18th International Symposium of Electrical Engineering "SIE 2019" -Automation, Robotics & Computer Systems

18th International Symposium of Electrical Engineering

SIE 2019

Análisis del empleo de la RaspberryPi Camera Module V2 en aplicaciones de agricultura de precisión

Dentro de la agricultura de precisión se han dedicado esfuerzos al desarrollo de aplicaciones para la aplicación variable de pesticidas y herbicidas. En Cuba el método empleado para la aplicación de dichas sustancias es el método clásico, el cual contribuye a la contaminación del medio ambiente y el malgasto de recursos, pero el acceso a nuevas tecnologías puede ser caro y complejo. Evaluar el empleo del hardware compuesto por la Raspberrypi 3 Model B + y la cámara Raspberry Pi Camera Module V2 para la detección de plantas empleando una proyección horizontal es el objetivo de la presente investigación. Para ello se emplearon los métodos reportados en la literatura basados en índice de color y en cambio de espacios de colores. Al aplicárseles los métodos a las imágenes adquiridas se obtienen resultados similares, resultando que se destaca además de la planta de interés el fondo en la imagen que contenga verdes similares al objetivo. Se evidencia así la necesidad de seleccionar valores de umbral adecuados, de acuerdo al tipo de cultivos, para la binarización de las imágenes; así como la necesidad de contar con un algoritmo que diferencie lo que es primer plano (plano de interés) del segundo plano.

Dentro de la agricultura de precisión se han dedicado esfuerzos al desarrollo de aplicaciones para la aplicación variable de pesticidas y herbicidas. En Cuba el método empleado para la aplicación de dichas sustancias es el método clásico, el cual contribuye a la contaminación del medio ambiente y el malgasto de recursos, pero el acceso a nuevas tecnologías puede ser caro y complejo. Evaluar el empleo del hardware compuesto por la Raspberrypi 3 Model B + y la cámara Raspberry Pi Camera Module V2 para la detección de plantas empleando una proyección horizontal es el objetivo de la presente investigación. Para ello se emplearon los métodos reportados en la literatura basados en índice de color y en cambio de espacios de colores. Al aplicárseles los métodos a las imágenes adquiridas se obtienen resultados similares, resultando que se destaca además de la planta de interés el fondo en la imagen que contenga verdes similares al objetivo. Se evidencia así la necesidad de seleccionar valores de umbral adecuados, de acuerdo al tipo de cultivos, para la binarización de las imágenes; así como la necesidad de contar con un algoritmo que diferencie lo que es primer plano (plano de interés) del segundo plano.

About The Speaker

Jorge Peña Martín

Ing. Jorge Peña Martín

UCLV Flag of Cuba
Practical Info
Spanish / Español
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30 minutes
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Authors
Omar rafael machado fábregas
Ing. Jorge Peña Martín
Dr.c. rubén orozco morales
Ms.c. delvis garcia garcia
Keywords
agricultura de precisión
detección de plantas
opencv
raspberrypi
índices basados en color