Diseño de un vehículo aéreo no tripulado con visión artificial para detección de plagas y malformaciones de cultivos en la localidad de Caqui, Huaral.

Descripción del Articulo

La presente tesis tiene como objetivo el diseño de un vehículo aéreo no tripulado con visión artificial para detección de plagas de mosca americana, minador de hoja, queresa, oídio y lago mosi y las malformaciones comúnmente encontradas en los cultivos de manzana y cultivos frutales. El sistema de v...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Acuña Chumpitazi, Manuel Alejandro, Tito Vargas, Ronald Arturo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Ricardo Palma
Repositorio:URP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/7071
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Dron hexacóptero, Visión Artificial, Plagas, Malformaciones
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description La presente tesis tiene como objetivo el diseño de un vehículo aéreo no tripulado con visión artificial para detección de plagas de mosca americana, minador de hoja, queresa, oídio y lago mosi y las malformaciones comúnmente encontradas en los cultivos de manzana y cultivos frutales. El sistema de visión artificial fue entrenado en el servicio de Google Collab, con imágenes reales de los cultivos obtenidas en campo. Se utilizó la cámara Dragon Touch Visión 3 para la obtención de imágenes en el vuelo del dron. El diseño mecánico del dron fue realizado en el Software SolidWorks, el diámetro de la carcasa es de 902 mm y el peso total de las piezas fue de 3.82 Kg. En el sistema electrónico diseño con el controlador de vuelo Ardupilot 2.8 para el control del vuelo y la programación de la ruta utilizando el Software Mission Planner. Se utilizó la Teoría de Cantidad de Movimiento para calcular la potencia eléctrica necesaria de los motores, el valor calculado fue de 350W, por lo que se seleccionó el motor brushless Tarot 4114 y el variador electrónico de velocidad Hobbywing Flyfun 60A. El consumo estimado del dron fue de 1061 Wh. La batería seleccionada fue una batería de LiPo con una configuración de 6S y una autonomía de 47 793 mAh. En las pruebas realizadas se verificó el factor de seguridad de las piezas mecánicas, teniendo como resultado el valor de 3, validando el diseño de las piezas mecánicas. Se realizaron las pruebas de vuelo obteniendo los datos de Google Earth Pro para la ubicación del área a sobrevolar y se exportó al Mission Planner para el plan de vuelo autónomo, donde se realizó el ensayo de viaje con las características del dron obtenidas, consiguiendo el recorrido total del drone sin complicaciones a una altura de 5 m. Para los componentes eléctricos se hizo la validación con el software XcopterCalc, el cual nos validó los datos de la potencia eléctrica calculada, el software dio una potencia de 323.6 W y un tiempo de vuelo medio de 80.6 min. En las pruebas del sistema de detección de plagas y malformaciones se obtuvo datos de pérdida de imagen que fueron menores a 1, lo cual brinda un gran efecto de confiabilidad. Por último, en la simulación integral del sistema, se realizó la simulación utilizando Python, se realizó exportación del diseño mecánico en STL y se realizó la programación y ruta de vuelo en un entorno 3D utilizando PyRobotics. Para el sistema de detección se simuló un entorno 3D de cultivo sano y cultivo con la plaga de mosca americana.
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Se realizaron las pruebas de vuelo obteniendo los datos de Google Earth Pro para la ubicación del área a sobrevolar y se exportó al Mission Planner para el plan de vuelo autónomo, donde se realizó el ensayo de viaje con las características del dron obtenidas, consiguiendo el recorrido total del drone sin complicaciones a una altura de 5 m. Para los componentes eléctricos se hizo la validación con el software XcopterCalc, el cual nos validó los datos de la potencia eléctrica calculada, el software dio una potencia de 323.6 W y un tiempo de vuelo medio de 80.6 min. En las pruebas del sistema de detección de plagas y malformaciones se obtuvo datos de pérdida de imagen que fueron menores a 1, lo cual brinda un gran efecto de confiabilidad. Por último, en la simulación integral del sistema, se realizó la simulación utilizando Python, se realizó exportación del diseño mecánico en STL y se realizó la programación y ruta de vuelo en un entorno 3D utilizando PyRobotics. Para el sistema de detección se simuló un entorno 3D de cultivo sano y cultivo con la plaga de mosca americana.Submitted by Veronica RubinDeCelis (veronica.rubindecelis@urp.edu.pe) on 2024-01-18T03:00:50Z No. of bitstreams: 1 T030_70192266_T ACUÑA CHUMPITAZI MANUEL ALEJANDRO.pdf: 9102078 bytes, checksum: aff280212effd16a49c88cad4b895403 (MD5)Made available in DSpace on 2024-01-18T03:00:50Z (GMT). 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