Diseño de robot agrícola para fumigación automática de malezas en terrenos llanos usando visión inteligente FASTER R-CNN en plataforma Python

Abstract

El propósito de este trabajo de investigación fue el diseño de un robot agrícola para fumigación automática de malezas en terrenos llanos usando visión inteligente Faster r-cnn en plataforma Python que permita la dosificación focalizada de herbicidas mediante la detección de objetivos utilizando redes neuronales convolucionales ya que la falta de mano de obra y el aumento de la demanda en la agroindustria es una problemática que trae consigo la proliferación y generación de malezas por su inadecuado control. En esta tesis se realizó, el dimensionamiento de la estructura teniendo en cuenta las características del terreno, la selección de componentes y el desarrollo de los programas para el adecuado funcionamiento de los diferentes procesos del robot agrícola. Esta investigación fue importante por su utilidad práctica, teórica y los méritos que traería su implementación al mantenimiento del suelo al localizar, eliminar y proteger el cultivo en etapas críticas de las malezas de forma autónoma. El diseño se fundamentó en base a modelos anteriormente implementados de robots agrícolas, diseños industriales, y programas de procesamiento de imágenes en Python mediante redes convolucionales. Como resultado de la investigación, se diseñó una estructura que permite una pulverización focalizada y conectada al sistema de visión inteligente para coordinar las dosificaciones en consecuencia a la posición de las malezas, permitiendo un control de plagas más eficiente y un menor desperdicio de insumos químicos. Por último, se concluyó que el sistema teóricamente consume menos herbicida que los sistemas tradicionales del mercado y que la efectividad del sistema de visión inteligente para la detección de objetivos fue de 90% en ambientes iluminados según las simulaciones, lo que conlleva a una gran ventaja en el ahorro de tiempo en el trabajo agrícola y un control adecuado de malezas.