Sistema de visión artificial para la detección y control de plagas y enfermedades en los cultivos de sandía en el departamento de Córdoba
En 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 camp...
- Autores:
-
Atencio Flórez, Juan Carlos
Cueto Morelo, Raúl Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Procesamiento de imágenes
Aprendizaje informático o automatizado
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Inteligencia artificial
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En 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. |
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Gómez-Camperos, J.A., Jaramillo, H.Y., & Guerrero-Gómez, G. (2021). Técnicas de procesamiento digital de imágenes para detección de plagas y enfermedades en cultivos: una revisión. INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD. Martínez-Corral, L., Martínez-Rubín, E., Flores-García, F., Castellanos, G.C., Juarez, A.L., & López, M. (2009). Desarrollo de una base de datos para caracterización de alfalfa (Medicago sativa L.) en un sistema de visión artificial. Santa María Pinedo, J.C., Ríos López, C.A., Rodríguez Grández, C., & García Estrella, C.W. (2021). Reconocimiento de patrones de imágenes a través de un sistema de visión artificial en MATLAB. Revista Científica de Sistemas e Informática. Malpartida, S., & Ángel, E.T. (2011). Sistema de visión artificial para el reconocimiento y manipulación de objetos utilizando un brazo robot. Vargas, O.L., & Perrez, Á.A. (2019). Implementación de un Sistema de Visión Artificial para la clasificación de naranja producida en el departamento del Quindío. 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Diseño e implementación de un sistema de visión artificial para análisis de datos NDVI en imágenes espectrales de cultivos de brócoli obtenidos mediante una aeronave pilotada remotamente. Infociencia. Tinajero, J., Acosta, L.A., Chango, E.F., & Moyon, J.F. (2020). Sistema de visión artificial para clasificación de latas de pintura por color considerando el espacio de color RGB. Salazar, P., Ortiz, S., Hernandez, T.H., & Bermeo, N.V. (2016). Artificial Vision System Using Mobile Devices for Detection of Fusarium Fungus in Corn. Res. Comput. Sci., 121, 95-104. Ghyar, B.S., & Birajdar, G.K. (2017). Computer vision based approach to detect rice leaf diseases using texture and color descriptors. 2017 International Conference on Inventive Computing and Informatics (ICICI), 1074-1078. Yasir, R., Rahman, M.A., & Ahmed, N. (2014). Dermatological disease detection using image processing and artificial neural network. 8th International Conference on Electrical and Computer Engineering, 687-690. 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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.In 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.Introducción ................................. 10Planteamiento del problema ............................ 11Justificación .............................. 14Objetivos ................................... 16Marco Hipótesis ........................................ 16Estado del arte ....................... 17Marco conceptual ................................ 33Metodología ............................................. 42Desarrollo del Sistema ............................... 43Análisis del Sistema ........................ 43Diseño del Sistema .............................. 44Modelo Entidad Relación ............................... 44Modelo Relacional ................................ 45Casos de Usos del Sistema ............................ 46Diagrama de Clases ............... 71Diagramas de Estados ........................... 72Pruebas .................... 74Pruebas del sistema en Android ......................... 74Resultados y Discusiones ................................... 77Conclusiones .............................. 85Recomendaciones ............................... 87Anexos ................................... 89ANEXO 1. MANUAL DEL USUARIO ....................... 89ANEXO 2. MANUAL DEL USUARIO DE LA APP IMPLEMENTADO EN UN SISTEMA RASPBERRY .................................................................................................................................. 100Algoritmo del modelo de clasificación ............ 106Referencias ............ 147PregradoIngeniero(a) de SistemasTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de IngenieríaMontería, Córdoba, ColombiaIngeniería de SistemasCopyright Universidad de Córdoba, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema de visión artificial para la detección y control de plagas y enfermedades en los cultivos de sandía en el departamento de CórdobaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPGómez-Camperos, J.A., Jaramillo, H.Y., & Guerrero-Gómez, G. (2021). Técnicas de procesamiento digital de imágenes para detección de plagas y enfermedades en cultivos: una revisión. INGENIERÍA Y COMPETITIVIDAD.Martínez-Corral, L., Martínez-Rubín, E., Flores-García, F., Castellanos, G.C., Juarez, A.L., & López, M. (2009). Desarrollo de una base de datos para caracterización de alfalfa (Medicago sativa L.) en un sistema de visión artificial.Santa María Pinedo, J.C., Ríos López, C.A., Rodríguez Grández, C., & García Estrella, C.W. (2021). Reconocimiento de patrones de imágenes a través de un sistema de visión artificial en MATLAB. Revista Científica de Sistemas e Informática.Malpartida, S., & Ángel, E.T. (2011). Sistema de visión artificial para el reconocimiento y manipulación de objetos utilizando un brazo robot.Vargas, O.L., & Perrez, Á.A. (2019). Implementación de un Sistema de Visión Artificial para la clasificación de naranja producida en el departamento del Quindío.León León, R.A., Jara, B.J., Cruz Saavedra, R., Terrones Julcamoro, K., Torres Verastegui, A., & Aponte de la Cruz, M.A. (2020). DESARROLLO DE SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA CONTROL DE CALIDAD DE BOTELLAS EN LA EMPRESA CARTAVIO RUM COMPANY. Ingeniería Investigación y Desarrollo.Bautista, R.A., Constante, P., Gordon, A., & Mendoza, D. (2019). Diseño e implementación de un sistema de visión artificial para análisis de datos NDVI en imágenes espectrales de cultivos de brócoli obtenidos mediante una aeronave pilotada remotamente. Infociencia.Prócel, P.N., & Garcés, A.M. (2015). Diseño e implementación de un sistema de visión artificial para clasificación de al menos tres tipos de frutas.Yandún Velasteguí, M.A. (2020). Detección de enfermedades en cultivos de Papa usando procesamiento de imágenes.Martínez, F.H., Montiel, H., & Martínez, F. (2022). A Machine Learning Model for the Diagnosis of Coffee Diseases. International Journal of Advanced Computer Science and Applications.Ortega, B.R., Biswal, R.R., & Sánchez-Delacruz, E. (2019). Detección de enfermedades en el sector agrícola utilizando Inteligencia Artificial. Res. Comput. Sci., 148, 419-427.Zapata, V., & Alejandro, J.R. (2019). Diseño y desarrollo de un sistema prototipo de diagnóstico de afecciones en plantas de cítricos utilizando procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo.Pillajo, M.A., Pillajo, M.A., & Cabascango, A.S. (2019). Diagnóstico inteligente de enfermedades y plagas en plantas ornamentales.Narciso Horna, W.A., & Manzano Ramos, E.A. (2021). Sistema de visión artificial basado en redes neuronales convolucionales para la selección de arándanos según estándares de exportación. Campus.Huaccha, E.D. (2018). Desarrollo de un sistema de visión artificial para realizar una clasificación uniforme de limones.Bautista, R.A., Constante, P., Gordon, A., & Mendoza, D. (2019). Diseño e implementación de un sistema de visión artificial para análisis de datos NDVI en imágenes espectrales de cultivos de brócoli obtenidos mediante una aeronave pilotada remotamente. Infociencia.Tinajero, J., Acosta, L.A., Chango, E.F., & Moyon, J.F. (2020). Sistema de visión artificial para clasificación de latas de pintura por color considerando el espacio de color RGB.Salazar, P., Ortiz, S., Hernandez, T.H., & Bermeo, N.V. (2016). Artificial Vision System Using Mobile Devices for Detection of Fusarium Fungus in Corn. Res. Comput. Sci., 121, 95-104.Ghyar, B.S., & Birajdar, G.K. (2017). Computer vision based approach to detect rice leaf diseases using texture and color descriptors. 2017 International Conference on Inventive Computing and Informatics (ICICI), 1074-1078.Yasir, R., Rahman, M.A., & Ahmed, N. (2014). 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