Investigadores de la UPCT y la UMU desarrollan algoritmos de visión artificial para calcular el calibre de los limones
Imágenes aéreas y de móvil permiten estimar con exactitud la producción de los limoneros
En un recuadro, conteo de limoneros realizado por el sistema de visión artificial. En la foto, tomada este mes, limones en diferente grado de desarrollo. / UPCT
Murcia
Las predicciones de producción de limoneros realizadas por los algoritmos de visión artificial desarrollados por investigadores de la Politécnica de Cartagena y de la Universidad de Murcia han mejorado en un 30% los cálculos realizados por los expertos humanos, según concluye el proyecto presentado por la empresa Citrus Gea Belmonte a la convocatoria CDTI del Ministerio de Ciencia.
El sistema utiliza fotos aéreas para contar con un margen de error inferior al 1% los árboles y usa imágenes de móvil para estimar el calibre de un gran volumen de limones con un error medio inferior a un centímetro.
“El problema planteado por la empresa es un desafío al que deben enfrentarse de forma recurrente muchos ámbitos de la agricultura: la posibilidad de predecir con suficiente antelación la producción que tendrá una determinada cosecha”, explica el investigador responsable del proyecto, José Miguel Molina Martínez, director de la Escuela de Agrónomos de la UPCT. “Otro problema estrechamente relacionado es la determinación del momento óptimo de recolección, puesto que el beneficio económico para la empresa depende de parámetros como el calibre de los frutos, el estado de maduración y el precio de mercado, que varían a lo largo del tiempo”, añade.
La herramienta de visión artificial que analiza las ortofotos, localizando todos los árboles y estimando su producción total, puede funcionar tanto con imágenes de drones como de satélites como las que ofrecen aplicaciones como Google Maps. Ha sido desarrollada durante el Trabajo Fin de Grado del estudiante de la UMU Antonio Muñoz Sánchez, con la colaboración de la empresa de teledetección aérea Staerea y perfeccionada con modelos de aprendizaje profundo por el investigador Rubén Fernández Beltrán.
Otro TFG de una alumna de la Universidad de Murcia, Aurora Hervás López, estudió la estimación visual del calibre de los limones usando teléfonos móviles que incorporan cámaras con tecnologías de medición de luz (ToF) y medición de distancias (LiDAR). Los algoritmos desarrollados permiten, a partir de una fotografía, detectar los limones, contarlos y medir su calibre.
En el proyecto ‘Calibración y estimación de la producción de limoneros con visión artificial”, entre la UMU, la UPCT y la empresa Citrus Gea Belmonte, S.L.’ (7083/21IA-P_Citrus Gea Belmonte, S.L.), han participados los investigadores del grupo en Computación Móvil y Visión Artificial de la UMU Rubén Fernández Beltrán y Ginés García Mateos y José Miguel Molina Martínez, del grupo en Ingeniería Agromótica y del Mar de la UPCT.
