Detección de las enfermedades “Torque y Podredumbre Morena” que afectan a los cultivos de durazno a partir del uso de la visión por computadora e inteligencia artificial

Abstract

La presencia de plagas y enfermedades en los cultivos ha sido una constante amenaza para la agricultura, causando una notable disminución en la producción, afectando negativamente la economía de nuestros campesinos. Por lo tanto, se propone el diseño de un sistema para la detección temprana de las enfermedades Torque (Taphrina deformans) y Podredumbre Morena (Monilinia spp) en los cultivos de durazno ubicados en Cómbita, Boyacá, utilizando visión por computadora e inteligencia artificial. El sistema integra varias tecnologías y técnicas, principalmente el procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial (IA), con el objetivo de proporcionar a los productores una herramienta que permita la pronta identificación de estas enfermedades, y así, facilitar la toma de decisiones oportunas para mitigar los efectos negativos en los cultivos. El proyecto se divide en varias etapas. En primer lugar, se recopilan imágenes de frutos y hojas de durazno, tanto sanas como afectadas por Podredumbre Morena y Torque, con el fin de estructurar una base de datos para la aplicación, dicha labor se realiza en un cultivo ubicado en Combita Boyacá, el cual se ha visto afectado de manera constante por estas enfermedades. Posteriormente, se aplican técnicas de procesamiento de imágenes con el fin de resaltar las características relevantes para la detección de enfermedades. Una vez procesadas las imágenes, se procede al desarrollo del modelo de IA. Se utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) debido a su efectividad en tareas de clasificación de imágenes. Estas redes se entrenan a partir del conjunto de imágenes contenidas en la base de datos anteriormente estructurada, ajustando los parámetros del modelo para maximizar la precisión en la identificación de las enfermedades. Una vez entrenado el modelo, se integra en la aplicación web, la cual fue desarrollada utilizando una plataforma de desarrollo Low Code, para asegurar una experiencia de usuario amigable y eficiente. La aplicación permite a los agricultores cargar imágenes de sus hojas y frutos de durazno a través de una interfaz sencilla desde su equipo móvil. Las imágenes son procesadas por el modelo de IA, el cual genera una predicción indicando si el fruto está sano o si presenta signos de alguna enfermedad, especificando si se trata de Podredumbre Morena en el caso del fruto, o Torque en el caso de la hoja. Los resultados obtenidos durante las pruebas de la aplicación son excelentes, resaltando altos niveles de precisión en la detección de las enfermedades. Alcanzando un porcentaje de 94.6% de exactitud y 96.4% de precisión en la hoja, y un 91.6% de exactitud y 100% de precisión para el fruto, la aplicación demuestra ser una herramienta confiable para los agricultores, permitiéndoles verificar el estado de sus cultivos y reduciendo el riesgo de pérdidas por enfermedades no detectadas a tiempo. La realización de este proyecto representa un avance significativo en el uso de tecnología para la agricultura. La combinación de visión por computadora e inteligencia artificial ha permitido desarrollar una solución práctica y efectiva para la detección temprana de enfermedades en el cultivo de durazno, beneficiando a los agricultores, tanto de Combita Boyacá, como del país, potenciando la producción sostenible de esta importante fruta.