Visión artificial para pronosticar cosechas de flores

La empresa Flores El Capiro avanza en integrar a su proceso de producción el sistema de conteo de plántulas —Sicop—, que permitirá mejorar el pronóstico de la cosecha. Este innovador desarrollo podría aplicarse en otras empresas del sector floricultor colombiano.

Sicop, el Sistema de Conteo de Plántulas desarrollado por el Grupo de Electrónica de Potencia, Automatización y Robótica —Gepar— de la Universidad de Antioquia, está siendo implementado en la empresa colombiana Flores El Capiro.

Este desarrollo en el que participaron estudiantes y profesores de la Facultad de Ingeniería de la UdeA, se basó en algoritmos de visión artificial y se compone de un método estándar de captura en video de camas de plántulas y dos módulos de software que permiten construir una panorámica del cultivo y, posteriormente, analizarla.

El sistema —como lo define el manual de usuario del software— se establece como una solución generada a partir de investigación en técnicas de visión artificial, rama del área de la inteligencia artificial.

En octubre de 2019 se estableció un convenio entre la Universidad de Antioquia y dicha empresa del Oriente antioqueño, especializada en cultivar y comercializar crisantemos. El objetivo del acuerdo de cooperación fue realizar un Sistema de Conteo de Plántulas en Cama —Sicop—

La empresa necesitaba contar el número de plantas sembradas por cama, teniendo en cuenta que son más de mil camas por semana y, aproximadamente, 4.5 millones de plantas. Como la siembra, al ser manual, es muy irregular, se dificulta el conteo”, señaló el profesor David Stephen Fernández Mc Cann, coordinador del Gepar, grupo de investigación al que le fue encargado del desarrollo tecnológico del proyecto.

José Manuel Henao Londoño, gerente comercial de Flores El Capiro y quien trabajó de la mano con el grupo Gepar, explicó que en el mercado ya existen aplicaciones que hacen ese conteo, pero que no son muy precisas. “Cuentan todas las plantas y las muestran como unas bolitas, pero todas las plantas son del mismo color y tamaño, son uniformes y el suelo es plano —dijo—. En nuestro caso, las plantas son de diferentes tonos de verde; en caso de que se caiga una hoja estas aplicaciones la cuentan como otra planta, generando errores en el número exacto. Ahí supimos que debíamos hacer un desarrollo mayor, que incluyera algoritmos, cálculos, fotografía. En general, que tuviera ingeniería”.

El proyecto realizó muchas pruebas. Inicialmente ensayaron con una cámara GoPro en mano, caminando por todo el sendero y tomando fotos. Luego probaron con un dron, que fue descartado inmediatamente porque en los cultivos existen obstáculos como hilos, palos, bombillos, entre otros. Finalmente, después de varios experimentos, obtuvieron la configuración que deseaban: “Una persona lleva un bastón, va filmando la cama y después descompone la filmación en imágenes, para luego unirlas, generar una sola imagen completa de toda la cama y extraer las características necesarias”, afirmó el profesor Fernández.

Para Karla Cristina Bonilla Restrepo, profesional de identificación y gestión de oportunidades de la División de Innovación de la Universidad, este proyecto responde a unas necesidades de un sector específico y, desde el conocimiento que se genera internamente en la Universidad, se le brinda una solución. “Demostramos una vez más que sí es posible llevar a cabo procesos exitosos a través del relacionamiento universidad-empresa —enfatizó Bonilla—, pues finalmente las empresas están en la práctica y la Universidad puede desconocer sus necesidades. Con el trabajo articulado se aterrizan más las necesidades para darles una oportuna solución”.

El proyecto finalizó en febrero de 2021 y, actualmente, está en etapa de integración en el sistema de producción de la empresa. Al respecto, José Manuel Henao Londoño explicó que aún no está en uso porque le están haciendo mejoras. “Siempre he pensado que el pan no se saca del horno hasta que esté bien horneado, por muy bonito y grande que se vaya viendo. Vamos a seguir mejorándolo, ya tenemos presupuesto aprobado y queremos aplicarlo cuando esté en su punto”, dijo el gerente.

De acuerdo con Bonilla, este es un proyecto articulado que surge de una necesidad puntual, no solamente de Flores El Capiro, sino también de muchas otras organizaciones del sector que requieren realizar el conteo de las plantas en cama.

Señaló que a algunas entidades se les dificulta conseguir fuentes de financiación para este tipo de desarrollos, pero que este trabajo viene de la mano de una fuente de financiación pública que es la Universidad. Así mismo, resaltó el valor de generar un prototipo como estos, que permiten solucionar un problema que una empresa tiene identificado y que, al solucionarlo, puede mejorar sus capacidades.

“Esto podría tener un impacto positivo en todas las compañías vinculadas a Asocolflores o todas aquellas que pueden generar productos agrícolas, para mejorar su producción o mejorar su sistema de conteo que, en la mayoría de los casos, es manual”, explicó la profesional de la División de Innovación de la UdeA.

En este desarrollo la Facultad de Ingeniería estuvo representada por el profesor Fernández Mc Cann; el estudiante de Ingeniería Electrónica, Luis Javier Lora; y el ahora egresado de Ingeniería de Sistemas, Juan Sebastián Lobo Ramírez. El proceso contó también con la participación de Bonilla Restrepo, así como del gerente comercial José Manuel Henao Londoño y todo su equipo de trabajo en Flores El Capiro.

AUTOR-FUENTE.
UdeA.
https://www.contextoganadero.com/agricultura/vision-artificial-para-pronosticar-cosechas-de-flores