Mayo, 2023

Mayo, 2024

Tecnologías de la información y comunicación

Software

Ing. Cristian Gabriel Zambrano Vega PhD. - Director
Ing. Washington Alberto Chiriboga Casanova M.Sc.

czambrano@uteq.edu.ec

$ 1000

En ejecución

La agricultura es uno de los principales factores que decide el crecimiento económico de cualquier país. En Ecuador, más del 64% de la producción agrícola nacional está en manos de pequeños productores. El cacao es uno de los productos agrícolas con mayor exportación, siendo el sector cacaotero el segundo más exportado después del banano. Lamentablemente, debido a diversas condiciones estacionales, los cultivos se infectan con diversos tipos de enfermedades, lo cual produce un alto índice de pérdidas en la producción, por no llevar a cabo una temprana y oportuna detección en el crecimiento de la mazorca.

El objetivo del presente proyecto de investigación es desarrollar soluciones informáticas basadas en técnicas de Visión Artificial para la rápida y eficaz detección de dos de las principales enfermedades presentes en las mazorcas del Cacao (Theobroma cacao L.), la “Moniliasis” (Moniliophthora roreri) y la “Phytophthora” (Phytophthora palmivora), aportando así una herramienta gratuita y fácil de usar a los agricultores de la región y del país, principalmente para aquellos que aún no han logrado desarrollar las habilidades necesarias para la identificación de estas enfermedades.

Se estudiarán las principales técnicas de visión artificial, entre ellas el Deep Learning; se construirá un modelo computacional empleando la técnica de mejor rendimiento sobre un conjunto de imágenes capturadas de mazorcas enfermas y sanas en varias huertas de la zona y, finalmente, se implementará el modelo computacional en una aplicación móvil de fácil manejo para brindarles a los agricultores una nueva herramienta científica de ayuda en la detección de estas enfermedades en sus cultivos de cacao.