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Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacionde la vision artificial
Beltran, Diego
acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacion de lavision artificial
Beltran, Diego
Universidad Nacional de ColombiaDepto. Ingenierıa Civil y Agrıcola
23 de mayo de 2011
Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacionde la vision artificial
Beltran, Diego
acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
que es la vision artificial?
La vision artificial trata de simular el proceso del sentidode la vision de los seres vivos, segun el cual un objeto escaptado mediante los receptores de la retina y estransformado en impulsos nerviosos que son procesadospor el cerebro.
Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacionde la vision artificial
Beltran, Diego
acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
aplicaciones
1 Automatizar procesos de control de calidad
2 Automatizar procesos de clasificacion en base a laforma, tamano o color en materias primas muyvariables.
3 Automatizar procesos de produccion
4 Automatizacion de procesos de manipulacion yenvasado: extraccion de coordenadas para suposterior manipulacion mediante robots.
5 Automatizar procesos de deteccion de cuerposextranos.
Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacionde la vision artificial
Beltran, Diego
acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
Indice
1 aplicaciones de la vision artificial en laagricultura?
realidad aumentada
2 caso de aplicacion en semillerosmotivacionprocedimiento manualalcances y supuestosautomatizando la clasificacion de semillasSeleccion de Hardware especificaciones y alternativas
3 referencias
Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacionde la vision artificial
Beltran, Diego
acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
aplicaciones de VA en agricultura?
1 Control de calidad.
2 recoleccion robotizada.
3 clasificacion de frutos por tamano y color.
4 realidad aumentada.
Automatizacion en laAgricultura:
un caso de aplicacionde la vision artificial
Beltran, Diego
acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
aplicaciones de VA en agricultura?
1 Control de calidad.
2 recoleccion robotizada.
3 clasificacion de frutos por tamano y color.
4 realidad aumentada.
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un caso de aplicacionde la vision artificial
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acerca de la visionartificial (V.A.)
V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
aplicaciones de VA en agricultura?
1 Control de calidad.
2 recoleccion robotizada.
3 clasificacion de frutos por tamano y color.
4 realidad aumentada.
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procedimiento manual
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referencias
explicaciones
aplicaciones de VA en agricultura?
1 Control de calidad.
2 recoleccion robotizada.
3 clasificacion de frutos por tamano y color.
4 realidad aumentada.
Se podrıa definir la realidad aumentada como aquellossistemas informaticos que mezclan informacion virtual decualquier tipo, desde imagenes 2D, texto o figuras 3D,con un escenario fısico real.
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referencias
explicaciones
motivacion
Datos europeos indican que la los costos de produccionpara una hectarea de pimienta dulce son de mas de 12000 euros. Los costes relacionados con la produccion desemillas y el desarrollo son un 23 % de los costos deproduccion.
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explicaciones
motivacion
Entre los procesos que concurren en los semilleros, sepueden identificar 7 procesos suseptibles a laautomatizacion:
Siembra
Extendido/Recogida
Riego
Tratamientos
Lavado/Desinfeccion
Injertos
Control de calidad
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referencias
explicaciones
International Seed Testing Association - ISTA
La germinacion es una de las caracterısticas tecnicas delas semillas definidas por las normas del InternationalSeed Testing Association - ISTAhttp://www.seedtest.org/
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caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
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Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
como se controla en la practica la germinacion
contando el numero de plantulas en una bandejaunos dıas despues de la fecha de siembra (obtenciondel porcentaje de germinacion (PG)).
la calidad de la germinacion, con el fin de asegurarque las plantulas estan listas para ser transplantadosen un dıa determinado despues de la fecha desiembra, en cumplimiento de las normas.mediante los regımenes de crecimiento de lasempresas y reglas heurısticas que implican considerarel tamano (area foliar), la forma y color de lasplantulas.
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caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
automatizando laclasificacion de semillas
Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
como se controla en la practica la germinacion
El calculo del porcentaje de germinacion y ladeterminacion del grado de desarrollo de lasplantulas son procesos que requieren mucho tiempo,ya que se realiza un conteo manual a la vez que seclasifican las plantulas.
Los resultados de los monitoreos son tabulados amano, marcando las semillas germinadas e indicandosu grado de desarrollo (clasificacion). Estos datos seintroducen manualmente en una hoja de calculo paragenerar un informe para su posterior discusion con eladministrador del vivero. Adicionalmente el procesode clasificacion no es uniforme, y depende de lahabilidad del tecnico u operario.
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V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
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Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
caso de estudiocontrol de calidad de la germinacion de semillas
descripcion del procedimiento manual
Labor tediosa, hay que tener en cuenta numero y calidadde la germinacion.
criterios de clasificacion
1 Numero de plantulas normales
2 Numero de plantulas debiles
3 Numero de plantulas danadas
4 Numero de semillas que no germinan
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V.A en la agricultura
realidad aumentada
caso de aplicacion ensemilleros
motivacion
procedimiento manual
alcances y supuestos
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Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
caso de estudiocontrol de calidad de la germinacion de semillas
descripcion del procedimiento manual
Labor tediosa, hay que tener en cuenta numero y calidadde la germinacion.
criterios de clasificacion
1 Numero de plantulas normales
2 Numero de plantulas debiles
3 Numero de plantulas danadas
4 Numero de semillas que no germinan
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procedimiento manual
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referencias
explicaciones
caso de estudiocontrol de calidad de la germinacion de semillas
descripcion del procedimiento manual
Labor tediosa, hay que tener en cuenta numero y calidadde la germinacion.
criterios de clasificacion
1 Numero de plantulas normales
2 Numero de plantulas debiles
3 Numero de plantulas danadas
4 Numero de semillas que no germinan
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procedimiento manual
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referencias
explicaciones
caso de estudiocontrol de calidad de la germinacion de semillas
descripcion del procedimiento manual
Labor tediosa, hay que tener en cuenta numero y calidadde la germinacion.
criterios de clasificacion
1 Numero de plantulas normales
2 Numero de plantulas debiles
3 Numero de plantulas danadas
4 Numero de semillas que no germinan
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procedimiento manual
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referencias
explicaciones
alcancesalcances y supuesto
Alcance
Se describe un sistema de vision artificial paraautomatizar el proceso de recopilacion de datos y unsistema software para evaluacion automatica de la calidadde la germinacion.
Supuesto
La calidad de la germinacion se pueden obtener por lamedicion automatica de la superficie foliar de las plantulas
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referencias
explicaciones
sistema automatizado para el control de calidad de lagerminacion de semillas basado en V.A
automatizando la clasificacion de semillas
1 Adquisicion de imagenes
2 Segmentacion (pre.-procesamiento)
3 Representacion y descripcion
4 Interpretacion
diagrama de bloques del sistema de control de calidad engerminacion
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procedimiento manual
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Seleccion de Hardwareespecificaciones yalternativas
referencias
explicaciones
automatizando la clasificacion de semillas.
obtencion de la imagen mediante unacamara CCD ver mas
Eliminacion de pixeles erroneos ver mas
Extraccion de hojas de la imagenidentificando los pixeles de color verde
ver mas
Calculo del area de los cotiledones y hojasverdaderas ver mas
analisis de la uniformidad de la germinacionver mas
analisis del crecimiento
clasificacion de cada plantula germinada
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obtencion de la imagen mediante unacamara CCD ver mas
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Extraccion de hojas de la imagenidentificando los pixeles de color verde
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clasificacion de cada plantula germinada
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Hardware
Camara STC-TC33USB(Anexo 1)
Conexicion USB/Wifi -
Server Opengear
SoftwareLibreria VA Opencv
Lenguaje de programacion C++,python
S.O. Servidor Linux
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El sistema disenado en cuanto a hardware se muestra enla siguiente Figura[1]:
Figura: Sistema Hardware y software
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Figura: Otros detalles
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Conclusiones
el sistema debe ser complementario con un sistemade trazabilidad y en conjunto deben formar unsistemas de soporte para la toma de decisiones,
datamining1: la informacion en si misma no permitetomar decisiones.
en este trabajo se trivializo el modulo deinterpretacion, un ejercicio mas riguroso contemplael analisis de la curva ideal de crecimiento fisilogicode la especie cultivada.
esta aplicacion permite comprender las tecnicas yherramientas utilizadas en V.A.
1El arte de sacar conocimiento de grandes volumenes de datos
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explicaciones
Referencias
Learning OpenCV, Oreilly 2008opencv ebook
Rodriguez, F. et al. 2005. Control y robotica en laagriculturapag. 351-359
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referencias
explicaciones
sensorescamaras CCD
Coupled Charge Device : propuesto por W. Boyle yG. Smith en los Bell Labs, por lo cual ganaron elpremio Nobel de fısica en 2009.
El principio es mas general que para simplementeimagenes: se trata sobre todo de guardar y moverinformacion dentro de un dispositivo electronico.
Todavıa es el paradigma mas comun de dispositivosde captura de ımagenes (pero competicion conCMOS). Historicamente desarrollado por Sony.
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tarjetas
las camaras pueden tener una tarjeta con bus PCI quepermiten incluir procesadores.
Figura: Camara Con tarjeta externa Bus PCI
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que son las imagenes?
Una imagen en blanco y negro es una matriz de numerosentre 0 y 255, siendo 0 = Negro, y 255 = Blanco; losvalores intermedios son tonos mas o menos oscuros deGris.
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Figura: Learning OpenCV, Oreilly 2008
imagenes a color
3 tablas superpuestas, tresvalores para cada pixel, unpixel blanco: rojo (255), verde(255) azul (255) y uno negro?
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explicaciones
identificando los pixeles verdes
1 leer imagen
2 determinar formato, estructura, tamano, tipo
3 eliminar el ruido de la imagen (smoothing o blurring)
4 deterctar los bordes de cada especio en la bandeja(floculos)
5 para cada floculo extraer el fragmento de imagencorrespondiente
recorer cada fragmento (matriz) y comparar que laproporcion de verdes sea mayor que la proporcion deazul y de rojo
codigo
def find_green_pixel(r,g,b):
if g>r and g>b:
return True
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eliminando pixeles erroneos
smooting (blurring) algoritmo para reducir el ruido o laspartes borrosas o desenfocadas:
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explicaciones
median blur
se extraen los valores del pixel y de su entorno sedetermina la mediana y se asigna este valor al pixel, elentorno seleccionado es una matriz de 3x3
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procedimiento manual
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explicaciones
calculando el area de cotiledones y hojas verdes
una vez se tienen los pixeles verdes se implementa unarutina para contar el numero de pixeles verdes en cadauna de las divisiones de la bandeja de germinacion
fragmento de codigo
verdes = 0
for i in range(len(imgfloculo)):
if self.find_green_pixel(imgfloculo[i][0],
imgfloculo[i][1],imgfloculo[i][2]):
verdes = verdes + 1
return verdes
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explicaciones
analisis y clasificacion de cada plantula germinada
estudiar la uniformidad
comparar con un modelofisilogico de desarrollo dela especie
clasificacion de cadaplantula germinada
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