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Aplicación móvil calcularía producción de café

Procesos / Envases Sostenibilidad Colombia

Esta App, fácil de usar, permite capturar imágenes de los árboles para hacer una geolocalización de cada una de las ramas en una parcela, con lo cual se estimaría la producción del grano en el país de una forma más precisa, rápida y económica. 

Paula Jimena Ramos Giraldo, doctora en Ingeniería Automática de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, diseñó la herramienta para apoyar a productores y cultivadores que no tienen conocimiento preciso sobre la cantidad real de café que producen, sus necesidades de infraestructura y mano de obra.

En Colombia el método que emplea la Federación Nacional de Cafeteros (FNC) para estimar la producción es bianual: cada semestre se desprenden, contabilizan y pesan todos los frutos de los árboles muestreados en lotes de diferentes regiones. “Aunque el sistema entrega valores acertados, el proceso es destructivo, costoso, lento y con un alto requerimiento de mano de obra”, comenta la investigadora.

La aplicación móvil tiene un sistema para obtener información de la producción basado en una visión de máquinas 2D y 3D, que detecta y registra el número de frutos en las ramas y su masa, sin muestreos destructivos y en condiciones no controladas de iluminación, contraste de ramas y oclusión de frutos.

La cámara principal de un dispositivo móvil capta las imágenes y a su vez las procesa por un algoritmo para detectar y contar granos según su estado de desarrollo. “El sistema fue evaluado y validado en ramas de café para diferentes condiciones de cultivo y épocas de producción”, agrega la doctora Ramos.

El sistema de navegación para la georreferenciación se desarrolló implementando los sensores propios del dispositivo móvil, con el fin de dotar al agricultor de una herramienta económica y fácil de adquirir, que le permita tomar información georreferenciada de su cultivo con precisiones relativas de alrededor de 15 cm y recorrer libremente el terreno.

La aplicación se desarrolló en Android con dos modos de operación: navegación para georreferenciación de árboles de café, que pueden estar sembrados cada 0,5 m; adquisición, para el control de captura de video a partir del movimiento del móvil sobre la rama, y medición de la calidad de las imágenes a través de índices de nitidez para seleccionar las más adecuadas en la aplicación de futuros procesos.

Como sistema de adquisición de datos se seleccionó el programa CMUCAM3, cámara programable y embebida, con un sistema óptico que permite ver frutos de café en modo macro, un sistema de iluminación led atrás de la cámara y soporte para disponerla sobre la rama.

Esta cámara adquiriere una longitud de 15 cm a lo largo de la rama, a distancias entre la lente y esas de 80 mm y 10 mm. “Las imágenes adquiridas con este sistema se procesaron y fue posible obtener un sistema de representación de color para frutos cosechables y no cosechables. El sistema de la cámara embebida CMUCAM3 es configurable y no requiere de un computador adicional para realizar el chequeo de las imágenes adquiridas”, explica la investigadora.

Para iniciar el registro fotográfico se selecciona la opción: vídeo/imágenes, se identifica la rama a digitalizar y se crea una carpeta con su nombre.

En esta carpeta se almacena el video o imágenes. Cuando la cámara está activada se ubica adecuadamente la rama, se enfoca la imagen y se comienza a grabar el video. El desplazamiento del dispositivo móvil sobre la rama solo puede comenzar cuando la imagen en pantalla se encuentre enfocada. El sistema detecta el comienzo y fin del desplazamiento, y con esta información se segmentan los videos, para adquirir la información válida para procesar las imágenes.

La velocidad de desplazamiento se puede ajustar para que las imágenes no sufran emborronamiento o problemas de ruido por movimiento. El aplicativo cuenta con tres velocidades: baja: menor a 5 cm.s-1, media: entre 5 y 10 cm.s-1 y alta, mayor a 10 cm.s-1.

Este sistema no requiere cámaras de alta resolución, sofisticados sistemas de iluminación ni vehículos que se muevan por la plantación. El sistema es llevado por una persona, quien fácilmente puede entrar en un cultivo denso y con el sistema sujetador y el dispositivo móvil puede adquirir imágenes en cualquier estrato del árbol, a diferentes alturas y en diferentes condiciones de iluminación, sin el uso de fuentes externas de iluminación.

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