Desarrollo de una aplicación móvil que permita la detección y sugerencia de tratamientos para enfermedades en cultivos de maíz

Abstract

La presente tesis tiene como objetivo principal el Desarrollo de una Aplicación Móvil que permita la detección y sugerencia de tratamientos para enfermedades en cultivos de maíz usando fundamentos, técnicas y algoritmos del procesamiento digital de imágenes, así como la librería Open CV 3.1.

Se pretende aportar una solución versátil a la detección de enfermedades en los cultivos de maíz a través de una app, siguiendo las fases del PDI, iniciando con la captura y adquisición de imágenes en la que se usó la cámara de un teléfono móvil, luego para el pre-procesamiento, se implementó la técnica de reducción de ruido: filtro gaussiano, esta fase nos facilitó la segmentación, en la que se aplicó la detección de bordes mediante el algoritmo de Canny, seguidamente se llevó a cabo la fase de descripción en la cual se usó la técnica de descripción de regiones según su área, finalmente en el reconocimiento se aplicó la técnica de Decisión teórica para el reconocimiento.

La Aplicación Móvil implementada se trabajó en un ambiente controlado y en un ambiente real, asimismo los cultivos de maíz que se analizaron fueron de la Hacienda Roque Ángulo en la provincia de Ascope.

The main objective of this thesis is the Development of a Mobile Application that allows the detection and suggestion of treatments for diseases in corn crops using foundations, techniques and algorithms of digital image processing, as well as the Open CV 3.1 library.

It is intended to provide a versatile solution to the detection of diseases in corn crops through an app, following the PDI phases, starting with the capture and acquisition of images in which the camera of a mobile phone was used, then the pre-processing, the noise reduction technique was implemented: Gaussian filter, this phase facilitated the segmentation, in which the detection of edges was applied by the Canny algorithm, followed by the description phase in the which was used the technique of description of regions according to their area, finally in the recognition was applied the technique of theoretical decision for recognition.

The Mobile Application implemented was worked in a controlled environment and in a real environment, also the corn crops that were analyzed were from the Hacienda Roque Angulo in the province of Ascope.