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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorLozada Yánez, Pablo Eduardo-
dc.contributor.authorPérez Reyes, Mario Daniel-
dc.contributor.authorIzurieta Salinas, Erik Fabián-
dc.date.accessioned2020-01-23T18:32:08Z-
dc.date.available2020-01-23T18:32:08Z-
dc.date.issued2019-07-
dc.identifier.citationPérez Reyes, Mario Daniel; Izurieta Salinas, Erik Fabián. (2019). Implementación de un prototipo de robot teleoperado para detectar irregularidades foliares en cultivos de fresa usando Visión Artificial. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/13597-
dc.descriptionEl presente trabajo de titulación tuvo como objetivo implementar un prototipo de robot teleoperado para detectar irregularidades foliares en cultivos de fresa usando visión artificial. El diseño mecánico fue realizado en SolidWorks; para el control de los motores se utilizó Arduino y para la visón artificial, el lenguaje de programación Python. El prototipo denominado FresBot es capaz de recorrer terrenos irregulares, gracias a su sistema de tracción, se puede movilizar de manera autónoma y por teleoperación. Además, el sistema otorga una vista del proceso de detección en una pantalla táctil de Raspberry que se le ha incorporado y genera un reporte en un archivo .txt con los resultados obtenidos. Las pruebas de campo del prototipo FresBot se realizaron en el Barrio “La Florida”, perteneciente al cantón Cevallos de la provincia de Tungurahua, con un tamaño de muestra de 100 surcos con 100 plantas de fresa cada uno, con una edad estimada de 4 meses. Los resultados obtenidos tras evaluar el prototipo FresBot, evidenciaron que la certeza de conexión del control de radiocomunicación (RC) con su módulo receptor es tan solo del 65%; con respecto al funcionamiento autónomo se obtuvo el 80% de pruebas exitosas y el 20% de pruebas fallidas, siendo el 75% fallas por volcamiento del robot debido a la irregularidad del terreno; en cuanto a repetibilidad, el prototipo no presenta variación alguna entre pruebas y, finalmente, mediante una inspección visual del número de plantas con irregularidades identificadas por el Ingeniero Agrónomo vs el prototipo FresBot, se obtuvo el 97.53% de efectividad del sistema. Los resultados observados expresan que el sistema de detección de irregularidades foliares funciona correctamente, pero, se debería utilizar un protocolo de comunicación diferente al aplicado, con el fin de mejorar y/o evitar fallas de comunicación, por lo tanto, se recomienda implementarlo en trabajos futuros.es_ES
dc.description.abstractThe objective of the present titration work was to implement a teleoperated robot prototype to detect leaf irregularities in strawberry crops using artificial vision. The mechanical design was made in SolidWorks; for the control of the motors Arduino was used and for the artificial vision, the programming language Python. The prototype called FresBot is able to travel irregular terrains, thanks to its traction system, it can be mobilized autonomously and by tele operation. On the other hand, the system provides a view of the detection process on a Raspberry touch screen that has been incorporated and generates a report in a txt file with the results obtained. The field tests of FresBot prototype were carried out in the "La Florida" neighborhood, belonging to the Cevallos canton of the province of Tungurahua, with a sample size of 100 rows with 100 strawberry plants each, with an estimated age of 4 months. The results obtained after evaluating the FresBot prototype, showed that the certainty of connection of the radiocommunication control (RC) with its receiver module is only 65%; with regard to autonomous operation, 80% of successful tests and 20% of failed tests were obtained, 75% of which were failures due to the robot overturning due to the irregularity of the terrain; in terms of repeatability, the prototype does not show any variation between tests, and finally, by means of a visual inspection of the number of plants with irregularities identified by the Agronomist vs the FresBot prototype, the 97.53% effectiveness of the system was obtained. The observed results express that the foliar irregularity detection system works correctly, but, a communication protocol different from the applied one should be used, in order to improve and / or avoid communication failures, therefore, it is recommended to implement it in future works.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFIYE;108T0302-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_ES
dc.subjectAGRICULTURAes_ES
dc.subjectROBOTICAes_ES
dc.subjectVISIÓN ARTIFICIALes_ES
dc.subjectIRREGULARIDADES FOLIARESes_ES
dc.subjectCULTIVOS DE FRESASes_ES
dc.titleImplementación de un prototipo de robot teleoperado para detectar irregularidades foliares en cultivos de fresa usando Visión Artificial.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalMorales Gordon, José Luis-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org.//licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Electrónica, Control y Redes Industriales; Ingeniero/a en Electrónica y Automatización

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