Diseño de software para automatización del conteo de frutos mediante inteligencia y visión artificial

En la actualidad, la automatización y la inteligencia artificial están cambiando varias industrias, incluyendo la agricultura. Dado el incremento en la necesidad de eficiencia en la producción agrícola, es fundamental crear herramientas tecnológicas que mejoren labores clave como la medición instantánea de frutos en tiempo real. Esta necesidad surge en un contexto donde la precisión y rapidez son fundamentales para maximizar la producción y reducir costos. El problema principal radica en la dificultad de realizar conteos manuales o semiautomáticos de frutos, lo cual es un proceso laborioso, propenso a errores humanos y costoso en términos de tiempo y recursos. Las soluciones tradicionales, basadas en el monitoreo visual manual o tecnologías de baja precisión, no son suficientes para atender las necesidades actuales del sector. Para solucionar esta problemática, se ha diseñado un software basado en inteligencia artificial y visión artificial que permite automatizar el proceso de conteo de frutos en entornos agrícolas. Este sistema utiliza algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes y técnicas de IA para identificar, clasificar y contar frutos con alta precisión, proporcionando resultados en tiempo real. Los resultados obtenidos muestran que esta solución es eficiente en comparación con los métodos tradicionales. El tiempo de procesamiento se reduce significativamente, y la precisión en el conteo de frutos mejora, lo que en conjunto optimiza la producción agrícola y ayuda a reducir errores y desperdicios. Este trabajo presenta una solución viable para la automatización del conteo de frutos, ofreciendo una alternativa más precisa y eficiente frente a las técnicas convencionales. La implementación de este sistema puede marcar una diferencia significativa en la productividad del sector agrícola y su competitividad en el mercado global.

• Autores: Castañeda Puentes, Emily; Rivera Moreno, Sebastian
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/93356
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/93356
• Palabra clave: Automatización; Inteligencia artificial; Visión artificial; Agricultura de precisión; Ingeniería en Control -- Tesis y disertaciones académicas; Automation; Artificial Intelligence; Computer Vision; Precision Agriculture
• License: Abierto (Texto Completo)