Robot Detector de Enfermedades en Cultivos de Gulupa

Abstract

Se detallará el proceso de diseño y simulación de un Robot capaz de transitar a lo largo de un cultivo de gulupa detectando por medio de un algoritmo las gulupas presentes en el cultivo filtrando cada una de forma individual, además de una aplicación móvil que se comunica con el robot por medio de un servidor donde comparten las imágenes de los frutos, estas imágenes son mostradas en la aplicación dentro de una tabla que contiene información de una imagen. el diseño del robot se hizo en el software SolidWorks 2017, dicho modelo CAD fue exportado a Blender, para posteriormente ser cargado en el software de simulación GAZEBO para utilizar el framework ROS, esto con el fin de simular el movimiento del robot y desarrollar diversas pruebas de desempeño al dispositivo como el paso por obstáculos, visualización de objetos y correcto funcionamiento de los sensores. El algoritmo para la detección de frutos se basará en el uso de diversas técnicas de filtrado como convolución y watershet, utilizando las librerías para el lenguaje de programación Python: OpenCV y Numpy, para evaluar el rendimiento del algoritmo se hará con una base de datos que contiene 2090 imágenes de frutos tomadas en diversos estados de iluminación y posición del fruto. Al procesar cada imagen con el algoritmo se extraerán los falsos positivos y verdaderos positivos, con estos datos se calculará la efectividad que tuvo el algoritmo. La aplicación de dispositivo móvil se programará en el entorno de programación Android Studio y el lenguaje kotlin, dicha aplicación descargará la información almacenada en un servidor que será creado usando las funciones de apache en este será cargada una base de datos en la cual se utilizaran las herramientas MySQL y PhpMyAdmin, el desempeño de esta aplicación y servidor será medido cargando imágenes de salida del algoritmo en la base de datos y que sean visualizados en la aplicación.

The design and simulation process of a robot capable of moving along a gulupa crop will be detailed, detecting by means of an algorithm the gulupas present in the crop, filtering each one individually, as well as a mobile application that communicates with the robot through a server where they share the images of the fruits, these images are shown in the application within a table that contains information about an image. The robot design was made in the SolidWorks 2017 software, said CAD model was exported to Blender, to later be loaded into the GAZEBO simulation software to use the ROS framework, this to simulate the movement of the robot and develop various tests. of performance to the device such as the passage through obstacles, visualization of objects and correct operation of the sensors. The algorithm for the detection of fruits will be based on the use of various filtering techniques such as convolution and watershet, using the libraries for the Python programming language: OpenCV and Numpy, to evaluate the performance of the algorithm it will be done with a database that contains 2090 images of fruits taken in various lighting states and position of the fruit. When processing each image with the algorithm, the false positives and true positives will be extracted, with these data the effectiveness of the algorithm will be calculated. The mobile device application will be programmed in the Android Studio programming environment and the kotlin language, said application will download the information stored on a server that will be created using the Apache functions, in which a database will be loaded in which the functions will be used. MySQL and PhpMyAdmin tools, the performance of this application and server will be measured by uploading output images of the algorithm to the database and displaying them in the application.