Title: Identificación automática de repique en plántulas de capsicum annuum group mediante uso de algoritmos de clasificación de imágenes
Advisor(s): Mejia Cabrera, Heber Ivan
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: Hoy en día el Perú es considerado como el país con mayor diversidad de ajíes en
todo el mundo, produciendo anualmente 164 mil toneladas, de las cuales 61 mil
toneladas son de Capsicum, entre ajíes y pimientos. Por ello es fundamental
implementar tecnologías que permitan el cuidado y prevención de los cultivos, ya
que el principal motivo de la poca productividad en plántulas de Capsicum Annuum
Group es el déficit en el control del proceso de repique, este proceso se caracteriza
por controlar la cantidad de hojas de la plántula para realizar el transplante y poder
garantizar el correcto crecimiento y desarrollo de la plántula hasta obtener sus
frutos. Ante el problema suscitado se controló el proceso de repique mediante la
detección del área y el perimetro, esto conllevo a poder detectar si la plántula se
encontraba con la cantidad de hojas adecuadas para el proceso de repique; para
iniciar con el control del repique se realizó un protocolo para la adquisición de las
imágenes, lo cual permitió obtener 1200 imágenes de Capsicum Annuum Group,
que sirvieron para realizar un preprocesamiento de las imágenes obtenidas,
teniendo en consideración que para haber segmentado la imagen se tuvo que tener
cuidado de no perder regiones de interes de la plántula, por ello se realizó una
conversión a 8 bit – RGB, se extrajo el canal verde de la imagen, luego se realizó
una umbralización de máxima entropía para obtener la separación del background
y foreground de la imagen; al visualizar la imagen umbralizada se observó que
existían regiones que contenían impurezas, por ello se realizó una binarización de
las imágenes con una apertura de 10 iteración y una máscara de 2x2; se procedió
a calcular el área y el perímetro de la región de interes, para luego utilizar los
clasificadores Naive Bayes y Árbol de Decisiones que tuvieron como resultado
100% en Precisión, Exactitud y Recall. Se concluye que se logró la identificación
del repique en plántulas de Capsicum Annuum Group con una precisión del 100%,
dando un mejor índice solo por el tiempo respuesta y consumo de CPU el algoritmo
de clasificación Árbol de Decisiones.
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: Bances Saavedra, David Enrique; Bravo Ruiz, Jaime Arturo; Atalaya Urrutia, Carlos William
Register date: 30-Sep-2022