SISTEMA PARA DETERMINAR POR MEDIO DE RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES EL AJUSTE DE DIETAS EN CULTIVOS DE TILAPIA ROJA (OREOCHROMIS SP) EN LA INSTITUCION UNIVERSITARIA TECNOLOGICA (UNICOMFACAUCA) - SANTANDER DE QUILICHAO, CAUCA
Categoría: PROPUESTA DE INVESTIGACIÓN
Integrantes: LIZETH LOZADA Asesor: EVER MARTINEZ ROMERO EDGAR MATALLANA
Institución: UNICOMFACAUCA Ciudad: SANTANDER DE QUILICHAO
INSTANCIAS DE APOYO
TECNOLOGÍA AGROAMBIENTAL
MAQUINARIA E
INSTRUMENTACION
CADENAS DE VALOR SISTEMAS INTELIGENTES
SEMILLERO DEBIOAGRO
PRODUCCION Y
TRANSFORMACION AGROPECUARIA
SEMILLERO SICA
RESUMEN La investigación pretende determinar si el reconocimiento de imágenes digitales es un método seguro, confiable y eficaz para realizar ajustes de dietas en cultivos de tilapia roja (Oreochromis sp); a través de cámaras digitales, equipos de computación y un software se realizarán cálculos y algoritmos que permitan determinar medidas biométricas para establecer cantidad de alimento a suministrar según tablas de alimentación comerciales. Se espera que este proyecto contribuya al estado del arte de los métodos utilizados para ajustar dietas en cultivos acuícolas y la adopción de nuevas herramientas tecnológicas que permitan el aumento de la competitividad del sector acuícola Colombiano. Ajuste de dietas, imágenes digitales, medidas biométricas, tilapia roja
IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA
IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA Al igual que para la mayoría de las especies acuícolas, la alimentación de la tilapia roja (Oreochromis sp) representa del 50 al 75% de los costos de producción en sistemas semi-intensivos. Se ha comprobado que tanto la cantidad, calidad y modo de suministro del alimento provisto en la dieta afectan de forma directa la tasa de crecimiento y el factor de conversión alimenticia (FCA). Por lo tanto, estos factores llevados a cabo de una manera inadecuada aumentan los costos de produccion. (Vega Villasante, Et al 2011).
JUSTIFICACIÓN El Reconocimiento de Imágenes digitales es ampliamente utilizado en la industria
y en la agroindustria para hacer conteos entre los que se encuentra el conteo de huevos en la industria avícola, la selección de frutas en la industria frutícola y para el análisis morfo- colorimétrico de arroz. (Méndez Camelo. Et Al. 2006). El estado del arte demuestra que el uso de reconocimiento de imágenes
digitales a la fecha no presenta documentación bibliográfica veraz y confiable que indique que se esta utilizando en el sector acuícola especialmente relacionado como método para ajustar las dietas de los cultivos. Por tal motivo el desarrollo de este proyecto brindará al sector acuícola
colombiano una herramienta nueva e innovadora, disminuyendo notoriamente el estrés por la manipulación de los animales al momento de ajustar dietas.
OBJETIVOS
General
Utilizar el método de reconocimiento de imágenes digitales para determinación de ajustes de dietas en la alimentación de tilapia roja.
Específicos
Realizar un algoritmo (Oreochromis sp) para relacionar las medidas biométricas con las tablas de dietas.
Comparar el método de reconocimiento de imágenes digitales con el método tradicional para determinar correspondencia entre las mismas.
MARCO REFERENCIAL (i) Marco Conceptual
Acuicultura:
La Acuicultura es el cultivo de organismos acuáticos, incluyendo los peces, moluscos, crustáceos y plantas acuáticas, con diferentes fines. Esto implica la permanente intervención del hombre en el proceso, en operaciones como la siembra, la nutrición, la sanidad, la reproducción, el manejo y la protección contra los depredadores.
MARCO REFERENCIAL (ii) Marco Conceptual
Método Muestreo Poblacional.
Consiste en capturar un porcentaje de animales del cultivo en intervalos de tiempo que pueden ser semanales, quincenales o mensuales y realizarle medidas biométricas como talla y peso, para determinar el ajuste de dietas para un tiempo determinado del cultivo. (Jairo H. Rojas 2006).
MARCO REFERENCIAL (ii) Marco Conceptual RECONOCIMIENTO DE IMAGENES Imagen digitalizada: Una imagen digitalizada se caracteriza por poder ser representada mediante una serie de dígitos binarios. Es decir, cualquier imagen digital se puede almacenar en un formado por una larga secuencia como el siguiente tipo: “100101010100001110010010110100111101010“(González Rafael. Et Al 2.006).
Adquisición digital de imagines: Digitalización de una imagen, es convertir una imagen analógica en una serie de dígitos (código binario de 0's y 1's) que pueden ser manejados por una computadora, para facilitar la manipulación y aumentar la calidad de la imagen. (Hernández, Carlos. 2.007)
METODOLOGÍA (I)
Localización del proyecto. El proyecto se llevará a cabo en la institución tecnológica universitaria de Comfacauca – UNICOMFACAUCA, ubicada en el área urbana del municipio de Santander de Quilichao, con una temperatura promedio de 23.5 grados centígrados, una humedad relativa del 60-70 % y una altura sobre el nivel del mar de 1.070 m (POMCH rió Quinamayo, 2010).
Creación de un algoritmo para determinación de medidas biométricas en peces.
Construcción de un estanque automatizado para la cría, levante y engorde de la especie Tilapia Roja (Oreocrhomis sp) en laboratorio.
Evaluación de parámetros físico-químicos en la etapa de ejecución del proyecto.
Determinar el peso y la talla de la tilapia roja mediante el proceso de reconocimiento de imágenes digitales en un acuario y comparación con el método tradicional.
METODOLOGÍA (II)
Adquisición y digitalización de imágenes Reconocimiento de Imágenes Análisis de imágenes y confrontación de datos con tablas de
alimentación.
PRODUCTOS ESPERADOS
Paquete tecnológico que incluirá software para
ajuste de dietas en cultivos de tilapia roja.
IMPACTOS ESPERADOS (I) Sociales
El proyecto abordará un problema de investigación nuevo o poco conocido con lo que UNICOMFACAUCA se convertirá en pionero en este campo constituyendo el preámbulo para futuras investigaciones; por otra parte se espera que a futuro, una vez probado y adecuado pueda ser aplicado a las condiciones de la región y del país, contribuyendo al mejoramiento de la competitividad de la cadena productiva piscícola.
IMPACTOS ESPERADOS (II) Económicos
Disminución de costos de producción por ajustes de dietas más exactas y menor tiempo de operarios en labores culturales
Otros Con este proyecto se pretende determinar la viabilidad del uso de herramientas de automatización y uso de imágenes en piscicultura y particularmente en el ajuste de dietas en cultivos acuícola en condiciones experimentales, avanzando en la obtención de mejores herramienta para el sector piscícola que contribuyan a la disminución del estrés de los animales, disminución de costos de producción en alimento y la perdida de tiempo por parte de los operarios.
BIBLIOGRAFÍA Cantor ATlatenco Fernando. (2007) Manual de Producción de Tilapia, Secretaria de Desarrollo Rural del estado de Puebla. Corporación Autónoma Regional Del Cauca. (2010). Plan de Ordenación y Manejo de la Subcuenca Hidrográfica Rió Quinamayo
Cauca. Cruz, Jonathan. (2013). Modulo de NI-Visión de LabVIEW guía de inicio, Universidad Distrital Francisco José de Caldas Facultad
Tecnológica En Electrónica e Ingeniería en Control. Galindo Ángela. Et. Al. 2012. Evaluación de parámetros zootécnicos del Yamu, suplementado con especies nativas (Bore), en la etapa
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CENADAC (Santa Ana- Corrientes). Gonzalez Rafael. Et Al (2.006). Digital Image Processing, 2nd edition, Addison Wesley Publishing Company, Inc. Boston, MA, USA
©2001, ISBN:0201180758. Halverson, Hans Petter. (2013). Introduction to Vision Systems in LabVIEW, Telemark University College Department of Electrical
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BIBLIOGRAFÍA
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Acuáticos - Departamento de Acuicultura Proyecto FAO UTF/URU/025/URU. Méndez Camelo. Et Al. Análisis morfo-colorímetrico de cultivares de arroz mediante
reconocimiento de patrones, análisis fractal de imágenes digitales (rp-afid) y análisis multivarible Rodríguez, Gómez. Et Al. (1993). Fundamentos de Acuicultura Continental. INPA,
Ministerio de Agricultura. Rojas Bonilla Jairo. (2006) Modulo Sistemas De Producción Acuícola UNAD Bogotá
D.C 2006.
MUCHAS GRACIAS! EDGAR MATALLANA Imasdmasi.en.colombia@gmail.com