Mobirise

Publicación semestral   • ISSN 2683-2968   •  Noviembre 2023   •  Número de revista 8

Robot Autónomo para la detección y clasificación de fresas en campos de cultivo mediante Deep Learning

Resumen

El desarrollo de sistemas autónomos con aplicaciones en agricultura contribuyen de manera significativa a lograr una mayor eficiencia en las tareas diarias, como lo es el monitoreo de producción en el campo agrícola. En este trabajo se aborda precisamente este tema mediante la propuesta de un robot autónomo, que utiliza algoritmos de Deep Learning para detectar y clasificar fresas automáticamente según su grado de madurez. Con esta aplicación tecnológica se plantea proveer al agricultor información precisa de la cantidad de fresas presentes en un cultivo, así como su estado de madurez y localización exacta, lo que brinda al agricultor herramientas para planear una recolección eficiente. En escenarios reales de cultivo de fresas, existen factores que afectan la precisión en la detección de fresas, sin embargo, dados los resultados obtenidos en pruebas de campo, este sistema prueba ser preciso en esta tarea.

Palabras clave: Agricultura, Deep Learning, Detección, Robot autónomo, Tecnología.

Abstract

Autonomous robot for strawberry detection and classification in crop fields through Deep Learning

The development of autonomous systems with applications in agriculture contributes significantly to achieve greater efficiency in daily tasks, such as monitoring production in the agricultural field. This work addresses precisely this issue through the proposal of an autonomous robot, which uses Deep Learning algorithms to detect and classify strawberries automatically according to their ripeness stage. This technological application aims to provide the farmer with precise information on the amount of strawberries present in a crop, as well as their state of maturity and exact location, which provides the farmer with tools to plan an efficient harvest. In real strawberry growing scenarios, there are factors that affect the accuracy of strawberry detection. However, given the results obtained in the field test, this system proves to be accurate in this task.

Keywords: Agriculture, Deep Learning, Detection, Autonomous robot, Technology.

Fecha de recepción: julio de 2023
Fecha de publicación: noviembre de 2023

TIES, REVISTA DE TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN EN EDUCACIÓN SUPERIOR (www.ties.unam.mx) 2023, Año 4, No. 7, marzo 2023, es una publicación semestral editada por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, a través de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, (DGTIC), Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, Teléfono: (55) 56228166, https://www.ties.unam.mx, revista.ties@unam.mx. Editor responsable: Mtra. Lizbeth Luna González. Número de reserva de Derechos de Autor otorgado por INDAUTOR: 04-2019-011816190900-203 ISSN: 2683-2968, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este número, Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, (DGTIC). Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán, C.P. 04510, Ciudad de México, fecha de la última modificación, diciembre de 2022. El contenido de los artículos es responsabilidad de los autores y no refleja el punto de vista de los árbitros, del Editor o de la UNAM. Se autoriza la reproducción total o parcial de los textos aquí publicados siempre y cuando se cite la fuente completa y la dirección electrónica de la publicación. La revista se ha desarrollado sin fines de lucro, con finalidades de diseminación del conocimiento, bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial (CC BY-NC-SA 4.0). Hecho en México, 2023.


1Por quintuple hélice se refiere a modelos de innovación, que tienen como punto de partida las esferas de colaboración en torno a Economía, Gobierno, Academia, Organizaciones de la Sociedad civil y medio ambiente. Esto porque el factor de sostenibilidad es toral en el avance tecnológico y social.

Offline Website Software