Este documento propone un esquema que combina visión por computadora y procesos de multitarea para desarrollar una máquina agrícola inteligente de pequeña escala que puede desherbar automáticamente y realizar riego a tasa variable dentro de un campo cultivado. Se utilizan métodos de procesamiento de imágenes como la conversión de color HSV (matiz (H), saturación (S), valor (V)), la estimación de umbrales durante el proceso de segmentación binaria de imágenes y procedimientos de operadores morfológicos para confirmar la posición de las plantas y las malas hierbas, y esos resultados se utilizan para realizar operaciones de deshierbe y riego. Además, los datos sobre el área de distribución de humedad del suelo superficial (WDAS) y el contenido de humedad del suelo profundo se proporcionan a un controlador de lógica difusa, que acciona bombas para realizar riego a tasa variable y lograr ahorros de agua. El sistema propuesto se ha implementado en máquinas pequeñas y los resultados experimentales muestran que el sistema puede clasificar plantas y malas hierbas en tiempo real con una tasa de clasificación promedio del 90% o más. Esto permite que la máquina realice deshierbe y riego mientras mantiene el contenido de humedad del suelo profundo en un 80 +/- 10% y una tasa promedio de deshierbe del 90%.