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La investigación desarrollada se organiza pensando en atender problemáticas identificadas en el sector agropecuario en Colombia. Estas problemáticas son atendidas mediante proyectos de investigación que cuyos objetivos buscan su solución. Sin embargo para desarrollar los proyectos se requiere el manejo de ciertas tecnologías que son apropiadas por los profesores y estudiantes del grupo de trabajo. A continuación se explica esta organización del trabajo empezando por las problemática.

PROBLEMÁTICAS

SOBRE MÍ

Productividad de las actividades agropecuarias.
En Colombia se presentan importantes rezagos en los rendimientos productivos agrícolas. Por ejemplo, en maíz y papa la producción promedio del país se ubica en 3,6 t/ha y 19,3 t/ha respectivamente, mientras que en Estados Unidos el rendimiento promedio es de 11 t/ha en maíz y 49 t/ha en papa.
Baja apropiación tecnológica
La Misión para la Transformación del Campo señala que “(...) la dinámica de la agricultura del país, sus índices de productividad y competitividad, su importancia en la generación de empleo, la heterogeneidad de los sistemas productivos, la importancia de la producción por parte de los pequeños productores (2/3 del total), los índices de pobreza rural, unidos al potencial derivado de la biodiversidad y agroecología para usos agrícolas, son factores que presionan la demanda de innovación y por lo tanto, cambios fundamentales en su organización y direccionamiento”
Problematicas
Proyectos

PROYECTOS

Caracterización de áreas de cultivo 
OBJETIVO: Caracterizar matemáticamente los perímetros y surcos de los cultivos así como las áreas cultivdas.
ESTADO: En desarrollo.
cultivosylineas.png
surcoslinea.png
Los proyectos en esta área han arrojado resultados como los siguientes:  Detección automática de líneas de cultivo que se trazan mediante un algoritmo de procesamiento de los surcos. Estas líneas se convierten en coordenadas para que drones a baja altura, o robots rover, recorran los cultivos automáticamente.
surcosA.png
surcosB.jpg
En el siguiente se observan el procesamiento de las imágenes dentro de un video para reconocer el perímetros de los surcos.
El reto en este proyecto es caracterizar superficies irregulares de cultivo, como la que aparece en la siguiente imagen. Adicionalmente, los cultivos no estan dispuestos en terrenos planos, sino por el contrario, muchos son en laderas de montaña.
cultivo_papaA.jpg
retocultivo.jpg
​​
  1. Sistema de navegación automática de robot rover en tiempo real a partir del procesamiento de imágenes con inteligencia artificial (En desarrollo). 
  2. Sensor para recolección y almacenamiento de información medio ambiental en plataforma IoT con protocolo LoRa (En desarrollo). 
  3. Detección y caracterización de contorno de área de cultivo.
  4. Evaluación de tecnología lidar3D para identificación de surcos.
  5. Segmentación y clasificación de capa verde en imágenes RGB de en cultivos de papa.
  6. Clasificación de tipos de lechuga a partir de imágenes aéreas RGB.
  7. Detección de características del terreno con señales de sensor inercial IMU (En desarrollo).
  8. Clasificación de estado de lechugas con imágenes RGB
Subproyectos
Robots para exploración de cultivos
OBJETIVO: Desarrollar o adecuar robots aéreos y terrestres para la vigilancia automática de cultivos.
ESTADO: En desarrollo.
robotcultivo1.png
Subproyectos
  1. Estructura mecánica para robot autónomo de exploración entresurcos.
  2. Sistema de planeación automática de vuelos a baja altura para caracterizar producción de papa.
  3. Sistema de planeación y control de trayectorias para robots en cultivos.
  4. Diseño de robots  en enjambre para clasificación de papa acopiada (En desarrollo).
  5. Detección y clasificación de comandos para robot con sensor IMU (En desarrollo).​
  6. Identificación de tipos de suelo con sensor inercial IMU (En desarrollo).
  7. Diseño y elaboración de sistema de alimentación fotovoltaico para robot.
  8. Sistema de navegación de robot rover (En desarrollo). 
  9. Aplicaciones de robot UR5 en la selección de productos agrícolas.
Adquisición de datos y extracción de información de cultivos
OBJETIVO: Adquirir y analizar información de variables de cultivos originadas en señales, imágenes y videos con técnicas de inteligencia artificial y visión por computador.
ESTADO: En desarrollo.
Cultiv2.JPG.png
Subproyectos
  1. Elaboración de dataset de imágenes de cultivo de papa para identificación fenológica
  2. Caracterización de cultivos de lechuga a partir de imágenes
  3. Elaboración de dataset de frutas y verduras en tienda​
Tecnologías

TECNOLOGÍAS

En el desarrollo de soluciones de ingeniería para el sector agropecuario convergen diferentes profesiones entre ellos agrónomos, ingenieros agrícolas, economistas, ingenieros mecánicos, electricistas y electrónicos entre otros.

Desde el punto de vista del trabajo correspondiente a los ingenieros electrónicos se pueden distinguir tecnologías de punta como:
En la página de tendencias de tecnología de este sitio se puede ver una mayor explicación de cada una. Pulse aquí para ver.

INVESTIGADORES

Los investigadores son profesores Universitarios nacionales o extranjeros y estudiantes tanto de pregrado como de posgrado. Se pueden distinguir entonces tres tipos de estudiantes:​
Investigadores
Doctorandos.
Son estudiantes que adelantan un doctorado en ingeniería en alguna universidad. Los proyectos buscan proponer y evaluar hipótesis de investigación relacionadas con la solución de problemáticas del entorno inmediato.

Maestrantes:
Son estudiantes de Maestría en Ingeniería, preferiblemente en electrónica, electricidad o programación. Su trabajo esta relacionado en la mayoría de los casos con el diseño, desarrollo y prueba de dispositivos de aplicación agroindustrial.

Estudiante en Trabajo de Grado 
Este grupo de estudiantes de pregrado desarrollan proyectos con valides académica y su alcance es generalmente relacionado a la recolección y análisis de información, apropiación de tecnología y desarrollo de prototipos.

Semillero de Investigación.
Los estudiantes de los semilleros de investigación aportan a los proyectos de investigación haciendo tareas iniciales sencillas. También promueven el acercamiento a nuevas áreas o proyectos de investigación.
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