Casos de Éxito

null Aplicación de visión artificial para el desarrollo de una agricultura inteligente y de precisión

El grupo de investigación Computación Móvil y Visión Artificial de la Universidad de Murcia (UMU), ha colaborado con la empresa murciana Finca La Carretilla en un proyecto que ha permitido desarrollar nuevas tecnologías innovadoras, ligadas a la visión artificial, para ser aplicadas en cultivos hortícolas con el objetivo de conseguir una agricultura más precisa, sostenible y eficaz.

campoEl proyecto se ha desarrollado en varias de las fincas de la empresa con el fin de paliar algunas de las problemáticas habituales presentes en los cultivos, como son el control de plagas, el correcto desarrollo de las plantas, identificación de anomalías o deficiencias en el sistema de riego. El objetivo principal era que estos trabajos, tradicionalmente realizados de forma manual por el personal técnico, fueran mejorados a través de la detección temprana mediante el empleo de nuevas tecnologías. Para ello, el equipo investigador de la universidad ha aplicado técnicas de visión artificial que permiten el análisis y procesamiento de imágenes aéreas captadas por drones y cámaras multiespectrales y térmicas, mediante el empleo de herramientas de desarrollo propio. De esta manera se pueden obtener datos e información de utilidad que permiten mejorar la calidad y el rendimiento de la producción. 

En el marco del proyecto también se ha desarrollado el software y el panel de control que permite que los operarios dispongan de toda la información desde cualquier dispositivo mediante una sencilla interfaz. Con esta tecnología es posible monitorizar de forma sistemática y a través del geoposicionamiento, los cultivos, además de facilitar el control de la producción visualmente con el uso de diferentes variables métricas. El software y el panel de control han sido realizados por la empresa murciana AngelPlus S.L., especializada en soluciones TICs para el sector agroindustrial.

El tamaño de las fincas y el control tradicional de las plantaciones lleva en ocasiones a detectar anomalías en el cultivo o la aparición de plagas cuando estas ya se han extendido más de lo deseado y, por tanto, el problema ha alcanzado unas dimensiones de difícil solución. Igualmente pueden aparecer deficiencias en el sistema de riego que pueden provocar una aportación inadecuada, por exceso o defecto, en determinadas zonas del cultivo. Todo ocasiona pérdidas muy importantes, y obliga a realizar tratamientos fitosanitarios en zonas más amplias de lo que sería necesario si se pudiera detectar estos problemas en una etapa más incipiente. Con el procedimiento obtenido en el marco de esta colaboración se facilita la detección temprana de anomalías y problemas que se puedan producir en las fincas, realizando una toma de decisiones ágil y eficaz, que posibilitará el ahorro de agua y fertilizantes, evitando retrasos en la producción o la pérdida de cultivos. 

Los resultados obtenidos a partir del nuevo procedimiento agrícola ha sido diseñado específicamente para el cultivo de la lechuga (particularmente la variedad romana y little-gem) y para el apio, pero puede ser adaptado en otros tipos de cultivos similares, lo que permitirá su implementación en otras empresas del sector agroalimentario, mejorando su rendimiento, producción y competitividad en el mercado.

El equipo investigador, dirigido por el D. Félix Jesús García Clemente, del Departamento de Ingeniería y Tecnología de Computadores de la UMU, cuenta con una amplia experiencia en el campo de la visión artificial, habiendo realizado diversos proyectos en el sector tecnológico, agrícola e industrial, entre otros. Además, ha impulsado la creación de una EBT, Bleecker Technologies S-L, especializada en el diseño de códigos vinculados a la visión e inteligencia artificial, lo que manifiesta su compromiso con la transferencia del conocimiento universitario a la sociedad. 

El proyecto de Investigación y Desarrollo denominado “Agricultura inteligente mediante nuevos métodos aplicados a cultivos hortícolas de interés basados en técnicas de visión artificial”, recibió ayudas públicas por parte del Centro Para el Desarrollo Tecnológico e Industrial (CDTI), junto con la cofinanciación de Fondos FEDER de la Unión Europea, y ha tenido una duración de más de dos años.