Dron ensamblado en la UACh y equipado con sensores de imagen realiza detecciones de mangos en tiempo real
Uso de dron para la detección de frutos maduros de mango
El estudio “Detección y clasificación de frutos de mango por medio de imágenes RGB capturadas con un dron”, liderado por David Vargas Cano, está modernizando y promoviendo la sostenibilidad en la industria del mango. Este avance ofrece nuevas perspectivas para mejorar la productividad, reducir costos y mitigar los impactos de la escasez de mano de obra en la industria frutícola.
Desarrollado en el Posgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua (IAUIA) de la Universidad Autónoma Chapingo (UACh), el proyecto utiliza drones para realizar navegación autónoma, detección de frutos, evaluación de madurez, clasificación y recolección de mangos, minimizando la intervención humana y mejorando la eficiencia operativa. Con el impulso y asesoría del Dr. Federico Felix Hanh Shlam (1958-2024), el estudio se llevó a cabo en una huerta comercial de mango en Loma Bonita, Guerrero, cultivando variedades como “Kent”, “Haden”, “Keitt” y “Ataulfo”, con la colaboración de José Luis R. de la O y Alejandro F. Barrientos Priego.
Etapas del Proyecto
Primera Etapa: Se desarrolló un método innovador para evaluar la madurez del mango utilizando un sensor espectral de seis canales, resultando en la publicación de un artículo científico sobre el índice de madurez del mango.
Segunda Etapa: Se centró en el desarrollo de un método de corte del fruto y un sistema de recolección eficiente, culminando en la obtención de una patente que detalla un método para el desprendimiento de frutos mediante una emulsión ácida y un artículo sobre la efectividad de dicha emulsión.
Tercera Etapa: Enfocada en la detección y clasificación de frutos de mango mediante imágenes RGB capturadas por drones, se extraen características relevantes del fruto detectado para clasificarlos como aptos o no para cosecha. El proceso utilizó drones comerciales y uno ensamblado en la UACh, equipado con cámaras RGB y sistemas computacionales avanzados.
David Vargas Cano destaca que, aunque se han logrado avances significativos, este proyecto es parte de una investigación continua. La cuarta etapa tiene como objetivo unificar los logros alcanzados para desarrollar un algoritmo completamente autónomo que permita a los drones realizar todas las tareas de manera independiente.
Fuentes: