Abstract:
El presente informe describe el trabajo realizado durante la Práctica Profesional Supervisada (PPS) que surge del proyecto de investigación denominado "Prototipo de sensado con inteligencia artificial para la recolección de datos de cosecha aplicado a maquinaria agrícola" llevado a cabo en el Instituto de Investigación y Transferencia en Tecnología (ITT). Este instituto depende de la Secretaría de Investigación, Desarrollo y Transferencia (SIDyT) y con dependencia académica con las carreras de la Escuela de Tecnología (ET) de la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Allí se desarrollan varios proyectos destinados a fomentar la transferencia de conocimiento y tecnología de la investigación aplicada en TIC hacia los sectores productivos, para potenciar el nivel de la I+D y la innovación tecnológica en las empresas y
en las instituciones.
El objetivo del proyecto surge como resultado de una consulta técnica privada de la empresa Maqtec, dedicada al diseño, desarrollo y venta de máquinas agrícola de cosecha para plantaciones de limones. Maqtec buscaba adaptarse a las nuevas tecnologías brindando un servicio adicional que sea capaz de estimar la cantidad de frutos cosechados sabiendo que esto permite al agricultor conocer su producción, generar estrategias comerciales y estimar ganancias totales.
El trabajo tiene la finalidad de aplicar las TIC al área de la agricultura, en particular desarrollar algoritmos capaces de automatizar el reconocimiento y conteo de limones en etapa de cosecha mediante técnicas de visión artificial y procesamiento digital de imágenes.
Donde además este proceso se realiza en tiempo real sobre una cosechadora a través de unidades de visión constituidas por una computadora de bajo procesamiento y de cámaras de baja resolución. Este desarrollo culminó con la publicación de los resultados en la “XLVI Conferencia Latinoamericana de informática” específicamente en el Simposio Latinoamericano de Computación Gráfica, Realidad Virtual y Procesamiento de Imágenes. El trabajo fue denominado “Detection and counting of lemons using artificial vision and tracking techniques for real time harvest estimation” y próximamente será indexado en IEEE Xplore Digital Library.
