Sistema de supervisión del cultivo de la Spondias purpurea (ovo) mediante visión artificial

Abstract

En el presente trabajo de integración curricular previo a la obtención del título de ingeniero mecatrónico se desarrolla un Sistema de supervisión del cultivo de la Spondias Purpurea (ovo) mediante visión artificial, la investigación aborda la necesidad de determinar el grado de maduración y calcular el volumen de producción de la Spondias purpurea. Se desarrolló un sistema de monitoreo avanzado utilizando YOLOv8, una técnica de aprendizaje profundo, para detectar con precisión los estados de maduración mediante el procesamiento de imágenes. Se recopilaron manualmente imágenes de Spondias purpurea en diferentes estados de maduración, y se entrenó el modelo YOLOv8 con este dataset, ajustando hiperparámetros y empleando técnicas de aumento de datos para mejorar la generalización. El modelo fue evaluado utilizando métricas de precisión, recall, F1 y mAP, obteniendo una precisión promedio de 0.98 con una confianza de 1.0, y 0.93 a una confianza menor, un puntaje F1 de 0.80 con una confianza de 0.797, y un mAP de 0.801 a un umbral de 0.5. Los resultados demuestran un rendimiento superior en la identificación de los estados de maduración, proporcionando una forma objetiva y eficiente de detección y facilitando una toma de decisiones más efectiva en el manejo de la Spondias purpurea. Para determinar el volumen de producción, se realizó un archivo Excel en donde se recolectaron los datos. Se evalúa la efectividad de la solución tecnológica empleando las métricas establecidas por la ISO 25010. Finalmente, se presentan los hallazgos del sistema de supervisión, analizando el impacto de esta nueva herramienta de detección de madurez en el ámbito de la agricultura.