Método de Detección y Perfilado de Brotes de Té a Granel para Máquinas Recolectoras de Té Utilizando una Cámara RGB-D

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Agrícola
• Robótica
• Visión por Computadora

Sus antecedentes:

• Abordar la necesidad urgente de la recolección mecanizada de té debido a la escasez de mano de obra rural y el envejecimiento de la población.
• Destacar las limitaciones de las máquinas recolectoras de té existentes en terrenos montañosos, particularmente en el rendimiento del perfilado del cortador.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un método automático de perfilado de cortadores para la cosecha de té a granel utilizando tecnología de cámaras RGB-D.
• Mejorar la eficiencia y la calidad de la recolección mecanizada de té, especialmente en entornos difíciles.

Principales métodos:

• Utilización de una cámara RGB-D para capturar información de profundidad de los brotes de té.
• Empleo de características super-verdes mejoradas y el método de Otsu para la detección y segmentación de brotes en diversas condiciones de iluminación.
• Generación de poses de corte basadas en valores de profundidad para un perfilado de corte preciso controlado por un sistema informático superior.

Principales resultados:

• Se logró una tasa promedio de integridad de brotes y hojas del 81,2%, una tasa de fugas del 0,91% y una tasa de pérdidas del 0,66%.
• Se demostró una tasa de calificación del 90,4% para los brotes de té a granel cosechados.
• Se confirmó la mejora de la precisión del cálculo de la pose de corte y el cumplimiento de los estándares de calidad de recolección de la máquina.

Conclusiones:

• El método propuesto de perfilado automático de cortadores aborda eficazmente los desafíos en la recolección mecanizada de té.
• El sistema mejora la eficiencia de la cosecha y garantiza que el té cosechado cumpla con los estándares de calidad para el procesamiento.
• Esta tecnología ofrece una solución viable para modernizar las plantaciones de té que enfrentan restricciones laborales.