Redes neuronales aplicadas al control de riego usando instrumentación y análisis de imágenes para un micro-invernadero aplicado al cultivo de Albahaca

Abstract

Resumen. El presente artículo muestra el desarrollo de un control con Inteligencia Artificial para un micro-invernadero utilizando redes neuronales artificiales multicapa de retro-propagacion. En el invernadero se analizan las plantas y se obtienen datos por medio de sensores, que permiten controlar y automatizar el riego. Mediante la interfaz se pueden observar los datos que monitorea el Sistema: la temperatura ambiente y la humedad relativa en el invernadero; la temperatura y humedad de cada una de las plantas, el tamaño de la planta, asi como el porcentaje sano y dañado de cada una de las plantas. El experimento fue realizado durante 44 días, probando las redes neuronales en un rango de humedad de 20 a 21% y una temperatura estable promedio de 30°C. Con estas condiciones se encontró que las plantas de albahaca (Ocimum basilicum), se desarrollan favorablemente. El error para el control de Riego de la Red Neuronal Artificial (RNA) fue de solo 1.67%. Palabras clave: Control inteligente, micro invernadero, red neuronal artificial, temperatura, humedad, riego. Abstract. This article shows the development of a control using Artificial Intelligence for a micro-greenhouse using multilayer Backpropagation Artificial Neural Networks. In the micro-greenhouse the plants are analyzed and data obtained by sensors allowing to automate and control irrigation. Through the interface, the user can monitor the data of the system, the application shows: ambient temperature and relative moisture inside the greenhouse, temperature 93