To guarantee the quality in the co ee production, not only the harvesting process is important, but also the subsequent processes are critical for maintaining a high quality co ee to achieve export quality of the co ee grains. One of those processes is the drying, which should lower the co ee moisture to a 10%{ 12%. However, there are not a ordable technologies for little farmers able to detect when the moisture level is in the optimal range. Therefore, we propose a Wireless Sensor Network (WSN) using LoRaWAN for monitoring and studying the environmental variables that a ect the drying process. We collect data about the humidity, temperature, and luminosity of the surroundings of the drying boxes where the co ee is placed, and analyze it to understand the relation of each variable with the co ee moisture level. Finally, we generate a model with regression equations to predict when the drying process is at the nishing state.
En el 2016, los tres principales productores de cafe fueron Brasil, Vietnam y Colombia, respectivamente [Stat16]. Sin embargo, el mayor productor de cafe de calidad es Colombia [CafCO]. Para mantener dicha calidad, la Federacion Nacional de Cafeteros de Colombia ha organizado a cerca de 500.000 pequen~as familias [FNC], que someten su cafe a diferentes controles de calidad previos a la exportacion. El cafe producido en el departamento del Cauca, Colombia, contiene caracter sticas en la bebida nal deseadas por mercados so sticados [Reg], lo cual ha permitido que este departamento sea hoy el cuarto productor nacional de cafe colombiano [HSB15] con alrededor de 93.000 ca cultores [Lib16].
Si bien el proceso de cultivo de cafe es determinante, tambien es importante destacar que la post-cosecha permite mantener la calidad del cafe adquirida durante la cosecha. Espec camente en el secado los granos son expuestos al sol por varios d as con el n de disminuir el porcentaje de humedad desde un intervalo inicial entre el 30%{60% hasta uno nal entre el 10%{12%. La importancia de este proceso y su exactitud radica en la impregnacion de la semilla con los azucares y otros compuestos presentes en el muc lago del cafe para que la bebida nal contenga sabores caracter sticos [Post].
Lamentablemente, hoy en d a la calidad del cafe se deteriora debido al proceso artesanal de secado del grano que utilizan los pequen~os ca cultores del Cauca. Esto ocurre porque los medios de monitoreo son manuales, de poca precision y presenciales. Aunque existen tecnolog as de alta precision para medir la humedad del grano, el alto costo de las mismas las hace inalcanzables para los pequen~os ca cultores. El deterioro de la calidad del cafe tiene como efectos inmediatos la disminucion de los ingresos de los productores y la reduccion de las posibilidades de exportacion.
Por lo anterior, en el presente trabajo se ha disen~ado e implementado el prototipo de un sistema de monitoreo de variables ambientales, que in uyen en el secado del cafe. Este prototipo es capaz de relacionar las variables con la humedad del cafe para reportarle al ca cultor el momento en el que debe veri car que el secado esta nalizando. Para este experimento, se ha escogido el metodo de secado provisto por el secador parabolico [Ram02], que permite un secado mas rapido y e ciente.
La importancia de este proyecto radica en que en la medida en que mejoren los procesos de postcosecha del cafe, las oportunidades de cumplir con los estandares de exportacion para los ca cultores con ncas pequen~as aumentaran. Ademas, debido a que Colombia esta atravesando un proceso de transicion con la implementacion del Acuerdo de Paz y del Plan de Sustitucion de cultivos il citos, existe un gran impacto al mejorar por medio de Tecnolog as de Informacion y Comunicacion (TIC) la cadena de valor de una alternativa rentable, como lo es el cafe. 2
En el presente trabajo se realizo un proceso de levantamiento de requerimientos para de nir la propuesta de disen~o logico y f sico. El requerimiento funcional principal fue monitorear las variables ambientales, que el usuario considero que podr an in uir en el secado, como la humedad relativa, la temperatura ambiente y la luminosidad. De aqu se concluyo que era necesario tener nodos sensores de dichas variables al interior del secador y que su cantidad depend a del largo del secador y la variabilidad de los datos en diferentes puntos. En consecuencia, para la de nicion del disen~o, adicional al levantamiento de los requerimientos fue necesario conocer el espacio y las dimensiones del secador.
Los sensores utilizados fueron: el sensor DHT22 para medir la humedad y la temperatura relativa del ambiente, la sonda de temperatura DS18B20 y el sensor de ujo de intensidad de luz BH1750. La sonda se utilizo con el n de corregir y tener mayor exactitud en el dato de temperatura obtenido por el DHT 22, especialmente en casos de inconvenientes con la calibracion brindada por el fabricante.
El espacio para el que se desarrollo este prototipo fue un entorno rural, una nca junto al parque Tecnologico de Innovacion en Cafe. En dicha nca, ubicada en el corregimiento La Venta del municipio de Cajib o { Cauca, se construyo un secador parabolico de 10 m de largo a aproximadamente 200 m del parque. Despues de conocer esto y de diferentes pruebas realizadas, se llego a que se tendr an tres nodos, ubicados en la entrada, la mitad y el fondo de la franja central del secador para equilibrar los vientos de los lados.
Adicionalmente, debido al entorno rural en el que se encontraba el secador, este no contaba con alimentacion electrica, por lo que fue necesario buscar el medio para alimentar los nodos sensores de forma autonoma. Para ello se utilizaron pilas, sin embargo, esto tuvo implicaciones en la altura de ubicacion de los nodos. Lo anterior porque las altas temperaturas alcanzadas al interior del secador, de hasta 46oC, afectaban los nodos, derritiendo las pilas y algunos cables si estos se localizaban a altura maxima o media, por lo cual su localizacion nal fue sobre el piso.
Figura 1. Disen~o f sico del prototipo de red de sensores inalambricos y detalle del hardware usado en la implementacion del prototipo.
De los requerimientos no funcionales, el determinante para escoger LoRaWAN como tecnolog a de comunicacion inalambrica entre los nodos fue la distancia entre los nodos sensores y el nodo procesador o gateway, la cual deb a ser de 300 m con posibilidad de escalar a 1 km, ya que corresponde a la distancia entre el secador parabolico y la casa del ca cultor, donde se ubicara el nodo procesador y el sistema de alarma al ca cultor (ver Fig. 1). Una vez conocidos los requerimientos y planteado el disen~o logico y f sico, fue posible determinar los dispositivos a utilizar. Figura 2. Disen~o logico de la red de sensores inalambricos propuesta.
La red logica de sensores inalambricos propuesta consta de tres nodos sensores y un nodo principal o gateway, organizados en topolog a en estrella, que es la que se usa por defecto con LoRaWAN (ver Fig. 2). Por ello, los modulos de comunciacion utilizados fueron los RFM95W HopeRF en la banda de 915 MHz. Por otra parte, el gateway recibe los datos de cada nodo sensor y almacena y procesa la informacion para enviar la alerta de noti cacion, por medio de un sonido, cuando detecta que los modelos de prediccion de los tres nodos reportan una humedad entre 10% y 12%.
Con el n de elaborar los modelos de prediccion fue necesario realizar una toma de datos con el secador vac o para veri car el comportamiento de los sensores y dos tomas de datos durante diferentes secados para relacionar los datos de las variables ambientales tomados por los sensores y la humedad del grano de cafe tomada manualmente. Para recoger los datos de la humedad del grano fue necesario conocer el modo de uso y operacion de la maquina Gehaka G600 [Ghk600]. Esta maquina mide la conductividad electrica de los granos y segun eso calcula la humedad con un error aproximado de 0.5%.
Es importante destacar que, como en este experimento no se utiliza cafe pergamino sino cafe natural con cascara, para medir la humedad de este tipo de cafe no hay un equipo especialmente desarrollado. El G600 no tiene la opcion de cafe con cascara, sino que tiene la opcion de medir arroz cascara, que fue la opcion sugerida por el ca cultor debido a su experiencia. Sin embargo, el rango de deteccion de humedad que se tiene para este tipo de grano con cascara es solo de 7% a 30%, lo que impide tener datos si la humedad esta por encima del 30%.
A partir de los datos obtenidos en los dos procesos de secado, se realizo un analisis de regresion con un 95% de nivel de con anza en la herramienta Minitab para cada nodo, que permitio obtener una primera version de la ecuacion de prediccion de la humedad del cafe segun los datos tomados por cada uno. Debido a la variacion en los coe cientes de correlacion de las variables de entrada, humedad y temperatura ambiente, intensidad de luz y temperatura de la sonda junto al cafe, con respecto a la variable de salida, la humedad del grano de cafe, por cada nodo, se decidio obtener un modelo de prediccion para cada ubicacion de los nodos. En la gura 3 se ilustran las ecuaciones de regresion de cada uno de los modelos, determinados por ubicacion de los nodos, para calcular la humedad del cafe con base en las variables ambientales medidas.
Figura 3. Ecuaciones de regresion de los nodos. 3
Inicialmente, se generaron modelos con todos los datos obtenidos de las variables ambientales, sin embargo, el R cuadrado de estos fue de 35.01%, 33.66% y 19.63% de los nodos del fondo, la mitad y la entrada, respectivamente. Esto se debio a que la relacion de los datos de las variables ambientales con los de la humedad del cafe no era uno a uno, porque los primeros se tomaron aproximadamente cada cuatro minutos y los segundos cada hora. Por lo tanto, se decidio promediar los datos de las variables ambientales por hora y as dejar la misma cantidad de datos de la humedad del grano. Con esto se logro obtener modelos con una bondad de ajuste o R cuadrado de 82,49% para el fondo, 78.88% para la mitad y 85.06% para la entrada.
Cabe destacar que se observo que en las noches surgio un proceso de reversa en el nivel de humedad (i.e., sube con respecto a la reduccion lograda durante el d a), lo cual extiende la duracion del proceso de secado. Por lo tanto, se aconseja probar si al cubrir el cafe es posible mantener la humedad estable durante la noche. A partir de esto, tambien se concluye que monitorear las condiciones ambientales durante el d a es mas importante para determinar la duracion del proceso de secado ya que en las noches el porcentaje de variacion fue de alrededor de 2% independientemente de las condiciones ambientales. 4
Fue posible concluir que se acerto con la decision de utilizar LoRaWAN en este proyecto, ya que se necesitaba una amplia cobertura en un entorno rural, con posibilidades de extender la distancia. En lo relacionado con el comportamiento del porcentaje de humedad del grano se puede a rmar que tiende a ser una curva logar tmica. Por otra parte, en el analisis del modelo se hallo que el secado principalmente se ve afectado por la intensidad de luz, porque el valor p de la variable del ujo de la luz en el modelo es el mas pequen~o y cercano a 0.05 y el ndice de correlacion es el mas alto. Sin embargo, se resalta que es necesario tomar mas datos para tener un modelo mas ajustado a la realidad.
Por ultimo, se concluyo que no es viable utilizar pilas como medio de alimentacion de los nodos sensores si se usan Arduino Uno, ya que se consumen en 2 d as y el secado puede durar hasta 6 d as. Es recomendable utilizar una bater a con mayor capacidad, como una bater a de motocicleta y/o paneles solares, o utilizar unas tarjetas disen~adas como de bajo consumo energetico.