Look-up in Google Scholar
Title: Detección automática de la enfermedad lasiodiplodia theobromae del palto utilizando imágenes digitales con redes neuronales convolucionales
Advisor(s): Mejia Cabrera, Heber Ivan
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: La Palta es una fruta muy importante debido a los nutrientes que posee y a los beneficios que trae a la salud, crece en zonas con climas tropicales y subtropicales, es atacado por plagas y enfermedades. Siendo Lasiodiplodia Theobromae la enfermedad más recurrente. Realizar la identificación usando la experticia humana genera complicaciones, la presente investigación propuso detectar la enfermedad de manera automática haciendo uso de las redes neuronales convolucionadas. La investigación tuvo 4 etapas. La primera etapa siguió un riguroso protocolo para realizar la toma de imágenes, en la segunda etapa se caracterizó la enfermedad visualmente. En la tercera etapa las imágenes se sometieron a un pre procesamiento. En la etapa quinta se realizó la clasificación automática de la enfermedad. Obteniendo como resultados un 98% de precisión, 96% de exactitud, 96% de sensibilidad y 98% de especificidad. Concluyéndose que las redes neuronales convolucionales fueron efectivas para la clasificación digital, sin embargo, para la obtención de mejores resultados es necesario que el repositorio de imágenes se más grande.
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: Forero Vargas, Manuel Guillermo; Diaz Vidarte, Miguel Orlando; Mejia Cabrera, Heber Ivan
Register date: 3-Nov-2022



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons