Title: Método de Clasificación Automática de Deficiencias Nutricionales en Hojas de Cafeto Mediante Procesamiento de Imágenes Digitales y Aprendizaje Profundo
Advisor(s): Forero Vargas, Manuel Guillermo
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2024
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: El objetivo del estudio fue proponer un método de clasificación automática de
deficiencias nutricionales en hojas de cafeto mediante procesamiento de imágenes digitales
y aprendizaje profundo, con el fin de superar las limitaciones de tiempo y coste asociadas al
análisis químico foliar. Para lograrlo, se llevó a cabo una caracterización visual de las
deficiencias nutricionales del cafeto con la asesoría de un ingeniero agrónomo experto.
Posteriormente, se construyó un prototipo para la adquisición de imágenes, estas se
capturaron siguiendo un protocolo específico y se elaboró un conjunto de datos con un total
4032 imágenes, de las cuales se consideró 666 para el subconjunto pruebas y 3366 para
entrenamiento y validación. Las imágenes fueron procesadas mediante técnicas de
binarización y segmentación, utilizando el método Otsu y regiones de interés (ROI) para
recortar la imagen de acuerdo a su tamaño. A continuación, se implementó un modelo de red
neuronal convolucional de aprendizaje profundo, el cual se comparó con los modelos VGG16,
InceptionV3 y MobileNet. Los resultados mostraron que el modelo propio supero a los demás
modelos, alcanzando una exactitud del 99.11%, MobileNet 98.22%, InceptionV3 95.57% y
VGG16 un 95.39%. Estos hallazgos sugieren que la combinación de técnicas de
procesamiento de imágenes digitales con aprendizaje profundo es altamente efectiva para la
clasificación de deficiencias nutricionales en hojas de cafeto. Como conclusión, se destaca la
viabilidad de este enfoque para automatizar el proceso de diagnóstico, lo que podría
beneficiar significativamente a los agricultores al permitirles contar con una herramienta
eficiente para reconocer las deficiencias nutricionales en hojas de cafeto.
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: Tuesta Monteza, Victor Alexci; Atalaya Urrutia, Carlos William; Cachay Maco, Junior Eugenio
Register date: 4-Jul-2024