Implementación de un prototipo de robot teleoperado para detectar irregularidades foliares en cultivos de fresa usando Visión Artificial. - Pérez Reyes, Mario Daniel (2019)
El presente trabajo de titulación tuvo como objetivo implementar un prototipo de robot teleoperado para detectar irregularidades foliares en cultivos de fresa usando visión artificial. El diseño mecánico fue realizado en SolidWorks; para el control de los motores se utilizó Arduino y para la visón artificial, el lenguaje de programación Python. El prototipo denominado FresBot es capaz de recorrer terrenos irregulares, gracias a su sistema de tracción, se puede movilizar de manera autónoma y por teleoperación. Además, el sistema otorga una vista del proceso de detección en una pantalla táctil de Raspberry que se le ha incorporado y genera un reporte en un archivo .txt con los resultados obtenidos. Las pruebas de campo del prototipo FresBot se realizaron en el Barrio “La Florida”, perteneciente al cantón Cevallos de la provincia de Tungurahua, con un tamaño de muestra de 100 surcos con 100 plantas de fresa cada uno, con una edad estimada de 4 meses. Los resultados obtenidos tras evaluar el prototipo FresBot, evidenciaron que la certeza de conexión del control de radiocomunicación (RC) con su módulo receptor es tan solo del 65%; con respecto al funcionamiento autónomo se obtuvo el 80% de pruebas exitosas y el 20% de pruebas fallidas, siendo el 75% fallas por volcamiento del robot debido a la irregularidad del terreno; en cuanto a repetibilidad, el prototipo no presenta variación alguna entre pruebas y, finalmente, mediante una inspección visual del número de plantas con irregularidades identificadas por el Ingeniero Agrónomo vs el prototipo FresBot, se obtuvo el 97.53% de efectividad del sistema. Los resultados observados expresan que el sistema de detección de irregularidades foliares funciona correctamente, pero, se debería utilizar un protocolo de comunicación diferente al aplicado, con el fin de mejorar y/o evitar fallas de comunicación, por lo tanto, se recomienda implementarlo en trabajos futuros.