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Identificación de las principales enfermedades de la planta del café (Coffea arabica) a través de visión artificial

Fuente: Redalyc

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Bibliographic Details
Main Author:	Oscar Eder Flores Colorado
Format:	Artículo científico
Language:	es
Published:	Universidad Autónoma del Estado de México 2023
Subjects:	Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) visión artificial Reconocimiento de patrones enfermedades y plagas del café
Online Access:	Acceder al recurso 1 Acceder al recurso 2 Acceder al recurso 3 Acceder al recurso 4 Acceder al recurso 5 Acceder al recurso 6
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author	Oscar Eder Flores Colorado
author_facet	Oscar Eder Flores Colorado
contents	Identificación de las principales enfermedades de la planta del café (Coffea arabica) a través de visión artificial Oscar Eder Flores Colorado Jair Cervantes Canales Farid García-Lamont José Sergio Ruiz Castilla Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) visión artificial Reconocimiento de patrones enfermedades y plagas del café Se utilizan técnicas de reconocimiento de patrones para identificar hojas sanas y cuatro enfermedades de la planta del café Coffeea arabica. Las enfermedades son la roya del café, el minador de la hoja, phoma quema y Cercospora coffeicola. Para lograrlo, se ocuparon diferentes técnicas de segmentación, entre ellas Otsu, PCA y método de frontera global. Con el fin de obtener el vector de características, las imágenes se procesaron para extraer las características cromáticas, geométricas y textuales. Por último, se implementaron cuatro algoritmos de clasificación entre los que se encuentran support vector machine, random forest, Naive Bayes y redes neuronales artificiales backpropagation. La mejor precisión obtenida es del 83% con segmentación Otsu y clasificación con redes neuronales artificiales backpropagation. 2023 artículo científico 1405-0269 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10475688011 https://www.redalyc.org/journal/104/10475688011/ https://www.redalyc.org/journal/104/10475688011/html/ https://www.redalyc.org/journal/104/10475688011/10475688011.epub https://www.redalyc.org/journal/104/10475688011/movil https://doi.org/10.30878/ces.v30n3a8 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=104 CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva application/pdf Universidad Autónoma del Estado de México CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva (México) Num.3 Vol.30
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