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Title: Dise?o de robot agr?cola para fumigaci?n autom?tica de malezas en terrenos llanos usando visi?n inteligente FASTER R-CNN en plataforma Python
Advisor(s): Sotelo Valer, Freedy; Sotelo Valer, Freedy
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02
Issue Date: 2021
Institution: Universidad Ricardo Palma - URP
Abstract: El prop?sito de este trabajo de investigaci?n fue el dise?o de un robot agr?cola para fumigaci?n autom?tica de malezas en terrenos llanos usando visi?n inteligente Faster r-cnn en plataforma Python que permita la dosificaci?n focalizada de herbicidas mediante la detecci?n de objetivos utilizando redes neuronales convolucionales ya que la falta de mano de obra y el aumento de la demanda en la agroindustria es una problem?tica que trae consigo la proliferaci?n y generaci?n de malezas por su inadecuado control. En esta tesis se realiz?, el dimensionamiento de la estructura teniendo en cuenta las caracter?sticas del terreno, la selecci?n de componentes y el desarrollo de los programas para el adecuado funcionamiento de los diferentes procesos del robot agr?cola. Esta investigaci?n fue importante por su utilidad pr?ctica, te?rica y los m?ritos que traer?a su implementaci?n al mantenimiento del suelo al localizar, eliminar y proteger el cultivo en etapas cr?ticas de las malezas de forma aut?noma. El dise?o se fundament? en base a modelos anteriormente implementados de robots agr?colas, dise?os industriales, y programas de procesamiento de im?genes en Python mediante redes convolucionales. Como resultado de la investigaci?n, se dise?? una estructura que permite una pulverizaci?n focalizada y conectada al sistema de visi?n inteligente para coordinar las dosificaciones en consecuencia a la posici?n de las malezas, permitiendo un control de plagas m?s eficiente y un menor desperdicio de insumos qu?micos. Por ?ltimo, se concluy? que el sistema te?ricamente consume menos herbicida que los sistemas tradicionales del mercado y que la efectividad del sistema de visi?n inteligente para la detecci?n de objetivos fue de 90% en ambientes iluminados seg?n las simulaciones, lo que conlleva a una gran ventaja en el ahorro de tiempo en el trabajo agr?cola y un control adecuado de malezas.
Discipline: Ingenier?a Mec?tronica
Grade or title grantor: Universidad Ricardo Palma. Facultad de Ingenier?a. Escuela Profesional de Ingenier?a Mecatr?nica
Grade or title: Ingeniero Mecatr?nico
Juror: Rivas Le?n, Javier Hip?lito; Castro Salguero, Robert Gerardo; Mandujano Neyra, Demetrio Hugo; Rivas Le?n, Javier Hip?lito; Castro Salguero, Robert Gerardo; Mandujano Neyra, Demetrio Hugo
Register date: 23-Feb-2022; 23-Feb-2022



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