Reconstrucción de un entorno 3D con un sensor LiDAR y una cámara a color para el proceso de germinación de semillas

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería Electrónica, 2024Description: 16 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T19999
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Electrónica Abstract: En este trabajo, se investigó el proceso de recrear el entorno de cultivo de un semillero en tres dimensiones a través de la obtención de coordenadas presentadas a través de nubes de puntos utilizando un sensor LiDAR y una cámara a color. El proceso se destaca por la versatilidad de movimiento proporcionada por un robot cartesiano, el cual se distribuye en los ejes X y Y. Para la adquisición y el procesamiento de datos, se desarrolló un software en Python y las imágenes capturadas se fusionaron con un archivo PLY que se pueden visualizar en Open3D en Python. El análisis del resultado final de las reconstrucciones muestra la importancia de integrar tecnologías para obtener información detallada sobre el semillero. Mediante múltiples pruebas se analizó el efecto de la iluminación y las condiciones del terreno en la calidad de los datos principalmente de altura recopilados durante el análisis. Este enfoque innovador es capaz de optimizar el proceso de plantación y promover el crecimiento saludable de las plantas en un ambiente controlado.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T19999 (Browse shelf(Opens below)) Available T19999

Ingeniero en Electrónica

En este trabajo, se investigó el proceso de recrear el entorno de cultivo de un semillero en tres dimensiones a través de la obtención de coordenadas presentadas a través de nubes de puntos utilizando un sensor LiDAR y una cámara a color. El proceso se destaca por la versatilidad de movimiento proporcionada por un robot cartesiano, el cual se distribuye en los ejes X y Y. Para la adquisición y el procesamiento de datos, se desarrolló un software en Python y las imágenes capturadas se fusionaron con un archivo PLY que se pueden visualizar en Open3D en Python. El análisis del resultado final de las reconstrucciones muestra la importancia de integrar tecnologías para obtener información detallada sobre el semillero. Mediante múltiples pruebas se analizó el efecto de la iluminación y las condiciones del terreno en la calidad de los datos principalmente de altura recopilados durante el análisis. Este enfoque innovador es capaz de optimizar el proceso de plantación y promover el crecimiento saludable de las plantas en un ambiente controlado.

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