Visión artificial en la identificación de tomate maduro para cosecha automatizada

Resumen

En México la producción de tomate se ha incrementado. Gran parte de la producción de tomate se destina a la exportación. La producción se lleva a cabo en Invernaderos o ambientes protegidos. Cada invernadero hospeda de 6 a 10 plantas por metro cuadrado. Los invernaderos más utilizados tienen la capacidad desde 1000 metros cuadrados hasta hectáreas. Para el cuidado de las plantas, se requiere al menos una persona por cada 1000 metros cuadrados. En algunas regiones, existen cientos de invernaderos. Por lo tanto, se requieren cientos e incluso miles de trabajadores. Como consecuencia, se genera escases de trabajadores. Una alternativa es implementar maquinaria y equipo especializado para ciertas tareas dentro del invernadero. En este trabajo, se propone crear un algoritmo para identificar tomates maduros. Para el corte del tomate, es necesario que estén maduros. Los tomates maduros, listos para cosechar, deben tener el color rojo. Por lo que, se han entrenado algoritmos para identificar los tomates con el tono rojo adecuado. Para tal fin, se tomaron fotografías de tomates verdes y rojos. Luego se entrenó el algoritmo para realizar la clasificación. Se usó la herramienta Orange Data Mining para el entrenamiento y clasificación. Se obtuvo un resultado de hasta el 98% de precisión. Se concluye que, los algoritmos de visión artificial son capaces de identificar tomates rojos para su corte. Dicho algoritmo se pretende integrar a una máquina para cosechar el tomate como proyecto futuro