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Sistema de visión artificial para la detección y control de plagas y enfermedades en los cultivos de sandía en el departamento de Córdoba

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dc.contributor.advisorGómez Gómez, Jorge Eliecer
dc.contributor.authorAtencio Flórez, Juan Carlos
dc.contributor.authorCueto Morelo, Raúl Andrés
dc.date.accessioned2024-07-14T03:07:50Z
dc.date.available2024-07-14T03:07:50Z
dc.date.issued2024-07-12
dc.description.abstractEn este estudio se desarrolló una aplicación móvil bajo el nombre “Sandiapp”, con el objetivo de identificar las diferentes plagas y enfermedades que afectan el cultivo de sandía en el municipio de San Bernardo del Viento - Córdoba. Para cumplir con este objetivo, se realizó un levantamiento de campo utilizando el método cuantitativo, como estudio sistemático de los hechos dentro de los cuales se presentó el caso, para obtener información útil para formular la propuesta y sustentar la propuesta a través de un sistema que a través del aprendizaje automático identifica los tipos de plagas y enfermedades que afectan los cultivos de sandía. Para el desarrollo de este proyecto se utilizaron ciertos algoritmos de visión artificial, el cual consiste en reconocer formas, distancias, ángulos, colores y determinar las dimensiones de la planta de sandía. Para realizar este procedimiento se ha considerado la forma y tamaño de la lámina. A través de las pruebas realizadas durante el desarrollo de este trabajo se concluye que: Mediante la implementación del sistema de visión artificial se demostró el incremento en el porcentaje de agricultores, los cuales ahora cuentan con un mayor nivel de información sobre plagas y enfermedades del cultivo de sandía.spa
dc.description.abstractIn this study, a mobile application was developed under the name “Sandiapp”, with the aim of identifying the different pests and diseases that affect the cultivation of watermelon in the municipalityof San Bernardo del Viento -Córdoba. To meet this objective, a field survey was carried out using the quantitative method, as a systematic study of the facts within which the case was presented, to obtain useful information to formulate the proposal and support the proposal through a system that through machine learning identifies the types of pests and Diseases that affect watermelon crops. For the development of this project, certain artificial vision algorithms were used, which consists of recognizing shapes, distances, angles, colors and determining the dimensions of the watermelon plant. To carry out this procedure, the shape and size of the sheet has been considered. Through the tests carried out during the development of this work, it is concluded that: Through the implementation of the artificial vision system, the increase in the percentage of farmers was demonstrated, which now has a higher level of information on pests and diseases of the watermelon crop.eng
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemas
dc.description.modalityTrabajos de Investigación y/o Extensión
dc.description.tableofcontentsIntroducción ................................. 10spa
dc.description.tableofcontentsPlanteamiento del problema ............................ 11spa
dc.description.tableofcontentsJustificación .............................. 14spa
dc.description.tableofcontentsObjetivos ................................... 16spa
dc.description.tableofcontentsMarco Hipótesis ........................................ 16spa
dc.description.tableofcontentsEstado del arte ....................... 17spa
dc.description.tableofcontentsMarco conceptual ................................ 33spa
dc.description.tableofcontentsMetodología ............................................. 42spa
dc.description.tableofcontentsDesarrollo del Sistema ............................... 43spa
dc.description.tableofcontentsAnálisis del Sistema ........................ 43spa
dc.description.tableofcontentsDiseño del Sistema .............................. 44spa
dc.description.tableofcontentsModelo Entidad Relación ............................... 44spa
dc.description.tableofcontentsModelo Relacional ................................ 45spa
dc.description.tableofcontentsCasos de Usos del Sistema ............................ 46spa
dc.description.tableofcontentsDiagrama de Clases ............... 71spa
dc.description.tableofcontentsDiagramas de Estados ........................... 72spa
dc.description.tableofcontentsPruebas .................... 74spa
dc.description.tableofcontentsPruebas del sistema en Android ......................... 74spa
dc.description.tableofcontentsResultados y Discusiones ................................... 77spa
dc.description.tableofcontentsConclusiones .............................. 85spa
dc.description.tableofcontentsRecomendaciones ............................... 87spa
dc.description.tableofcontentsAnexos ................................... 89spa
dc.description.tableofcontentsANEXO 1. MANUAL DEL USUARIO ....................... 89spa
dc.description.tableofcontentsANEXO 2. MANUAL DEL USUARIO DE LA APP IMPLEMENTADO EN UN SISTEMA RASPBERRY .................................................................................................................................. 100spa
dc.description.tableofcontentsAlgoritmo del modelo de clasificación ............ 106spa
dc.description.tableofcontentsReferencias ............ 147spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad de Córdoba
dc.identifier.reponameRepositorio universidad de Córdoba
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unicordoba.edu.co/home
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8393
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Córdoba
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.placeMontería, Córdoba, Colombia
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
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dc.rightsCopyright Universidad de Córdoba, 2024
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsImage processingeng
dc.subject.keywordsComputer orautomated learningeng
dc.subject.keywordsSupervised learningeng
dc.subject.keywordsUnsupervised learningeng
dc.subject.keywordsWatermeloneng
dc.subject.keywordsArtificial intelligenceeng
dc.subject.keywordsArtificial visioneng
dc.subject.proposalProcesamiento de imágenesspa
dc.subject.proposalAprendizaje informático o automatizadospa
dc.subject.proposalAprendizaje supervisadospa
dc.subject.proposalAprendizaje no supervisadospa
dc.subject.proposalSandíaspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalVisión artificialspa
dc.titleSistema de visión artificial para la detección y control de plagas y enfermedades en los cultivos de sandía en el departamento de Córdobaspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
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