Método de procesamiento de imágenes basado en inteligencia artificial para la identificación de plagas en hojas de arándanos

• Autor: Juarez Reyes, Felipe Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2026
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/17366
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/17366
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deep learning; Clasificación; Plagas de arándano; Agricultura digital; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el presente trabajo se desarrolla un método de procesamiento de imágenes basado en inteligencia artificial para identificar las plagas Heliothis y Argyrotaenia en las hojas de arándanos. Dichas plagas son comunes en la región Lambayeque donde el arándano es un fruto de exportación de alto valor, por lo cual si éstas no se detectan a tiempo, las pérdidas económicas pueden ser sustanciales. Primero, se prepara un conjunto de 920 imágenes de hojas de plantas de arándano con ambas plagas y también con hojas sanas. Segundo, se realiza el entrenamiento de los cinco modelos más representativos (VGG16, AlexNet, Inception, ResNet50, y ZFNet) según su exactitud para el procesamiento de imágenes en la agricultura como muestra de 41 modelos encontrados en la literatura. Tercero, se realiza una serie de pruebas para la determinación de indicadores según el consumo de recursos (CPU, Memoria y tiempo de ejecución), el rendimiento (Exactitud, F1-score), y la correlación entre lo predicho y lo real (Pearson). Cuarto, se selecciona el modelo más adecuado según los resultados de las pruebas para ser usado en una aplicación web mediante la cual los usuarios puedan cargar sus imágenes y obtener las predicciones de forma libre. El modelo Inception fue el que mejor rendimiento tuvo con un 82% de exactitud, y mejor consumo de recursos con un 53% de consumo de CPU, 52MB de memoria, y tiempo de respuesta de 7.73ms. Por lo cual, fue éste el modelo usado para el desarrollo de la aplicación web.