Desarrollo de un robot para la detección en tiempo real de oídio y arañita roja utilizando aprendizaje profundo y visión artificial para el cultivo de fresa en el valle de Huaura
Resumen
En esta investigación se propone un modelo de detección temprana, identificación, y análisis de plagas y enfermedades en el cultivo de fresa en el valle de Huaura. Para lograr esto se requiere del diseño un robot que recorra el campo de cultivo de forma semiautomática, que porte modelos de aprendizaje profundo entrenados con un conjunto de datos e imágenes específicos con las características de los síntomas causados por arañita roja (Tetranychus urticae), y oídio en las hojas y frutos de la fresa. El prototipo robótico a desarrollar contará con un software de aprendizaje profundo y hardware de visión artificial. La captura de imágenes será mediante las tomas fotográficas de las plantas de fresa utilizando la metodología en cultivos de este tipo con el propósito de detectar el ataque de la arañita roja y oídio mediante cámaras multiespectrales, las que portará el robot, para luego ser procesadas a través de un algoritmo diseñado para tal fin con la capacidad de detección temprana, identificación y análisis de la situación fitosanitaria del cultivo.
Equipo de Trabajo
- CATAÑO SANCHEZ, MIGUEL ANGEL (RESPONSABLE TÉCNICO), DE LA CRUZ CASAÑO, CELSO (CO-INVESTIGADOR), CONDORI APFATA JORGE ALBERTO (CO-INVESTIGADOR),
- Unidad PUCP Departamento de Ingeniería
- Entidad Financiadora PROCIENCIA
- Entidad Asociada Electricidad y electrónica