 5.854275 5.073705 7.02513 1.56114 0.78057 0.390285 39.03 kg
asfalto 3/4" 1/2" 3/8" N°4 N°10 N°40 N°80 N°200 FONDO
5.50% 36% 15% 4% 15% 13% 14% 3% 0% 0% 100%
2271.5 14050.26 5854.275 1561.14 5854.275 5073.705 5463.99 1170.855 0 0 39028.5 gr
2.2715 14.05026 5.854275 1.56114 5.854275 5.073705 5.46399 1.170855 0 0 39.03 kg
M1
M2
M3
TOTAL AGREGADO
TOTAL AGREGADO
TOTAL AGREGADO
58 
 
 
 
Figura 21. Loseta de mezcla asfáltica, mezcla y compactación de los materiales. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
 A las losetas de concreto con adición de PET y GCR; y las losetas de mezcla 
asfáltica, se le tomaron fotografías con cámara digital y celular que permitieran 
conocer el porcentaje de vacíos superficial, y la cantidad de adición de las muestras 
de GCR por medio del método de áreas en AutoCAD, que se basa en escalar la 
imagen por medio de un cuadro de referencia de medidas conocidas (1cm * 1cm), que 
se coloca en el momento de la toma de la imagen. Después dibujar con polilineas los 
vacíos de color rojo, los granos de caucho reciclado de color verde y el contorno de la 
imagen de color agua marina, esto con el fin de conocer el área del contorno, el área 
de vacíos superficiales y el área de la adición GCR. Para poder calcular el porcentaje 
de vacíos y el porcentaje de adición de GCR de las muestras en estudio como se 
puede ver en la figura 22. 
59 
 
 
 
Figura 22. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, muestra GCR 45% cámara digital. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 Para las muestras de adición de PET y mezcla asfáltica se calculó solo el 
porcentaje de vacíos por medio de AutoCAD, debido a que en las de adición de PET, 
no se visualizaba el PET en las muestras por su transparencia, como se puede ver en 
la figura 23, mientras que en las muestras de mezcla asfáltica no se contó con ninguna 
adición figura 24. 
 
Figura 23. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, muestra PET 50% cámara digital. 
Fuente: Elaboración Propia. 
60 
 
 
Figura 24. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, muestra M5 (mezcla asfáltica), cámara digital. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
 Después se analizaron por medio del método de las áreas las imágenes de las 
muestras con adición de GCR y PET; y las muestras de mezcla asfáltica sin 
Macrotubo como se puede apreciar en la figura 25, esto con el fin de conocer si el 
Macrotubo brinda un mejor nivel de detalles de una imagen con respecto a la toma de 
una imagen sin Macrotubo. Se utilizó una plantilla de color verde, con un diámetro 
hueco conocido (12.9 cm) que permitiera escalar la imagen de manera adecuada en 
AutoCAD. 
 
 (a) (b) (c) 
 Figura 25. Calculo de porcentaje de vacíos por medio del método de áreas en 
AutoCAD, (a) GCR 45% (b) PET 50% (c) M5 (mezcla asfáltica). 
Fuente: Elaboración Propia. 
61 
 
 Las imágenes tomadas con el Macrotubo también se analizaron por medio del 
software de análisis de imágenes con el fin de comparar los resultados y ver qué 
diferencias se pueden encontrar con respecto al método de las áreas en AutoCAD. 
Además, se hizo un análisis en el cual se comparan las imágenes tomadas con cámara 
digital y celular. 
 
 Después se le realizaron ensayos de textura superficial (INV E 791, 2012) y 
permeabilidad (Norma Mexicana, método del aro y cono) como se puede ver en las 
figuras 26 y 27, con el fin de realizar una correlación que permita conocer por medio 
del porcentaje de vacíos, un resultado aproximado de los parámetros nombrados 
anteriormente. 
 
Figura 26. Ensayo de textura superficial en muestra de concreto con adición de PET 
de 40%. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
Figura 27. Ensayo de permeabilidad en Loseta de mezcla asfáltica M3. 
Fuente: Elaboración Propia. 
62 
 
 Después de realizar los ensayos respectivos de textura superficial y permeabilidad 
se sacaron núcleos de un diámetro de 15 cm como se puede apreciar en la figura 28, 
los cuales fueron pre pulidos con el fin de conocer las características internas de las 
muestras. Se realizó el corte en la capa superior con una medida de 20 milímetros de 
espesor, las muestras fueron cortadas con una cierra especifica con un filo de 
diamante para que en el corte los poros se apreciaran abiertos figura 29. A 
continuación se tomaron imágenes de las muestras pulidas para poder calcular el 
porcentaje de vacíos interno por medio del software de análisis de imágenes. 
 
Figura 28. Núcleos de concreto con adición de PET y GCR. 
Fuente: Elaboración Propia. 
 
 
 
(a) (b) 
Figura 29. Muestras pulidas para conocer