Developing an Artificial Vision platform based on Machine Learning for using in agricultural mobile robots

Abstract

[SPA] Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación de escritorio multiplataforma para la gestión y análisis de conjuntos de datos (datasets, en inglés), de imágenes del ámbito agronómico, permitiendo la generación de modelos de predicción basados en Inteligencia Artificial. La aplicación está programada en Python y utiliza el entorno Qt sobre Linux, garantizando compatibilidad con diversos dispositivos y sistemas operativos. El propósito central es optimizar y mejorar los procesos agrícolas mediante la recopilación, gestión y análisis avanzado de datos. En un campo de cultivo, numerosos factores pueden influir en la calidad y productividad, como la morfología de las hojas, el color o el tamaño de los frutos. La correcta interpretación de estos datos facilita la toma de decisiones, permitiendo un manejo más eficiente de los cultivos. Para alcanzar estos objetivos, se han aplicado técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning, en inglés), específicamente redes neuronales convolucionales, también denominadas Convolutional Neural Networks (CNN), que permiten entrenar modelos capaces de realizar predicciones precisas a partir de imágenes. Gracias a este enfoque, se ha logrado una tasa de predicción cercana al 100% en la identificación y clasificación de nuevas imágenes, lo que puede contribuir al desarrollo de componentes software que mejoren significativamente, los procesos de automatización en el sector agrícola. [ENG] This project aims to develop a cross-platform desktop application for the management and analysis of datasets comprising agronomic images, enabling the generation of predictive models based on Artificial Intelligence. The application is developed in Python and utilizes the Qt framework on Linux, ensuring compatibility with various devices and operating systems. The central purpose is to optimize and enhance agricultural processes through the collection, management, and advanced analysis of data. In a crop field, numerous factors can influence quality and productivity, such as leaf morphology, fruit color, or size. Accurate interpretation of these data facilitates decision-making, allowing for more efficient crop management. To achieve these objectives, Machine Learning techniques have been applied, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), which enable the training of models capable of making accurate predictions based on images. Thanks to this approach, a prediction accuracy rate close to 100% has been achieved in the identification and classification of new images, which can contribute to the development of software components that significantly improve automation processes in the agricultural sector.Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen