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Title: Sistema de visión computacional para la identificación de heliothis virescens en plantas de arándano en una empresa agroindustrial, Chao 2020
Advisor(s): Berrú Beltrán, Rolando Javier
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 1-Jul-2020
Institution: Universidad Privada del Norte
Abstract: El presente trabajo de investigación de realizó con el objetivo de determinar la influencia de un sistema de visión computacional en la identificación de heliothis virescens en plantas de arándano, en una empresa agroindustrial del distrito de Chao en el año 2020. El tipo de estudio fue preexperimental, con una muestra constituida por 36 lotes de plantación de arándano. Para la recolección de datos de aplicó la observación para obtener el tiempo y la precisión del proceso de identificación de plagas en arándanos. Para el análisis de datos se utilizó Excel. Las dimensiones comprendidas para la Identificación de plagas en las plantas de arándanos fueron Ejecución del proceso y Precisión, mientras que las dimensiones comprendidas en el Sistema de visión computacional fueron Adecuación funcional y Usabilidad. Los resultados de la identificación de plagas mostraron un 70% de efectividad, además la disminución de tiempo en 30 minutos en la ejecución de la misma. Con base en lo mencionado, podemos concluir que un sistema de visión computacional influye significativamente en la identificación de plagas. Esto se demuestra en la prueba Z, p<0.05 con un nivel de confianza de 95%. PALABRAS CLAVA: visión computacional, heliothis virescens, bemisia tabaci, adecuación funcional y usabilidad.

This research work was carried out with the aim of determining the influence of a computational vision system in the identification of heliothis virescens and bemisia tabaci in blueberry plants, in an agricultural farm in the Chao district in 2020. The type of study was pre-experimental, with a sample consisting of 36 lots of blueberry plantation. For data collection, observation was applied to obtain the time and precision of the process of identifying pests in blueberries. Excel was used for data analysis. The dimensions included for the identification of pests in blueberry plants were Process Execution and Precision, while the dimensions included in the Computational Vision System were Functional adequacy and Usability.
Note: Trujillo San Isidro
Discipline: Ingeniería de Sistemas Computacionales
Grade or title grantor: Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de Sistemas Computacionales
Juror: Davila Rodriguez, Victor Enemesio; Gutierrez Magan, Luis Mauricio; Castillo Dominguez, Pedro Gilmer
Register date: 23-Jul-2020; 23-Jul-2020



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