Desarrollo de una aplicación móvil para la estimación del estado de madurez del fruto de gulupa (Passiflora edulis Sims) mediante aprendizaje automático

Abstract

La producción agrícola en Cundinamarca es un pilar clave de la economía regional siendo los cultivos de frutas de exportación un sector estratégico dentro de este mercado. Sin embargo, la cosecha y clasificación manual generan variabilidad en la calidad y pérdidas poscosecha, afectando la calidad del producto en mercados internacionales. Para abordar esta problemática, este trabajo propone el desarrollo de una aplicación móvil basada en aprendizaje automático para estimar el estado de madurez de la gulupa (Passiflora edulis Sims), brindando apoyo tecnológico a productores de Silvania y Fusagasugá. El sistema integra redes neuronales convolucionales del algoritmo (YOLO) para la identificación y clasificación del fruto a partir de imágenes. La aplicación móvil proporciona información para la toma de decisiones en la cosecha manteniendo los estándares de calidad. El proyecto fue desarrollado en cuatro fases que consistieron en la caracterización de indicadores visuales y físicos, diseño y desarrollo del sistema, implementación y pruebas. La aplicación busca mejorar la selección del fruto, reducir pérdidas económicas y fortalecer la competitividad del cultivo al mejorar el cumplimiento de estándares de calidad.