Desarrollo de un equipo electrónico orientado al diagnóstico de la mancha polilla presente en plantaciones de tomate cultivados en ambientes controlados basado en procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial

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En este estudio se propone el desarrollo de un dispositivo electrónico portátil diseñado para capturar imágenes de cultivos de tomate en ambientes controlados. El objetivo principal es mejorar el diagnóstico temprano de enfermedades como la mancha polilla mediante el uso de procesamiento digital de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Fernandez Terrones, Andres Alberto, Huachillo Castro, Sebastian Martin
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/686453
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Materia:Segmentación
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description En este estudio se propone el desarrollo de un dispositivo electrónico portátil diseñado para capturar imágenes de cultivos de tomate en ambientes controlados. El objetivo principal es mejorar el diagnóstico temprano de enfermedades como la mancha polilla mediante el uso de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial. El sistema implementa dos etapas fundamentales: la segmentación de hojas mediante OpenCV, evaluada con la métrica Intersection over Union (IoU), y la clasificación de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). La validación del sistema se llevó a cabo con imágenes obtenidas en entornos reales, evaluadas por expertos en agronomía, lo que garantiza la confiabilidad del dispositivo propuesto.
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La validación del sistema se llevó a cabo con imágenes obtenidas en entornos reales, evaluadas por expertos en agronomía, lo que garantiza la confiabilidad del dispositivo propuesto.This study proposes the development of a portable electronic device designed to capture images of tomato crops in controlled environments. The main goal is to improve early diagnosis of diseases such as moth spots using digital image processing and artificial intelligence. The system comprises two core components: leaf segmentation through OpenCV, assessed using the Intersection over Union (IoU) metric, and image classification using a convolutional neural network (CNN). The system was validated with images obtained in real environments and evaluated by agronomy experts, ensuring the reliability of the proposed device.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 2: Hambre ceroODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 12: Producción y Consumo Responsablesapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCSegmentaciónProcesamiento digital de imágenesOpenCVCNNSegmentationDigital image processinghttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01Desarrollo de un equipo electrónico orientado al diagnóstico de la mancha polilla presente en plantaciones de tomate cultivados en ambientes controlados basado en procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificialinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de suficiencia profesionalhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). 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