Implementar un sistema que permita mejorar el proceso de control de calidad de cerezas y arándanos, mediante el procesamiento de imágenes que en conjunto con técnicas de inteligencia artificial permita evaluar calibre, color y defecto de la fruta.
1. Elaborar un protocolo de toma de imágenes captada desde un celular, ya sea de forma manual o con un dron, para analizar cerezas y arándanos. 2. Desarrollar un método de procesamiento automático que incluya métodos de aprendizaje automático basados en técnicas de inteligencia artificial para el análisis de las imágenes de las frutas. 3. Diseñar e implementar un sistema de información que permita integrar los modelos predictivos y de análisis de imágenes desarrollados para entregar de manera eficiente reporte en línea. 4. Implementar pruebas piloto en la región de Maule para evaluación técnica y comercial del sistema. 5. Desarrollar un modelo de difusión y transferencia efectiva de los resultados finales, que permita dar sustentabilidad a la propuesta.
Base fuente: Base Nacional de Proyectos
212883788
148380000
64503788
Fecha inicio: 01/09/2020
Fecha término: 01/09/2022
730
25
2
Tipo instrumento: Proyecto (PYT)
Año: 2020
Ejecutor: Universidad Autónoma de Chile
Coordinador principal: Moller Acuña, Patricia Andea
Asociado(s): Prodesal I. Municipalidad de Yerbas Buenas
Región(es): Maule
Temas: Agricultura de precisión - Calidad - Tecnologías de información y comunicación (TICs)
Sector-Subsector-Rubro: Agrícola / Frutales hoja caduca / Carozos - Agrícola / Frutales menores / Berries
Especie(s): Arándano: Blueberry - Cerezo
Estado: Finiquitado
Fuente de financiamiento: Fondo regional / FIC Región del Maule - Fondo Regional