Diseño de un sistema de identificación de plantas de cultivo y malezas mediante visión artificial

En este trabajo se diseñó un sistema de detección de plantas de cultivo y malezas mediante visión artificial utilizando fotografías multiespectrales captadas desde un vehículo aéreo no tripulado, con el fin de proporcionar un método de identificación automatizada y más eficiente, comparado con la identificación visual. El diseño general del sistema se lo realizó usando la Metodología Mecatrónica, utilizando como punto de partida los requerimientos que el sistema debería cumplir. En la delimitación de los subsistemas conformantes se seleccionó un vehículo aéreo no tripulado, así como las posibles cámaras que se podrían utilizar para la adquisición de las imágenes. El software de identificación fue desarrollado siguiendo la metodología de diseño de software basada en el modelo en V y el modelo de etapas de un sistema de visión artificial. El software matemático MATLAB fue la herramienta utilizada para el desarrollo del software de identificación y la implementación del mismo en una interfaz gráfica. Dentro de la implementación, se empleó un algoritmo de preprocesamiento que incluyó la rotación y traslación de una imagen, únicamente para una adquisición multimodal. Para la identificación inicial de la vegetación se utilizaron el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada y el Índice de Exceso de Verde menos Exceso de Rojo, para las bandas de Infrarrojo cercano y Rojo, y las bandas de Rojo, Verde y Azul respectivamente. La segmentación de plantas de cultivo se realizó a través del tamaño de una planta de cultivo y de la posición del cultivo, mediante la transformada de Hough. En la última etapa se realizó una diferenciación entre la vegetación detectada inicialmente y las plantas de cultivo, dando como resultado la maleza presente en el campo de cultivo. Para la verificación del sistema se comparó la respuesta del sistema de visión artificial versus una identificación visual (humana) de malezas realizada en las imágenes. Para ello se usó una base de cincuenta imágenes de varios tipos de cultivo en diferentes estados de crecimiento.

• 第一著者: Rueda Ayala, Christian Andrés (author)
• フォーマット: bachelorThesis
• 言語: spa
• 出版事項: 2017
• 主題: CULTIVOS; PLANTAS; SOFTWARE; MATLAB; INTERFAZ GRAFICA; INGENIERO EN MECATRONICA
• オンライン･アクセス: https://hdl.handle.net/20.500.13066/14630