Abstract:
El proyecto consiste en el desarrollo de un rover automatizado equipado con tecnología de visión artificial para la identificación y clasificación de plantas sanas y enfermas en cultivos de lechuga. El objetivo principal es mejorar la eficiencia y precisión del monitoreo agrícola, permitiendo una detección temprana de problemas de salud en las plantas y facilitando la toma de decisiones por parte de los agricultores. El rover está equipado con cámaras y sensores especializados que capturan imágenes de alta resolución de las plantas en el campo. La tecnología de visión artificial integrada procesa estas imágenes para identificar patrones y características asociadas con la salud de las plantas. Se emplean algoritmos avanzados de aprendizaje automático para entrenar al sistema en la diferenciación entre plantas sanas y enfermas, utilizando conjuntos de datos previamente etiquetados. El rover se desplaza de manera autónoma por el campo de lechugas, utilizando un sistema de navegación que evita obstáculos y optimiza la cobertura del área de cultivo. A medida que avanza, realiza análisis en tiempo real de las imágenes capturadas, identificando cualquier signo de enfermedad, estrés o deficiencia nutricional en las plantas. Los resultados de la clasificación se almacenan y se pueden visualizar a través de una interfaz de usuario amigable para que los agricultores puedan tomar decisiones informadas sobre la gestión de sus cultivos. Este enfoque innovador proporciona beneficios significativos, como la reducción de los costos asociados con la mano de obra de monitoreo, la detección temprana de problemas en las plantas, y la optimización de los recursos agrícolas al dirigir tratamientos específicos solo a las áreas afectadas. Además, el sistema puede ser escalable y adaptable a otros cultivos, contribuyendo así a la sostenibilidad y eficiencia en la agricultura.
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