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Distribución poblacional de plantaciones de Banano mediante visión por Computadora e Imágenes Aéreas por dron
Get PDFLa industria bananera en Ecuador ha enfrentado diversas amenazas en los últimos años, siendo el Moko una de las más devastadoras para los agricultores. Para mantener su competitividad en el mercado global y garantizar la estabilidad económica de miles de familias, es crucial optimizar la gestión de las plantaciones de banano mediante el uso de tecnologías avanzadas. En este contexto, la agricultura de precisión y los drones multiespectrales ofrecen nuevas oportunidades para mejorar el monitoreo y la cuantificación de las plantaciones, ayudando a prevenir la propagación de enfermedades.
Este proyecto propone desarrollar un sistema automatizado basado en visión por computadora y análisis multiespectral, utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) para aumentar la precisión en el conteo de plantas de banano y evaluar el estado de salud de los cultivos. El sistema se implementa en tres fases: recolección de imágenes aéreas, entrenamiento de un modelo de visión por computadora y análisis de los datos obtenidos, todo ello integrado en una plataforma web para su visualización y consulta.
La solución propuesta proporcionará a los productores bananeros en Ecuador una herramienta avanzada para el monitoreo y manejo eficiente de grandes extensiones de cultivo, contribuyendo al desarrollo sostenible del sector. Además, la implementación de este sistema reducirá los costos operativos asociados con los métodos tradicionales, como el conteo manual de plantas. Esto permitirá a los agricultores tomar decisiones basadas en datos precisos y en tiempo real, mejorando la sostenibilidad de sus operaciones y fortaleciendo la competitividad del banano ecuatoriano en los mercados internacionales.In recent years, Ecuador's banana industry has been affected by various diseases, with Moko being one of the most devastating for farmers. To remain competitive in the global market and ensure the economic stability of thousands of families, it is essential to enhance the management of banana plantations through advanced technologies. In this context, precision agriculture and the use of multispectral drones offer new possibilities to optimize the quantification and monitoring of these plantations, helping to prevent the spread of such diseases.
This project proposes the development of an automated system using computer vision and multispectral analysis, employing the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to improve the accuracy of banana plant population counts and assess the health of the crops. The system consists of three phases: aerial image collection, training of a computer vision model, and analysis of the collected data, all integrated into a web platform for visualization and consultation.
The proposed solution will provide banana producers in Ecuador with an advanced tool for efficient monitoring and management of large crop areas, contributing to the sustainable development of the sector. Furthermore, the implementation of this project will reduce operational costs associated with traditional monitoring methods, such as manual plant counting. This will allow farmers to make data-driven, real-time decisions, improving the sustainability of their operations and strengthening the competitiveness of Ecuadorian bananas in international markets.
Keywords: Precision agriculture, computer vision, multispectral drones, banana plantations, automated monitoring, NDVI
Robot Cuadrúpedo para la Educación STEAM
Get PDFEl proyecto integrador se centra en el diseño y simulación de un robot cuadrúpedo orientado al ámbito educativo, con el objetivo de proporcionar una herramienta práctica y accesible para el aprendizaje de conceptos clave en mecatrónica, como diseño mecánico, electrónica y programación. El robot fue desarrollado desde cero utilizando herramientas CAD, integrando tecnologías de impresión 3D para fabricar sus componentes principales, con un diseño modular que facilita su ensamblaje y mantenimiento. El sistema de transmisión utiliza servomotores seriales de alta precisión para controlar las articulaciones, combinados con un mecanismo de barras que asegura un movimiento eficiente y estable. Además, el diseño incorpora materiales como PLA y TPU, seleccionados por su resistencia y capacidad de proporcionar estabilidad y adherencia en las extremidades. En términos de control y simulación, el robot fue validado en entornos virtuales mediante ROS 2 e Isaac Sim, garantizando un desempeño óptimo antes de su fabricación física. Estas herramientas permitieron implementar algoritmos básicos de control para explorar conceptos fundamentales, posicionando al robot como un recurso versátil para la enseñanza en primeros niveles universitarios. Finalmente, este proyecto ofrece una solución replicable y escalable, alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible 4 y 9, promoviendo la innovación en educación técnica y el acceso a tecnologías de aprendizaje accesibles y de calidad.The integrative project focuses on the design and simulation of a quadruped robot aimed at the educational field, with the objective of providing a practical and accessible tool for learning key concepts in mechatronics, such as mechanical design, electronics, and programming. The robot was developed from scratch using CAD tools, integrating 3D printing technologies to fabricate its main components, and featuring a modular design that facilitates assembly and maintenance. The transmission system uses high-precision serial servomotors to control the joints, combined with a bar mechanism that ensures efficient and stable movement. Additionally, the design incorporates materials such as PLA and TPU, selected for their strength and ability to provide stability and grip in the extremities. In terms of control and simulation, the robot was validated in virtual environments using ROS 2 and Isaac Sim, ensuring optimal performance before its physical construction. These tools allowed the implementation of basic control algorithms to explore fundamental concepts, positioning the robot as a versatile resource for teaching at introductory university levels. Finally, this project offers a replicable and scalable solution aligned with Sustainable Development Goals 4 and 9, promoting innovation in technical education and access to affordable and high-quality learning technologies
