Métodos de visión por computador para detección automática de líneas de cultivo curvas/rectas y malas hierbas en campos de maíz

Cada día es mayor el uso de sistemas de visión por computador a bordo de vehículos autónomos para agricultura de precisión y su utilización en distintas tareas, demandando una atención especial. La discriminación entre cultivo y malas hierbas así como la identificación de las líneas de cultivo en imágenes obtenidas en campos de maíz (cultivo de surcos anchos) representan importantes retos, tanto desde el punto de vista de la aplicación de tratamientos selectivos como para un guiado preciso en la navegación de los mencionados vehículos. En cualquier caso, la calidad de las imágenes se ve afectada por las condiciones de iluminación no controladas en entornos agrícolas de exterior. Además, diferentes alturas y volúmenes de las plantas que se manifiestan por los distintos estados de crecimiento y la presencia de discontinuidades a lo largo de las líneas de cultivo debido a una mala germinación o defectos durante la siembra, dificultan los procesos de detección de líneas de cultivo y discriminación entre cultivo y malas hierbas. Las imágenes fueron tomadas bajo proyección de perspectiva con una cámara instalada a bordo del tractor y convenientemente colocada en la parte frontal. Con respecto a la detección de las líneas de cultivo, se han propuesto dos nuevos métodos para la detección de líneas curvas y rectas en campos de maíz durante los estados iniciales de crecimiento del cultivo y malas hierbas. El objetivo final es la identificación de las líneas de cultivo con dos propósitos: a) guiado preciso en vehículos autónomos; b) tratamientos específicos, incluyendo la eliminación de malas hierbas, situadas entre las líneas. Los métodos propuestos se diseñaron con la robustez requerida para abordar el problema de las condiciones adversas indicadas previamente y constan de tres fases consecutivas: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de los puntos de comienzo de las líneas de cultivo y (iii) detección de las propias líneas. La principal contribución de estos métodos estriba en su capacidad para detectar líneas de cultivo curvas y rectas con espaciados regulares o irregulares entre las líneas, incluso cuando coexisten tipos de líneas en el mismo campo e imagen. Ambos métodos, difieren entre ellos en la fase de detección. Uno se basa en la acumulación de píxeles verdes y el otro en lo que se conoce como concepto de micro-ROIs (Region Of Interest). Los rendimientos de los métodos propuestos se compararon cuantitativamente frente a cinco estrategias existentes, consiguiendo precisiones entre el 86.3% y el 92.8%, dependiendo de si las líneas de cultivo son curvas o rectas con espaciado regular o irregular, con tiempos de procesamiento menores que 0.64 s por imagen..

Expert System for Diagnosis of Motor Failures in Electronic Injection Vehicles

Today, cars are an indispensable element in the society, as well as the vehicle diagnosis of minor and serious mechanical failures. This process is carried out through two methods: (i) manually, inspecting possible common causes; and (ii) automatically, using a failure identification scanner. In both cases the assistance of a car expert is required. However, how could a common user briefly diagnose vehicle failures? The objective of this project has been to build an expert system module for vehicular diagnosis to help the common user, identifying automotive failures and the severity of the vehicle damage. It also helps to prevent major damages and possible accidents, as well as to achieve a technical and effective communication when the situation is being explained to the mechanical assistance which can be even by telephone. The module design was composed by four phases: (i) do background research about failure diagnosis, (ii) production rules; (iii) inference engine; and (iv) user interface. The results show that the expert system module is 71,43% effective, so that it helps the common user to identify electronic engine failures without the assistance of a professional in the area

Detección automática de líneas de cultivo de papa utilizando imágenes digitales

El estudio propone un método para detección automática de líneas de cultivo en imágenes capturadas en campos de papa en las etapas iniciales de crecimiento. Las imágenes fueron obtenidas utilizando una cámara instalada en el frente del tractor en proyección en perspectiva. La identificación de las líneas de cultivo es importante para el guiado de vehículos autónomos y el tratamiento específico de la maleza, incluyendo la remoción de malas hierbas que quedan localizadas por fuera de las líneas de cultivo. Algunos problemas suelen ser son comunes en el entorno agrícola que afectan la calidad y el procesamiento de las imágenes, tales como: iluminación no controlada, diferentes alturas y volúmenes de las plantas, presencia de maleza y discontinuidades en los surcos debido a defectos en la siembra o germinación. El método fue diseñado para hacer frente a estas situaciones indeseadas y consiste de tres fases: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de puntos de inicio y (iii) detección de líneas de cultivo. La principal contribución del método es la habilidad de detectar líneas de cultivo tanto curvas como rectas. El rendimiento del método fue comparado contra 3 métodos existentes, demostrando ser bueno en términos de precisión y tiempos de procesamiento