Realizaron un procesamiento digital de imágenes en productos hortofrutícolas cultivados en un invernadero hidropónico para determinar el índice de productividad

«Procesamiento de Imágenes en Productos Hortofrutícolas (Tomates) Cultivados en un Invernadero Hidropónico» se denomina la presentación del Trabajo Final de Grado (TFG) que presentaron los ahora ingenieros Nicolás David Blanco Yaluff y Alejandra María Maciel Franco, como última prueba para egresar de la carrera de Ingeniería Electrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La  exitosa defensa del trabajo se realizó el pasado jueves 26 de Diciembre en CITEC, Isla Bogado, Luque.

La hidroponía es el uso cientıfico de sustancias químicas, materiales orgánicos e inorgánicos y tecnologıa para cultivar independientemente del suelo. Basado en el concepto de la Agricultura de Ambiente Controlado (AAC), el sistema de producción hidropónico representa una tecnologıa de vanguardia que garantiza productos hortofrutıcolas de alta calidad y productividad de tiempo múltiple en invernaderos especialmente desarrollados bajo condiciones climáticas controladas. En ese sentido, la visión artificial o computacional esta siendo muy utilizada en agricultura para el análisis de cultivos, debido a que ofrece un gran potencial para identificar entidades, extraer datos, controlar las infestaciones de plagas, etc., con los cuales se puede hacer un seguimiento a una plantación.

En el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado se llevó a cabo un procesamiento digital de imagenes  para hallar de forma automática el ındice de producción de determinadas parcelas y/o mesas de cultivos dentro del invernadero. Este valor pudo ser definido por medio del análisis de los pıxeles o conjunto de pıxeles dentro de un contorno de la imagen, ya que una vez identificados los que corresponden a tomates, estos determinan un área dentro de la imagen que representa en forma proporcional la cantidad de tomates producidos en dicha parcela. Para la implementación de los procesos computacionales y las Redes Neuronales (RN) se propone la utilización del lenguaje de programación Python y la librerıa TenzoFlow, sistemas libres, multiplataforma y que contienen la implementación de varios algoritmos desarrollados para el procesamiento digital de imágenes.

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