Desarrollo de un sistema inteligente basado en visión computacional para detectar bacterias escherichia coli en verduras frescas

• Autor: Rodríguez Alvarez, Jorge Jonathan Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/22203
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/22203
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Dispositivos informáticos móviles; Sistemas dinámicos; Análisis y diseño de sistemas; Ingeniería de sistemas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

RESUMEN La resistencia a los antimicrobianos se está acentuando en muchos agentes infecciosos, pero se centra en la resistencia a los antibióticos en siete bacterias responsables de infecciones comunes graves, como la septicemia, la diarrea, la neumonía, las infecciones urinarias o la gonorrea. Los datos son muy preocupantes y demuestran la existencia de resistencia a los antibióticos, especialmente a los utilizados como último recurso, en todas las regiones del mundo. Entre los principales hallazgos destaca la bacteria llamada Escherichia Coli, ya que ésta ha dejado de ser una previsión para el futuro y está en todas las regiones del mundo, una enfermedad real que puede afectar a cualquier persona, por lo cual, la organización mundial de la salud expresó que para prevenir la infección hay que aplicar medidas de control en todas las etapas de la cadena alimentaria. Esta problemática nos conllevó evaluar el entorno internacional y nacional verificando que en el entorno internacional existes tecnología como el llamado “Riboprinter” que permite realizar el reconocimiento de baterías, a nivel nacional no existe tecnología similar que apoye la identificación de bacterias Escherichia Coli, esto nos brindó la posibilidad de explorar alternativas basadas en visión computacional. La presente tesis planteó como objetivo principal la creación de un sistema inteligente basado en visión computacional para detectar bacterias Escherichia Coli en verduras frescas. Para lo cual, este desarrollo se basó en las etapas del ciclo de vida en cascada, donde se diseñó una solución siguiendo técnicas de aprendizaje supervisado con redes neuronales convolucionales y técnicas de pre procesamiento de imágenes, lo que permitió obtener un mejor resultado. Después de haber desarrollado el sistema inteligente basado en visión computacional, los resultados obtenidos fueron una sensibilidad de 100%, una eficacia de 100% y una especificad de 100%. Analizando los resultados obtenidos se puede demostrar la hipótesis en la que se manifiesta que un sistema inteligente basado en de visión computacional detecta baterías Escherichia Coli en Verduras Frescas.