Desarrollo de un robot para la detección en tiempo real de oídio y arañita roja utilizando aprendizaje profundo y visión artificial para el cultivo de fresa en el valle de Huaura.

En esta investigación se propone un modelo de detección temprana, identificación, y análisis de plagas y enfermedades en el cultivo de fresa en el valle de Huaura. Para lograr esto se requiere del diseño un robot que recorra el campo de cultivo de forma semiautomática, que porte modelos de aprendizaje profundo entrenados con un conjunto de datos e imágenes específicos con las características de los síntomas causados por arañita roja (Tetranychus urticae), y oídio en las hojas y frutos de la fresa. El prototipo robótico a desarrollar contará con un software de aprendizaje profundo y hardware de visión artificial. La captura de imágenes será mediante las tomas fotográficas de las plantas de fresa utilizando la metodología en cultivos de este tipo con el propósito de detectar el ataque de la arañita roja y oídio mediante cámaras multiespectrales, las que portará el robot, para luego ser procesadas a través de un algoritmo diseñado para tal fin con la capacidad de detección temprana, identificación y análisis de la situación fitosanitaria del cultivo.

Desarrollar un robot móvil que recorra los campos de cultivo de fresa para la toma de imágenes y la aplicación de aprendizaje profundo para la detección del ácaro arañita roja y el fitopatógeno oídio.

1.- Recolectar información de plagas, fito patógenos y metodologías de control en el cultivo de fresa. 2.- Analizar los campos de cultivos de fresa, así como los cambios que estos sufren desde la siembra hasta la cosecha de los frutos. 3.- Inocular plantas de fresa con arañita roja y oídio en laboratorio para la toma de imágenes y etiquetado de las mismas para el entrenamiento y puesta en marcha del algoritmo de reconocimiento del ataque de la arañita roja y del oídio. 4.- Diseñar, construir y programar los subsistemas que conformen las partes de un robot móvil que recorrerá los campos de cultivos de fresa. 5.- Integrar el robot móvil con los subsistemas desarrollados para el recorrido en la plantación, así como para la toma de imágenes. 6.- Realizar pruebas del robot móvil en laboratorio y posterior corrección de diseño. 7.- Realizar pruebas del robot móvil en campo y realizar correcciones de diseño.

Nivel de madurez tecnológico Tecnológico El producto/sistema integrado se han probado en un entorno simulando cercano al real con sus resultados de sus características completas y demuestra el rendimiento en las aplicaciones previstas. Desarrollo del Producto Se ha demostrado que el producto/sistema real funciona en su forma casi final bajo un conjunto representativo de condiciones y entornos esperados. Entorno del Producción Se ha empezado analizar el proceso productivo del producto/servicio basado en la tecnología. Demanda Se ha identificado el problema que la tecnología puede solucionar.

En el medio ambiente y el suelo: Reducirá los residuos (envases de platico, bolsas y otros) que se eliminan al medio ambiente tras la utilización de su contenido. Además, se minimizará la contaminación del suelo y lo más importante se previene la muerte de fauna benéfica que favorece el desarrollo de la planta y control natural de las plagas y enfermedades. En Agricultura: Permitirá aumentar la productividad del cultivo de fresa, mantener o aumentar el número las áreas dedicadas a la producción de fresa. Agroindustrial: El diagnóstico, análisis e identificación de plagas y enfermedades es crucial, porque favorece a la toma de decisiones relacionadas con la acción correctiva de estas, como : el uso oportuno y en dosis adecuadas de plaguicidas, usar la mejor estrategia de prevención y corrección, control de la contaminación, etc; Teniendo impacto positivo al reducir la carga residual de plaguicidas sobre los frutos de fresa, aumentando la vida útil poscosecha de anaquel y frutos de fresa de calidad para vender al mejor postor. Alimentación: contribuirá a la seguridad alimentaria, con frutos de fresa con los más altos estándares de calidad e inocuidad. Tecnologías de la información y comunicación TICs: Permitirá validar in situ la funcionalidad del robot móvil, para la detección en tiempo real de forma precisa el ataque de la principal plaga y enfermedad en el cultivo de fresa en el norte chico de Lima, además, nos lleva a fortalecer el conocimiento científico en temas de agricultura de precisión usando tecnologías innovadoras.

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