Desarrollo de un robot para la detección en tiempo real de oídio y arañita roja utilizando aprendizaje profundo y visión artificial para el cultivo de fresa en el valle de Huaura.

El proyecto plantea desarrollar un sistema de detección temprana, identificación, y análisis de plagas y enfermedades en el cultivo de fresa en el valle de Huaura. Para ello se desarrollará un robot que recorra el campo de cultivo de forma semiautomática, que porte modelos de aprendizaje profundo entrenados con un conjunto de datos e imágenes específicos con las características de los síntomas causados por arañita roja (Tetranychus urticae), y oídio en las hojas y frutos de la fresa. El prototipo robótico a desarrollar contará con un software de aprendizaje profundo y hardware de visión artificial desarrollado por el grupo de Investigación Automática, Robótica y Visión por Computadora (ARViCo - PUCP), con el apoyo de cultivos de fresa realizados en la empresa MEBOL y con la especialidad de agronomía de la Universidad Nacional Toribio Rodriguez de Mendoza (UNTRM). La captura de imágenes será mediante las tomas fotográficas de las plantas de fresa utilizando la metodología en cultivos de este tipo con el propósito de detectar el ataque de la arañita roja y oídio mediante cámaras multiespectrales, las que portará el robot, desarrollado en ARViCo - PUCP, para luego ser procesados las imágenes a través de un algoritmo diseñado para tal fin con la capacidad de detección temprana, identificación y análisis de la situación fitosanitaria del cultivo.