Sistema de visión computacional para la identificación de heliothis virescens en plantas de arándano en una empresa agroindustrial, Chao 2020

• Autores: Gonzáles Rafael, Marianely Yoselin, Lifonso Zavaleta, Marisol
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/23979
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/23979
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Visión por computadora; Microsoft Excel; Bases de datos; Ingeniería de Sistemas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo de investigación de realizó con el objetivo de determinar la influencia de un sistema de visión computacional en la identificación de heliothis virescens en plantas de arándano, en una empresa agroindustrial del distrito de Chao en el año 2020. El tipo de estudio fue preexperimental, con una muestra constituida por 36 lotes de plantación de arándano. Para la recolección de datos de aplicó la observación para obtener el tiempo y la precisión del proceso de identificación de plagas en arándanos. Para el análisis de datos se utilizó Excel. Las dimensiones comprendidas para la Identificación de plagas en las plantas de arándanos fueron Ejecución del proceso y Precisión, mientras que las dimensiones comprendidas en el Sistema de visión computacional fueron Adecuación funcional y Usabilidad. Los resultados de la identificación de plagas mostraron un 70% de efectividad, además la disminución de tiempo en 30 minutos en la ejecución de la misma. Con base en lo mencionado, podemos concluir que un sistema de visión computacional influye significativamente en la identificación de plagas. Esto se demuestra en la prueba Z, p<0.05 con un nivel de confianza de 95%. PALABRAS CLAVA: visión computacional, heliothis virescens, bemisia tabaci, adecuación funcional y usabilidad.