Monitoreo fenológico de lechuga mediante CNN en fábrica de plantas con iluminación artifical (PFAL) - Chávez Covarrubias, Luis Gerardo (Universidad Autónoma Chapingo, 2025)
Las fábricas de plantas con iluminación artificial (PFALs) permiten cultivar hortalizas en entornos controlados, pero presentan limitaciones en la automatización del fenotipado y en la precisión de la segmentación bajo condiciones lumínicas variables. En particular, la iluminación púrpura generada por diodos LED rojo-azul altera la percepción del color y dificulta la delimitación del dosel vegetal, afectando la obtención confiable de parámetros morfológicos. El objetivo de esta investigación fue diseñar e implementar un sistema automatizado de fenotipado RGB-D basado en un robot cartesiano y modelos de aprendizaje profundo para analizar rasgos morfológicos de lechuga (Lactuca sativa L.) en un sistema PFAL. Las imágenes RGB-D se capturaron durante el ciclo de crecimiento bajo dos condiciones: fotoperiodo activo con luz púrpura y fase oscura del fotoperiodo, manteniendo una vista cenital fija y geometría constante. Se entrenaron los modelos YOLOv8n-seg y YOLOv11n-seg bajo tres configuraciones de datos (50–35–15 %, 70–20–10 % y 90–5–5 %). YOLOv11n- seg alcanzó la mayor precisión (F1 = 0.953, Dice = 0.966, mAP50–95 > 0.96), reduciendo 40 % los falsos positivos en la fase oscura del fotoperiodo y manteniendo una precisión de segmentación superior al 96 % con luz púrpura. A partir de las máscaras se extrajeron métricas morfológicas 2D–3D área proyectada, altura, volumen aparente, circularidad y relación altura-diámetro que sirvieron como entradas para un modelo multimodal orientado a la predicción no destructiva de peso fresco, peso seco y área foliar. El sistema propuesto supera las limitaciones de segmentación bajo iluminación artificial compleja y sienta las bases de un pipeline de fenotipado RGB-D automatizado para agricultura de precisión.
Tesis (Maestría en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua)
Keywords: Fenotipado RGB-D; segmentación de instancias; YOLOv8n-seg; YOLOv11n-seg; robot cartesiano; visión por computadora; aprendizaje profundo; fábricas de plantas con iluminación artificial (PFAL)