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La Universidad de Murcia desarrolla proyectos de visión artificial para la industria agroalimentaria murciana

Investigadores del grupo de investigación Computación Móvil y Visión Artificial de la Universidad de Murcia (UMU) aplican la tecnología de visión artificial para la empresa murciana AngelPlus S.L., dando lugar a productos tecnológicos innovadores que se están utilizando con gran éxito por la industria agroalimentaria.
 
Actualmente los drones ofrecen múltiples posibilidades en el ámbito de la agricultura. Pueden sobrevolar los campos de una forma rápida y captar información diversa gracias a sus sensores. Esto permite que aquellos que gestionan los cultivos tengan a su disposición una herramienta para controlar e incrementar la productividad.
 
Precisamente uno de los desarrollos en los que trabaja la UMU en colaboración con AngelPlus se relaciona con el uso de drones de bajo coste para ser empleados en la obtención, mediante cámaras tradicionales RGB, de una imagen completa de un conjunto de parcelas agrícolas y sobre esa imagen aplicar técnicas de procesamiento de imágenes que permiten extraer información relevante para los responsables de la explotación agrícola. 
 
Esta aplicación se ha puesto ya en marcha en las explotaciones agrícolas de la empresa Finca La Carretilla, situada en la localidad de El Mirador (San Javier) obteniendo, en concreto, información sobre sus plantaciones de lechuga.
 
"La utilización de drones de bajo coste y cámaras RGB, supone un gran ahorro económico frente a otras soluciones que requieren drones de varios miles de euros con equipos de vídeo de mayor coste", según indica Félix Jesús García Clemente, profesor responsable de este proyecto, destacando ésta como una de las principales ventajas del sistema que están desarrollando. 
 
Las técnicas de procesamiento de imágenes utilizadas han sido implementadas y desarrolladas dentro del propio grupo de investigación. "Mediante el análisis de las imágenes podemos identificar de manera individual cada pieza vegetal y obtener diversas métricas relativas al volumen, forma y color", señala García Clemente. Estas métricas pueden utilizarse, por ejemplo, para determinar si una pieza se encuentra en las condiciones esperadas o si tiene algún problema (en tal caso puede  estimarse alguna acción concreta de riego o fertilizante), y en el conjunto de piezas se puede estimar plazos de recolección. Por ejemplo, si el procesamiento de la imagen arroja un menor calibre (o volumen) del producto en algunas zonas de la plantación respecto a otras, puede ser indicativo de alguna deficiencia hídrica.
 
Además de un seguimiento del crecimiento de la planta, "este sistema aporta información sobre el número de unidades y el volumen de producción, de manera que se simplifican enormemente las tareas de control agrícola, ya que permite a las explotaciones agrícolas poder llevar un control de la recolección y estimar de manera más precisa los tiempos de maduración y momentos óptimos de corte, tareas que tradicionalmente son realizadas por personas encargadas de la producción y la calidad y que son muy costo sas en tiempos y recursos", añade García Clemente.
 
Técnicas similares han sido utilizadas también en dicha explotación para el control de producción de apio y en el futuro próximo se extenderán a otro tipo de cultivos tales como cereales y cítricos.
 
Además el grupo de investigación del profesor García Clemente trabaja actualmente en el uso de drones con una mayor autonomía para cubrir fincas de gran tamaño con un único vuelo y el uso de cámaras térmicas y multiespectrales, que permitan obtener información más precisa sobre la plantación agrícola. Por ejemplo, con el empleo de la cámara térmica puede obtenerse información de la deficiencia hídrica en la plantación, mientras que con la cámara multiespectral puede obtenerse además otro tipo de información más precisa, como  la cantidad de biomasa, clorofila, nitrógeno, etc existente en dicha plantación.
 
La otra línea de colaboración actualmente en marcha entre la empresa y la Universidad de Murcia en el campo de la visión artificial, se relaciona con el control de la producción. En este caso la propuesta se basa en utilizar cámaras de bajo coste que permiten mediante un procesamiento de las imágenes en tiempo real, controlar la producción individual o por línea de producción en un almacén agrícola. "Por ejemplo, en una línea típica de corte de lechuga donde se la prepara para su embolsado, el sistema es capaz de determinar el número de cajas de lechuga elaboradas por cada trabajador de la línea y, por tanto, el volumen de producción de la línea de corte en su conjunto. Esta solución es extrapolable a todo tipo de líneas de producción (lechugas, apio, hierbas, etc.) y a diferentes tipos de cajas", explica el profesor García Clemente. 
 
Este control se consigue gracias a un software desarrollado específicamente con esta función, y que está siendo probado con éxito en las instalaciones de la empresa Frutas ElDulze de San Javier, y que ha permitido aumentar la producción y reducir costes. La mayor parte de las técnicas tradicionales existentes para el control de la producción en almacenes agrícolas son intrusivas y obligan a introducir tareas manuales en el proceso (por ejemplo, poner una etiqueta con código de barras o un tag RFID) y a utilizar dispositivos caros (lectores de códigos de barras o RFID), de manera que este nuevo producto aporta una mayor sencillez e importantes ahorros económicos respecto a los sistemas tradicionales.
 
Una tecnología de enorme potencial
 
La "Visión Artificial" forma parte de la denominada "Inteligencia Artificial". Su esencia es posibilitar, mediante la utilización de las técnicas adecuadas, la obtención, procesamiento y análisis de cualquier tipo de información especial obtenida a través de imágenes digitales. El objetivo es que un ordenador sea capaz de interpretarlas y utilizarlas como base para la toma de decisiones. 
 
Para conseguir que este diagnóstico se pueda realizar de manera autónoma, los sistemas de visión artificial modelan matemáticamente los procesos de percepción visual en los seres vivos, generando algoritmos que permiten simular estas capacidades visuales.
 
Las aplicaciones y ventajas de la visión artificial son múltiples, y van desde la automatización de tareas repetitivas de inspección realizadas por operadores, la realización de controles de calidad de productos que no era posible verificar por métodos tradicionales o la realización de inspecciones de objetos sin contacto físico, pasando por la reducción del tiempo de ciclo en procesos automatizados. 
 
En la industria agroalimentaria la visión artificial tiene múltiples aplicaciones, sobre todo para la realización de tareas que tengan un carácter repetitivo y que se realicen a alta velocidad. Las oportunidades para la introducción de la visión artificial se encuentran principalmente en tareas de inspección, selección de productos, control de calidad, embalaje y monitorización de procesos.
 
Dron