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Mejia Cabrera, Heber Ivan
Lucero Carrillo, Erick David
Saldaña Saldaña, Heiner Anibal
2016-12-19T16:20:59Z
2016-12-19T16:20:59Z
2016
https://hdl.handle.net/20.500.12802/162
La evaluación del estado de los mangos se hace generalmente con la visión humana, hecho por los mismos trabajadores basados en la experiencia, lo cual puede ser susceptible a errores. Las dificultades que se presentan el proceso de evaluación del estado de los mangos, crean la necesidad de la búsqueda de automatizar estos procesos. La presente investigación se centra en detectar e identificar automáticamente los defectos externos del mango usando descriptores color y textura en imágenes de mangos. Luego de la adquisición de imágenes de un repositorio de datos, estas son sometidas a un proceso de segmentación utilizando el método de Otsu. A las imágenes resultantes se aplicaron los descriptores de Histogramas de color y Gray-Level co-occurrence matrix, para la extracción de características de color y textura. Finalmente, se implementaron los clasificadores 1-NN y Red neuronal, que usando las características extraídas, permiten inferir en el tipo de clasificación de mangos que presente en cada imagen analizada. (es_ES)
Tesis (es_ES)
application/pdf (es_PE)
spa (es_ES)
Universidad Señor de Sipán (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_ES)
Repositorio Institucional - USS (es_ES)
Universidad Señor de Sipán (es_ES)
Visión Artificial (es_ES)
Procesamiento de Imágenes (es_ES)
Descriptores de forma (es_ES)
Utilización de técnicas de visión artificial para la detección automática de defectos externos del mango (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo (es_ES)
Ingeniería de Sistemas (es_ES)
Título profesional (es_ES)
Ingeniero de Sistemas (es_ES)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
612076 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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