Diseño de un sistema de visión artificial para el análisis de calidad y producción de rosas.

El presente trabajo de grado se desarrolló con el fin de explorar técnicas de visión artificial aplicadas a los procesos de producción agrícola del país como lo es la industria floricultora, entendiendo que, en las temporadas de gran producción los operarios contratados no tienen suficiente experien...

Full description

Autores:
Muñoz Amaya, Omar Alfonso
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Pedagógica Nacional
Repositorio:
Repositorio Institucional UPN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/12074
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12209/12074
Palabra clave:
Aprendizaje de máquina
Floricultura
Procesamiento de imágenes
Sistema
Visión artificial
Machine learning
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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description El presente trabajo de grado se desarrolló con el fin de explorar técnicas de visión artificial aplicadas a los procesos de producción agrícola del país como lo es la industria floricultora, entendiendo que, en las temporadas de gran producción los operarios contratados no tienen suficiente experiencia para realizar una correcta evaluación de la calidad de la rosa, entrenarlos y capacitar dicho personal toma demasiado tiempo. Se desarrolla entonces el diseño de un sistema entrenado con técnicas de visión artificial que sea capaz de realizar esta labor y que cumpla con los criterios de calidad acotados. Por lo que al final del desarrollo se obtiene una aplicación a modo de interfaz de usuario que permite ver análisis de la calidad de las fotografías de rosas ingresadas al mismo.
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Cárdenas, M., & Rodríguez, M. (2011). Colombia y la creación de una empresa productora de flores. Universidad de La Sabana, 166.
Csurka, G., C. R. Dance, L. Fan, J. Willamowski, and C. Bray. Visual Categorization with Bags of Keypoints. Workshop on Statistical Learning in Computer Vision. 2004, ECCV 1 (1–22), 1–2.
Dharwadkar, S., Bhat, G., Reddy, N. V. S., & Aithal, P. K. (2017). Floriculture classification using simple neural network and deep learning. 2017 2nd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT), 619–622. https://doi.org/10.1109/RTEICT.2017.8256671
Do, T. B., Nguyen, H. H., Nguyen, T. T. N., Vu, H., Tran, T. T. H., & Le, T. L. (2017). Plant identification using score-based fusion of multi-organ images. Proceedings - 2017 9th International Conference on Knowledge and Systems Engineering, KSE 2017, 2017–Janua, 191–196. https://doi.org/10.1109/KSE.2017.8119457
García Santillán, I. D. (2008). Visión artificial y procesamiento digital de imágenes usando Matlab. Quito, Ecuador: Cámara Ecuatoriana del Libro - Núcleo de Pichincha
Gavai, N. R., Jakhade, Y. A., Tribhuvan, S. A., & Bhattad, R. (2018). MobileNets for flower classification using TensorFlow. 2017 International Conference on Big Data, IoT and Data Science, BID 2017, 2018–Janua, 154–158. https://doi.org/10.1109/BID.2017.8336590
Ghosh, S., Kumar, H., Kumar, P.V., & Nayak, J.S. (2015). Study on Classification of Plants Images using Combined Classifier
Gogul, I., & Kumar, V. S. (2017). Flower species recognition system using convolution neural networks and transfer learning. 2017 4th International Conference on Signal Processing, Communication and Networking, ICSCN 2017, 1–6. https://doi.org/10.1109/ICSCN.2017.8085675
Hiary, H., Saadeh, H., Saadeh, M., & Yaqub, M. (2015). Flower Classification using Deep Convolutional Neural Networks, 12, 1–8. https://doi.org/10.1049/iet-cvi.2017.0155
Hussein, S. A., Naby, H. El, & Youssif, A. A. A. (2016). Image Multi-Classification using PHOW Features. IOSR Journal of Computer Engineering, 18(5), 2278–2661. https://doi.org/10.9790/0661-1805063136
Marín, M., & Rangel, J. (2000). Comercialización Internacional de Flores: Antecedentes y Evolución: 1990-1999. Universidad Nacional de Colombia, 278.
Norvig, P., & Russell, S. (2014). Inteligencia artificial. Elsevier Brasil. (Vol. 1). https://doi.org/M-26913-2004
Núcleo Ambiental S.A.S. (2015). Flores & follajes, 1–42. Recuperado de: https://www.google.com.co/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=7&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiMq_TrkpXQAhVFKyYKHcIgAMwQFghNMAY&url=https://www.ccb.org.co/content/download/13733/175129/file/Flore Follajes.pdf&usg=AFQjCNFGTwQCPrE2PPnoFqW55y-LHixNvA&sig
Liu, W., Rao, Y., Fan, B., Song, J., & Wang, Q. (2017). Flower classification using fusion descriptor and SVM. 2017 International Smart Cities Conference, ISC2 2017
Palma, J., y Marín, R. (2008). Inteligencia Artificial. Inteligencia Artificial (Vol. 2). McGraw-Hill. España. https://doi.org/10.4114/ia.v2i6.614
Perez, R. (2002). Plagas Y Enfermedades Importantes Del Rosal, 63.
Ponce, P. (2010). Inteligencia Artificial con Aplicaciones a la Ingeniería. (Alfaomega, Ed.) (Primera Ed). México
Purohit, S., Gandhi, S., Viroja, R., & Chaudhary, N. (2015). Automatic Plant Species Recognition Technique using Machine learning approaches. 2015 International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet), 710–719. https://doi.org/10.1109/CoCoNet.2015.7411268
Ravindran, P., Costa, A.M., Soares, R.E., & Wiedenhoeft, A.C. (2018). Classification of CITES-listed and other neotropical Meliaceae wood images using convolutional neural networks. Plant Methods
Shukla, T., Mishra, N., & Sharma, S. (2013). Automatic image annotation using SURF Features. 2013 Annual IEEE India Conference, INDICON 2013, 68(4), 920–924. https://doi.org/10.1109/INDCON.2012.6420748
Tárrega, P., (2015, marzo 5). Procesado de imagen de forma sencilla [Archivo de video]. Recuperado de https://la.mathworks.com/videos/image-processing-made-easy-100161.html?fbclid=IwAR3fYY1kCVzKTJgKpjXAe_QIDEVoidW_E-3dWbOtjDW4f5pRXjUKMQcadTQ
Tárrega, P., (2015, mayo 7). Aprendizaje automático (Machine Learning) de forma sencilla [Archivo de video]. Recuperado de https://la.mathworks.com/videos/machine-learning-made-easy-101277.html
Tiay, T., Benyaphaichit, P., & Riyamongkol, P. (2014). Flower Recognition System Based on Image Processing, 99–102.
Uddin, M.A., Joolee, J.B., Alam, A., & Lee, Y. (2017). Human Action Recognition Using Adaptive Local Motion Descriptor in Spark. IEEE Access, 5, 21157-21167.
Xia, X., Xu, C., & Nan, B. (2017). Inception-v3 for flower classification. 2017 2nd International Conference on Image, Vision and Computing, ICIVC 2017, 783–787. https://doi.org/10.1109/ICIVC.2017.7984661
Zamora, P. E. (2016). Algunas Fisiopatias De Frutos, Tallos Y Hojas En Cultivos Protegidos
Zawbaa, H. M., Abbass, M., & Basha, S. H. (2014). An Automatic Flower Classification Approach Using Machine Learning Algorithms. Icacci, 895–901. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2014.6968612
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Por lo que al final del desarrollo se obtiene una aplicación a modo de interfaz de usuario que permite ver análisis de la calidad de las fotografías de rosas ingresadas al mismo.Submitted by Melissa Cuastuza (mcuastuza@pedagogica.edu.co) on 2020-07-30T15:55:27Z No. of bitstreams: 1 TE-24132.pdf: 1871277 bytes, checksum: df400b05b6b065b5600711c84f807ab3 (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca UPN (repositoriobiblioteca@pedagogica.edu.co) on 2020-07-30T15:57:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TE-24132.pdf: 1871277 bytes, checksum: df400b05b6b065b5600711c84f807ab3 (MD5)Approved for entry into archive by Melissa Cuastuza (mcuastuza@pedagogica.edu.co) on 2020-07-30T15:58:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TE-24132.pdf: 1871277 bytes, checksum: df400b05b6b065b5600711c84f807ab3 (MD5)Made available in DSpace on 2020-07-30T15:58:18Z (GMT). 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El Mildeo Velloso acecha su cultivo Protéjalo con el mejor portafolio. [Folleto]. Autor.Cárdenas, M., & Rodríguez, M. (2011). Colombia y la creación de una empresa productora de flores. Universidad de La Sabana, 166.Csurka, G., C. R. Dance, L. Fan, J. Willamowski, and C. Bray. Visual Categorization with Bags of Keypoints. Workshop on Statistical Learning in Computer Vision. 2004, ECCV 1 (1–22), 1–2.Dharwadkar, S., Bhat, G., Reddy, N. V. S., & Aithal, P. K. (2017). Floriculture classification using simple neural network and deep learning. 2017 2nd IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT), 619–622. https://doi.org/10.1109/RTEICT.2017.8256671Do, T. B., Nguyen, H. H., Nguyen, T. T. N., Vu, H., Tran, T. T. H., & Le, T. L. (2017). Plant identification using score-based fusion of multi-organ images. Proceedings - 2017 9th International Conference on Knowledge and Systems Engineering, KSE 2017, 2017–Janua, 191–196. https://doi.org/10.1109/KSE.2017.8119457García Santillán, I. D. (2008). Visión artificial y procesamiento digital de imágenes usando Matlab. Quito, Ecuador: Cámara Ecuatoriana del Libro - Núcleo de PichinchaGavai, N. R., Jakhade, Y. A., Tribhuvan, S. A., & Bhattad, R. (2018). MobileNets for flower classification using TensorFlow. 2017 International Conference on Big Data, IoT and Data Science, BID 2017, 2018–Janua, 154–158. https://doi.org/10.1109/BID.2017.8336590Ghosh, S., Kumar, H., Kumar, P.V., & Nayak, J.S. (2015). Study on Classification of Plants Images using Combined ClassifierGogul, I., & Kumar, V. S. (2017). Flower species recognition system using convolution neural networks and transfer learning. 2017 4th International Conference on Signal Processing, Communication and Networking, ICSCN 2017, 1–6. https://doi.org/10.1109/ICSCN.2017.8085675Hiary, H., Saadeh, H., Saadeh, M., & Yaqub, M. (2015). Flower Classification using Deep Convolutional Neural Networks, 12, 1–8. https://doi.org/10.1049/iet-cvi.2017.0155Hussein, S. A., Naby, H. El, & Youssif, A. A. A. (2016). Image Multi-Classification using PHOW Features. IOSR Journal of Computer Engineering, 18(5), 2278–2661. https://doi.org/10.9790/0661-1805063136Marín, M., & Rangel, J. (2000). Comercialización Internacional de Flores: Antecedentes y Evolución: 1990-1999. Universidad Nacional de Colombia, 278.Norvig, P., & Russell, S. (2014). Inteligencia artificial. Elsevier Brasil. (Vol. 1). https://doi.org/M-26913-2004Núcleo Ambiental S.A.S. (2015). Flores & follajes, 1–42. Recuperado de: https://www.google.com.co/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=7&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiMq_TrkpXQAhVFKyYKHcIgAMwQFghNMAY&url=https://www.ccb.org.co/content/download/13733/175129/file/Flore Follajes.pdf&usg=AFQjCNFGTwQCPrE2PPnoFqW55y-LHixNvA&sigLiu, W., Rao, Y., Fan, B., Song, J., & Wang, Q. (2017). Flower classification using fusion descriptor and SVM. 2017 International Smart Cities Conference, ISC2 2017Palma, J., y Marín, R. (2008). Inteligencia Artificial. Inteligencia Artificial (Vol. 2). McGraw-Hill. España. https://doi.org/10.4114/ia.v2i6.614Perez, R. (2002). Plagas Y Enfermedades Importantes Del Rosal, 63.Ponce, P. (2010). Inteligencia Artificial con Aplicaciones a la Ingeniería. (Alfaomega, Ed.) (Primera Ed). MéxicoPurohit, S., Gandhi, S., Viroja, R., & Chaudhary, N. (2015). Automatic Plant Species Recognition Technique using Machine learning approaches. 2015 International Conference on Computing and Network Communications (CoCoNet), 710–719. https://doi.org/10.1109/CoCoNet.2015.7411268Ravindran, P., Costa, A.M., Soares, R.E., & Wiedenhoeft, A.C. (2018). Classification of CITES-listed and other neotropical Meliaceae wood images using convolutional neural networks. Plant MethodsShukla, T., Mishra, N., & Sharma, S. (2013). Automatic image annotation using SURF Features. 2013 Annual IEEE India Conference, INDICON 2013, 68(4), 920–924. https://doi.org/10.1109/INDCON.2012.6420748Tárrega, P., (2015, marzo 5). Procesado de imagen de forma sencilla [Archivo de video]. Recuperado de https://la.mathworks.com/videos/image-processing-made-easy-100161.html?fbclid=IwAR3fYY1kCVzKTJgKpjXAe_QIDEVoidW_E-3dWbOtjDW4f5pRXjUKMQcadTQTárrega, P., (2015, mayo 7). Aprendizaje automático (Machine Learning) de forma sencilla [Archivo de video]. Recuperado de https://la.mathworks.com/videos/machine-learning-made-easy-101277.htmlTiay, T., Benyaphaichit, P., & Riyamongkol, P. (2014). Flower Recognition System Based on Image Processing, 99–102.Uddin, M.A., Joolee, J.B., Alam, A., & Lee, Y. (2017). Human Action Recognition Using Adaptive Local Motion Descriptor in Spark. IEEE Access, 5, 21157-21167.Xia, X., Xu, C., & Nan, B. (2017). Inception-v3 for flower classification. 2017 2nd International Conference on Image, Vision and Computing, ICIVC 2017, 783–787. https://doi.org/10.1109/ICIVC.2017.7984661Zamora, P. E. (2016). Algunas Fisiopatias De Frutos, Tallos Y Hojas En Cultivos ProtegidosZawbaa, H. M., Abbass, M., & Basha, S. H. (2014). An Automatic Flower Classification Approach Using Machine Learning Algorithms. Icacci, 895–901. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2014.6968612THUMBNAILTE-24132.pdf.jpgTE-24132.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2603http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/12074/4/TE-24132.pdf.jpg9392770a4fd98e5072be39762e618714MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/12074/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TE-24132 LIC. DE USO.pdfTE-24132 LIC. DE USO.pdfapplication/pdf153183http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/12074/3/TE-24132%20LIC.%20DE%20USO.pdf0db4432253c64756a3504bb2f5188f5eMD53ORIGINALTE-24132.pdfTE-24132.pdfapplication/pdf1871277http://repository.pedagogica.edu.co/bitstream/20.500.12209/12074/1/TE-24132.pdfdf400b05b6b065b5600711c84f807ab3MD5120.500.12209/12074oai:repository.pedagogica.edu.co:20.500.12209/120742023-09-12 10:38:18.136Repositorio Institucional Universidad Pedagógica Nacionalrepositorio@pedagogica.edu.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