Visión Computacional Mediante Aprendizaje Profundo en el Robot del Proyecto N° PE501086701-2024-PROCIENCIA para la Detección de Arándanos en la Agroindustria Danper - Cubas Muñoz, Percy Brayam (2025)
Este estudio se enfocó en la implementación de un sistema de visión computacional mediante aprendizaje profundo para la detección de arándanos en un robot móvil del proyecto N° PE501086701-2024-PROCIENCIA, orientado a la agroindustria Danper. Para ello, se llevó a cabo una evaluación comparativa entre los algoritmos YOLOv8 y MaskRCNN, utilizando un conjunto de 800 imágenes de arándanos recolectadas en el fundo agroindustrial. Los resultados de las pruebas de campo revelaron que YOLOv8 demostró una precisión significativamente mayor (mAP@0.5 entre 0.8 y 0.85) y un tiempo de inferencia considerablemente menor (media entre 10.27ms y 36.05ms) en comparación con MaskRCNN (mAP@0.5 por debajo de 0.4 y tiempos de entre 73.81ms y 300.6ms). La superioridad de YOLOv8 se atribuye a su arquitectura más eficiente de una sola etapa. Las pruebas estadísticas con la prueba U de Mann-Whitney validaron que estas diferencias en precisión y tiempo de inferencia son estadísticamente significativas, confirmando la eficacia y la idoneidad de YOLOv8 para la detección de arándanos en tiempo real en entornos agrícolas reales.