Técnicas de visión artificial para la segmentación y detección de líneas de cultivo en imágenes agrícolas

  1. Montalvo Martínez, Martin
Dirigida por:
  1. María Guijarro Mata-García Directora
  2. Gonzalo Pajares Director
  3. Jesús Manuel de la Cruz García Director

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 26 de febrero de 2015

Tribunal:
  1. José Antonio López Orozco Presidente
  2. Eva Besada Portas Secretaria
  3. Joaquín Aranda Almansa Vocal
  4. J. R. Llata Vocal
  5. Manuel Ángel Armada Rodríguez Vocal
Departamento:
  1. Arquitectura de Computadores y Automática

Tipo: Tesis

Resumen

El presente trabajo de tesis se enmarca dentro del área conocida como Agricultura de Precisión (AP), cuyo principal soporte es la investigación desarrollada en el proyecto RHEA, perteneciente al VII Programa Marco de la Unión Europea, cuyo principal objetivo es optimizar los recursos en agricultura mediante una flota de robots. Más específicamente, se centra en el uso de la visión artificial como sistema de percepción.Se presentan dos Sistemas Expertos Automáticos (SEA), basados en técnicas de visión por computador, cuya principal finalidad es la detección de líneas de cultivo y rodales de malas hierba en campos de maíz bajo condiciones ambientales de iluminación adversas y altamente cambiantes, además de abordar sendas problemáticas específicas que se presentan en estos campos de cultivo.El primero de los SEA está especialmente diseñado para trabajar en campos agrícolas aunque éstos posean una alta densidad de malas hierbas. El segundo, se plantea para dar solución a situaciones complejas en las que las plantas se encuentran enmascaradas por estar cubiertas de una película de barro debido a la lluvia o a la acción de regado artificial.Los principales objetivos en ambos SEA son la detección de las plantas y su posterior clasificación como malas hierbas o cultivo, determinando la localización de las líneas de cultivo y la posición exacta de los rodales de mala hierba para proceder a la eliminación de estos últimos de forma precisa.Para alcanzar los objetivos, en el ámbito de la visión por computador, se han desarrollado: a) técnicas para regular el tiempo de exposición en la cámara, con el fin de controlar automáticamente los cambios de iluminación natural; b) estrategias robustas para la segmentación de imágenes de exterior en tiempo real, válidas para otros entornos de la misma naturaleza; c) métodos de umbralización con los que diferenciar entre cultivo y malas hierbas; d) métodos para establecer la localización de las líneas de cultivo, que sirven a la vez para un guiado preciso del tractor.Se describe con detalle la implementación de los sistemas propuestos y su integración en una de las tres unidades de robots que conforman la flota de vehículos en RHEA.