Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado

Investigación Tecnológica

Autores:
Betancourt-Gualteros, Diego Mauricio
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Católica de Colombia
Repositorio:
RIUCaC - Repositorio U. Católica
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/1690
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10983/1690
Palabra clave:
VISIÓN ARTIFICIAL
MATLAB
MALEZAS
PROGRAMACIÓN
AMBIENTE CONTROLADO
REDES NEURONALES [COMPUTADORES]
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2014
id UCATOLICA2_c1614cb51d9946633410bc310802d0fa
oai_identifier_str oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/1690
network_acronym_str UCATOLICA2
network_name_str RIUCaC - Repositorio U. Católica
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
title Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
spellingShingle Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
VISIÓN ARTIFICIAL
MATLAB
MALEZAS
PROGRAMACIÓN
AMBIENTE CONTROLADO
REDES NEURONALES [COMPUTADORES]
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
title_short Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
title_full Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
title_fullStr Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
title_full_unstemmed Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
title_sort Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado
dc.creator.fl_str_mv Betancourt-Gualteros, Diego Mauricio
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Serrato-Panqueba, Beatriz Nathalia
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Betancourt-Gualteros, Diego Mauricio
dc.subject.spa.fl_str_mv VISIÓN ARTIFICIAL
MATLAB
MALEZAS
PROGRAMACIÓN
AMBIENTE CONTROLADO
topic VISIÓN ARTIFICIAL
MATLAB
MALEZAS
PROGRAMACIÓN
AMBIENTE CONTROLADO
REDES NEURONALES [COMPUTADORES]
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv REDES NEURONALES [COMPUTADORES]
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
description Investigación Tecnológica
publishDate 2014
dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv 2014-12-17T23:04:49Z
dc.date.available.spa.fl_str_mv 2014-12-17T23:04:49Z
dc.date.issued.spa.fl_str_mv 2014
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv https://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv Betancourt-Gualteros, D. M. (2014). Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones. Bogotá, Colombia
dc.identifier.uri.spa.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10983/1690
identifier_str_mv Betancourt-Gualteros, D. M. (2014). Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones. Bogotá, Colombia
url http://hdl.handle.net/10983/1690
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.none.fl_str_mv BALCÁZAR, Mario. Desarrollo de un módulo SIG para el manejo de imágenes multiespectrales orientado a la agricultura de precisión. Trabajo de grado Ingeniero electrónico. Lima: pontificia universidad católica del Perú. Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2011. 54 p.
BERMUDEZ, Herdenson y BAÉZ, Juan. Aplicación de técnicas de visión artificial para el reconocimiento de naranjas maduras en el árbol. Trabajo de grado Ingeniero electrónico. Bucaramanga: Pontificia bolivariana. Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2010. 67 p.
CABELLO, Enrrique. Técnicas de reconocimiento facial mediante redes neuronales. Tesis doctoral en Ingeniería. Madrid: Universidad politécnica de Madrid. Facultad de ingeniería. Departamento de Informática, 2004. 151 p.
CANO, Octavio y LOPEZ, Ernesto. Control preemergente y postemergente de malezas en frijol, de humedad residual en Veracruz. . En: Agronomía mesoamericana. Agosto-noviembre, 1996. vol. 7, no. 2., p. 42-49.
COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY INTERNATIONAL CONFERENCE. (13: 23-25, Diciembre, 2010: Dhaka, Bangladés). Leaf shape identification based plant biometrics. Dhaka: IEEE, 2010. 617 p.
COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY INTERNATIONAL CONFERENCE. (4: 12-14, Diciembre, 2008: Wuhan, Hubei). Recognition of Plants by Leaves Digital Image and Neural Network. Wuhan: IEEE, 2008. 910 p.
COMPUTER DESIGN AND APPLICATIONS INTERNATIONAL CONFERENCE. (1: 25-27, Junio, 2010: Qinhuangdao, China). Method of plant texture image recognition based on genetic programming. Qinhuangdao: IEEE, 2010. 612 p.
FROILAN, Hugo y HUERTA, Vega. Redes neuronales para el reconocimiento de la calidad morfológica de mangos exportables para la empresa Biofruit del Perú S.A.C. Tesis doctoral en Ingeniería. Lima: Universidad nacional Federico Villarreal. Facultad de ingeniería. Departamento de Sistemas, 2011. 117 p.
GARCIA, pablo. Reconocimiento de imágenes utilizando redes neuronales artificiales. Tesis de maestría Investigación en informática. Madrid: Universidad complutense de Madrid. Facultad de ingeniería. Departamento de Informática, 2013. 67 p.
GONZALES, Ana. Reconocimiento de imágenes mediante redes neuronales artificiales aplicadas a la Iridiología. Tesis de maestría Ciencias en ingeniería eléctrica. Madrid: Centro de investigación y estudios avanzados del I.P.N. Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2005. 103 p.
HERRERA, Franklin. Combate de malezas. En: Manual de recomendaciones técnicas. Cultivo de frijol. San José: C.R.: INTA, 2008. 82 p.
IMAGING SYSTEMS AND TECHNIQUES INTERNATIONAL CONFERENCE. (1: 17-18, mayo, 2011: Penang, Malasia). Plant Species Recognition Using Leaf Contours. Penang: IEEE, 2011. 430 p.
JARAMILLO, Gabriel. Redes neuronales aplicadas al análisis de imágenes para el desarrollo de un prototipo de un sistema de seguridad. Trabajo de grado Ingeniero de sistemas. Pereira: Universidad tecnológica. Facultad de ingeniería. Departamento de Sistemas, 2009. 70 p.
MADUELL, Eloi. Visión artificial. Barcelona: UOC. 2012. 30p.
ORDOÑEZ, Paul y QUILLUPANGUILUJE, Alexandra. Diseño e implementación de un sistema de clasificación de rosas aplicando visión artificial con Labview. Trabajo de grado Ingeniero electrónico y control. Quito: Escuela politécnica internacional, Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2011. 193 p.
PATTERN RECOGNITION, INFORMATICS AND MEDICAL ENGINEERING INTERNATIONAL CONFERENCE. (1: 21-23, marzo, 2012: Salem, Tamilnadu). An Efficient Leaf Recognition Algorithm for Plant classification Using Support Vector Machine. Penang: IEEE, 2012. 470 p.
PRASHER y LANDRY. Application of artificial neural networks in image recognition and classification of crop and weeds. Canada: Department of Agricultural and Biosystems Engineering, McGill University., 2000. H9X 3V9 (PA).
ROSALES, Enrique y MEDINA, Tomás. Manejo de maleza en cultivos básicos. Veracruz: INIFAP., 2012. 26 p.
SAMPALLO, Guillermo. Reconocimiento de Tipos de Hojas. En Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, Abril-mayo, 2003, vol. 7 no. 21, p. 55-62.
SANDOVAL, Zulma. Caracterización y clasificación de café cereza usando visión artificial. Tesis de maestría en Automatización industrial. Manizales: universidad nacional. Facultad de ingeniería y arquitectura. Departamento de electricidad, electrónica y computación, 2005. 111 p.
VARGAS, Víctor. Sistema de control artificial para el control de calidad en piezas cromadas. Tesis de maestría en Ingeniería de manuestructura. México D.F.: Instituto politécnico internacional. Facultad de ingeniería. Departamento de electrónica y mecánica, 2010. 182 p.
WIJESINGHA. Automatic Detection System for the Identification of Plants Using Herbarium Specimen Images. En: Tropical Agricultural Research, Noviembre-diciembre, 2011, vol. 23 no. 1, p. 42-50.
dc.rights.spa.fl_str_mv Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2014
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
rights_invalid_str_mv Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2014
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones
institution Universidad Católica de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/074b6423-63b6-436d-8858-3b88510c5852/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/93b61b90-d711-43a2-831a-12343eac5da1/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/2059cfb9-770d-482f-a859-8038f396f691/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f3765ae8-df1f-44b7-abce-a4bee5219436/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/dc2c8b84-25ad-4f05-ac01-380e1886bbf8/download
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/0e2d99bc-b89c-48b8-b072-2337b775df0b/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 3f06ab5b4108cd38b0828ea16f201e81
f29b6d6fefcc20de181948d694f1a185
5a046bcd362351927df409dd029ee57a
c26bd03c1217921b245c261c00997172
da39b076e1d9112d8fd6886bf17d4ce5
3c987dc86f4bc5280d3654eac85b3d1c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC
repository.mail.fl_str_mv bdigital@metabiblioteca.com
_version_ 1814256323386146816
spelling Serrato-Panqueba, Beatriz Nathalia44ea39d5-1b8c-4d16-9f14-5c8642425bd0-1Betancourt-Gualteros, Diego Mauricioc907e84e-11c8-40ac-b93f-c8eeec1a8d69-12014-12-17T23:04:49Z2014-12-17T23:04:49Z2014Investigación TecnológicaEste trabajo plantea el desarrollo de un sistema de visión artificial por capturas y en tiempo real, como primera etapa de un macro proyecto para la inspección automática de cultivos de frijol, el cual emplea métodos heurísticos para la diferenciación entre los elementos de la imagen. El sistema consta principalmente de cuatro etapas las cuales son: ambiente controlado, adquisición, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones.PregradoIngeniero Electrónicoapplication/pdfBetancourt-Gualteros, D. M. (2014). Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/10983/1690spaFacultad de IngenieríaIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesBALCÁZAR, Mario. Desarrollo de un módulo SIG para el manejo de imágenes multiespectrales orientado a la agricultura de precisión. Trabajo de grado Ingeniero electrónico. Lima: pontificia universidad católica del Perú. Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2011. 54 p.BERMUDEZ, Herdenson y BAÉZ, Juan. Aplicación de técnicas de visión artificial para el reconocimiento de naranjas maduras en el árbol. Trabajo de grado Ingeniero electrónico. Bucaramanga: Pontificia bolivariana. Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2010. 67 p.CABELLO, Enrrique. Técnicas de reconocimiento facial mediante redes neuronales. Tesis doctoral en Ingeniería. Madrid: Universidad politécnica de Madrid. Facultad de ingeniería. Departamento de Informática, 2004. 151 p.CANO, Octavio y LOPEZ, Ernesto. Control preemergente y postemergente de malezas en frijol, de humedad residual en Veracruz. . En: Agronomía mesoamericana. Agosto-noviembre, 1996. vol. 7, no. 2., p. 42-49.COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY INTERNATIONAL CONFERENCE. (13: 23-25, Diciembre, 2010: Dhaka, Bangladés). Leaf shape identification based plant biometrics. Dhaka: IEEE, 2010. 617 p.COMPUTER AND INFORMATION TECHNOLOGY INTERNATIONAL CONFERENCE. (4: 12-14, Diciembre, 2008: Wuhan, Hubei). Recognition of Plants by Leaves Digital Image and Neural Network. Wuhan: IEEE, 2008. 910 p.COMPUTER DESIGN AND APPLICATIONS INTERNATIONAL CONFERENCE. (1: 25-27, Junio, 2010: Qinhuangdao, China). Method of plant texture image recognition based on genetic programming. Qinhuangdao: IEEE, 2010. 612 p.FROILAN, Hugo y HUERTA, Vega. Redes neuronales para el reconocimiento de la calidad morfológica de mangos exportables para la empresa Biofruit del Perú S.A.C. Tesis doctoral en Ingeniería. Lima: Universidad nacional Federico Villarreal. Facultad de ingeniería. Departamento de Sistemas, 2011. 117 p.GARCIA, pablo. Reconocimiento de imágenes utilizando redes neuronales artificiales. Tesis de maestría Investigación en informática. Madrid: Universidad complutense de Madrid. Facultad de ingeniería. Departamento de Informática, 2013. 67 p.GONZALES, Ana. Reconocimiento de imágenes mediante redes neuronales artificiales aplicadas a la Iridiología. Tesis de maestría Ciencias en ingeniería eléctrica. Madrid: Centro de investigación y estudios avanzados del I.P.N. Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2005. 103 p.HERRERA, Franklin. Combate de malezas. En: Manual de recomendaciones técnicas. Cultivo de frijol. San José: C.R.: INTA, 2008. 82 p.IMAGING SYSTEMS AND TECHNIQUES INTERNATIONAL CONFERENCE. (1: 17-18, mayo, 2011: Penang, Malasia). Plant Species Recognition Using Leaf Contours. Penang: IEEE, 2011. 430 p.JARAMILLO, Gabriel. Redes neuronales aplicadas al análisis de imágenes para el desarrollo de un prototipo de un sistema de seguridad. Trabajo de grado Ingeniero de sistemas. Pereira: Universidad tecnológica. Facultad de ingeniería. Departamento de Sistemas, 2009. 70 p.MADUELL, Eloi. Visión artificial. Barcelona: UOC. 2012. 30p.ORDOÑEZ, Paul y QUILLUPANGUILUJE, Alexandra. Diseño e implementación de un sistema de clasificación de rosas aplicando visión artificial con Labview. Trabajo de grado Ingeniero electrónico y control. Quito: Escuela politécnica internacional, Facultad de ingeniería. Departamento de Electrónica, 2011. 193 p.PATTERN RECOGNITION, INFORMATICS AND MEDICAL ENGINEERING INTERNATIONAL CONFERENCE. (1: 21-23, marzo, 2012: Salem, Tamilnadu). An Efficient Leaf Recognition Algorithm for Plant classification Using Support Vector Machine. Penang: IEEE, 2012. 470 p.PRASHER y LANDRY. Application of artificial neural networks in image recognition and classification of crop and weeds. Canada: Department of Agricultural and Biosystems Engineering, McGill University., 2000. H9X 3V9 (PA).ROSALES, Enrique y MEDINA, Tomás. Manejo de maleza en cultivos básicos. Veracruz: INIFAP., 2012. 26 p.SAMPALLO, Guillermo. Reconocimiento de Tipos de Hojas. En Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, Abril-mayo, 2003, vol. 7 no. 21, p. 55-62.SANDOVAL, Zulma. Caracterización y clasificación de café cereza usando visión artificial. Tesis de maestría en Automatización industrial. Manizales: universidad nacional. Facultad de ingeniería y arquitectura. Departamento de electricidad, electrónica y computación, 2005. 111 p.VARGAS, Víctor. Sistema de control artificial para el control de calidad en piezas cromadas. Tesis de maestría en Ingeniería de manuestructura. México D.F.: Instituto politécnico internacional. Facultad de ingeniería. Departamento de electrónica y mecánica, 2010. 182 p.WIJESINGHA. Automatic Detection System for the Identification of Plants Using Herbarium Specimen Images. En: Tropical Agricultural Research, Noviembre-diciembre, 2011, vol. 23 no. 1, p. 42-50.Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2014info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2VISIÓN ARTIFICIALMATLABMALEZASPROGRAMACIÓNAMBIENTE CONTROLADOREDES NEURONALES [COMPUTADORES]PROCESAMIENTO DE IMÁGENESINTELIGENCIA ARTIFICIALSistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controladoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationORIGINALTRABAJO DE GRADO.pdfTRABAJO DE GRADO.pdfArticulo principalapplication/pdf2466527https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/074b6423-63b6-436d-8858-3b88510c5852/download3f06ab5b4108cd38b0828ea16f201e81MD51RAE.pdfRAE.pdfRAEapplication/pdf140632https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/93b61b90-d711-43a2-831a-12343eac5da1/downloadf29b6d6fefcc20de181948d694f1a185MD52TEXTTRABAJO DE GRADO.pdf.txtTRABAJO DE GRADO.pdf.txtExtracted texttext/plain98586https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/2059cfb9-770d-482f-a859-8038f396f691/download5a046bcd362351927df409dd029ee57aMD53RAE.pdf.txtRAE.pdf.txtExtracted texttext/plain9551https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f3765ae8-df1f-44b7-abce-a4bee5219436/downloadc26bd03c1217921b245c261c00997172MD54THUMBNAILTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgRIUCACimage/jpeg3503https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/dc2c8b84-25ad-4f05-ac01-380e1886bbf8/downloadda39b076e1d9112d8fd6886bf17d4ce5MD55RAE.pdf.jpgRAE.pdf.jpgRIUCACimage/jpeg4129https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/0e2d99bc-b89c-48b8-b072-2337b775df0b/download3c987dc86f4bc5280d3654eac85b3d1cMD5610983/1690oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/16902023-03-24 16:40:26.265https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2014https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaCbdigital@metabiblioteca.com