Resumen:
El desarrollo de la agroindustria en Ecuador se ha enfocado en los procesos de siembra y de preparación de la tierra dejando relegadas las fases finales del producto en campo como son la cosecha y recolección. En la actualidad siguen utilizando métodos rudimentarios de recolección mejorados con tecnologías funcionales que no reemplazan en su totalidad al recolector o cosechador, sino que brindan un apoyo evitando enfermedades laborales y aumentando el rendimiento.
El presente trabajo de titulación se enfocó en el desarrollo de un actuador final basado en robótica blanda neumática orientado a la recolección de frutas, de la mano de un sistema de identificación mediante Visión Artificial que fue entrenado utilizando algoritmos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) el cual le permite al sistema detectar la fruta para luego proceder con el agarre óptimo de la misma. Se aplicó un sistema de control clásico PI a un lazo de presión que permite controlar la fuerza aplicada sobre las frutas en el agarre. Se ha instrumentado el actuador para tener una noción de la fuerza resultante aplicada y necesaria para el traslado de frutas, agarre y recolección.
