Desarrollo de un sistema de imágenes Raman para detección de fitopatógenos.

Abstract

Los fitopatógenos son microorganismos capaces de infectar plantas según sus características y entornos. Normalmente los fitopatógenos existen en forma de hongos, bacterias, protozoos, etc. que invaden diferentes partes de una planta como el fruto, hojas, tallos, entre otros, lo cual obligaría a un agricultor a una constante inspección por sintomatología para tomar medidas correctivas y oportunas en un cultivo. En este trabajo se abordó el tema de detección no convencional de dos especies de fitopatógenos fúngicos: \textit{Mycosphaerella fijiensis} y \textit{Colletotrichum gloeosporioides}, cuyo foco de infección son cultivos de alto valor comercial para la agro industria colombiana, principalmente banano y aguacate. Para tal fin, y teniendo en cuenta que un hongo altera la configuración energética de la estructura molecular de una planta, entonces se optó por desarrollar la técnica Raman, e incluso se diseñó y se configuró un equipo de muestreo para tal fin. El equipo construido incluye algunos dispositivos ópticos convencionales como lentes, prismas, espejos, y filtros pero también se complementó con otros sistemas de última tecnología como una cámara CCD PTGrey, y un espectrómetro B\ and W-Tech, obteniendo en definitiva un sistema de muestreo versátil y capaz de trabajar en cualquier ambiente. La detección y el registro de las señales Raman que aquí se obtuvieron corresponden a aquéllas provenientes de moléculas características de la pared celular de estos organismos, tales como quitina y $\beta$ 1,3-glucano, y que se caracterizan por una eficiencia que perfectamente garantiza su utilidad en procesos de control de calidad tanto en las etapas de cosecha como en poscosecha, indicando al usuario la presencia de estos organismos en una fase temprana, a través de imágenes que hacen posible interpretar la información espectral sin necesidad de personal experto, logrando de esta forma brindar un margen de maniobra suficiente para adoptar medidas correctivas al agricultor, haciendo posible evitar la fumigación indiscriminada de los cultivos. Para lograr esto, el equipo fue sometido a un proceso de calibración con diferentes sustancias y en fases diferentes con el propósito de garantizar las condiciones óptimas de operatividad del equipo. Todo esto fue acompañado por otros desarrollos paralelos como configuraciones ópticas auxiliares, interfases electrónicas y de control, diseños mecánicos, sistemas termodinámicos de enfriamiento en el lugar de la muestra, y desarrollo de software. El resultado es un dispositivo capaz de tomar imágenes espectrales, que posteriormente se puede utilizar para entrenar una red neuronal, que en relación a la detección de fitipatógenos en plantas permite garantizar una estimación de más del 90\% de éxito en este proceso.

Abstract: Phytopathogens are microorganisms capable of infecting plants according to their characteristics and environments. Normally phytopathogens exist in the form of fungi, bacteria, protozoa, etc. that invade different parts of a plant such as fruit, leaves, stems, among others, which would force a farmer to a constant inspection for symptoms to take corrective and timely measures in a crop. In this work the topic of unconventional detection of two species of fungal phytopathogens was addressed: \textit{Mycosphaerella fijiensis} and \textit{Colletotrichum gloeosporioides}, whose focus of infection are crops of high commercial value for the Colombian agro industry, mainly bananas and avocado. For this purpose, and taking into account that a fungus alters the energy configuration of the molecular structure of a plant, then it was decided to develop the Raman technique; a sampling equipment was designed and configured for this purpose. The built equipment includes some conventional optical devices such as lenses, prisms, mirrors, and filters but it was also complemented with other state-of-the-art systems such as a PTGrey CCD camera, and a B \ and W-Tech spectrometer, ultimately obtaining a versatile sampling system and able to work in any environment. The detection and recording of the Raman signals obtained here correspond to those coming from molecules characteristic of the cell wall of these organisms, such as chitin and $\beta$-1,3-glucan, and which are characterized by an efficiency that perfectly guarantees its usefulness in quality control processes in both the harvest and post-harvest stages, indicating to the user the presence of these organisms at an early stage through images that make it possible to interpret the spectral information without the need for expert personnel, thus achieving a sufficient margin of maneuver to adopt corrective measures, making it possible to avoid the indiscriminate spraying of crops. To achieve this, the equipment was subjected to a calibration process with different substances and in different phases with the purpose of guaranteeing the optimum conditions of operation of the equipment. All this was accompanied by other parallel developments such as auxiliary optical configurations, electronics, control interfaces, mechanical designs, thermodynamic cooling systems at the sample site, and software development. The result is a device capable of taking spectral images, which can later be used to train a neural network, which in relation to the detection of phytopathogens in plants allows to guarantee a 90\% of success in this process.