Aplicación de redes neuronales y visión artificial en el control de un cultivo hidropónico NFT

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Abstract
En este artículo se desarrolla un prototipo de cultivo hidropónico NFT con un sistema de control de inyección de nutrientes que contiene la solución acuosa que alimenta un cultivo hidropónico NFT de lechugas como una alternativa de producción para la creciente demanda de alimentos, sustituyendo el uso de suelo por una solución acuosa para alimentar al cultivo. Se utiliza un controlador de entrada mediante un sistema de visión artificial potenciado por una red neuronal entrenada para la identificación de la etapa de crecimiento de las plantas de todo el lote de producción, de manera que establece el nivel adecuado de nutrientes de la solución acuosa, este valor hace de referencia para un sistema de control en lazo cerrado que regula los actuadores del sistema de inyección hasta alcanzar el nivel adecuado de ph, mediante el cual se miden los nutrientes contenidos en la solución acuosa. Los resultados obtenidos permiten una regulación precisa del nivel de pH del agua con variaciones mínimas en un rango de 5,5 - 6.5 en todas las etapas de crecimiento de las lechugas, además de un 93.33\% de precisión en la detección del tiempo de maduración y cosecha. Esto permite disponer de un sistema de cultivo sustentable, que optimiza el uso de nutrientes y suelo mediante la recirculación y la estructura de cultivo vertical, así como se reduce el consumo energético al activar el sistema cuando es necesario una regulación.

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