DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN LA HOJA DEL TOMATE MEDIANTE UN SISTEMA EMBEBIDO USANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL E IMÁGENES
Dentro del sector agrícola, el cultivo de tomates es uno de los más relevantes a nivel global, debido a su alta demanda y la diversidad de usos que presenta. No obstante, estos cultivos pueden verse perjudicados por enfermedades y plagas, que conlleva consecuencias irreversibles en la producción si...
- Autores:
-
Guerrero Rangel, Wilmer Andrés
Rodríguez Rodríguez, Harold Hernando
Santos Ortiz, Camilo Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/14341
- Palabra clave:
- HOJA DE TOMATE
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IMÁGENES
ENFERMEDADES EN PLANTAS
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TOMATO LEAF DISEASE DIAGNOSIS BY AN EMBEDDED SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND IMAGING |
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Dentro del sector agrícola, el cultivo de tomates es uno de los más relevantes a nivel global, debido a su alta demanda y la diversidad de usos que presenta. No obstante, estos cultivos pueden verse perjudicados por enfermedades y plagas, que conlleva consecuencias irreversibles en la producción si no se detectan a tiempo. Por ello, se plantea la necesidad de desarrollar un sistema especializado en inteligencia artificial, que pueda identificar enfermedades en las hojas de tomate mediante el uso de imágenes. Este sistema es diseñado para ser utilizado tanto por agricultores con experiencia cultivando tomate, como por ingenieros agrónomos, con el objetivo de realizar diagnósticos tempranos y asegurar la salud del cultivo. Asimismo, su implementación podría tener fines educativos, permitiendo el estudio de las enfermedades que afectan al tomate y se ven manifestadas en las hojas, apoyando el seguimiento de los cultivos. Para llevar a cabo este proyecto, se utilizó una base de datos proporcionada por la comunidad Kaggle y se visitaron diferentes invernaderos para capturar imágenes de hojas sanas y enfermas de los cultivos de tomate. Se emplearon herramientas de software libre y código abierto para cada etapa del proyecto, entre ellas Google Colaboratory, con el fin de entrenar una inteligencia artificial de jerarquía simplificada y tres modelos de Transfer Learning. Finalmente, el modelo resultante fue implementado en dos sistemas embebidos, NVIDIA Jetson Nano de 4GB y Raspberry pi 4B, y se realizó un análisis comparativo de los resultados obtenidos para validar su rendimiento en ambas tarjetas de desarrollo. |
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No obstante, estos cultivos pueden verse perjudicados por enfermedades y plagas, que conlleva consecuencias irreversibles en la producción si no se detectan a tiempo. Por ello, se plantea la necesidad de desarrollar un sistema especializado en inteligencia artificial, que pueda identificar enfermedades en las hojas de tomate mediante el uso de imágenes. Este sistema es diseñado para ser utilizado tanto por agricultores con experiencia cultivando tomate, como por ingenieros agrónomos, con el objetivo de realizar diagnósticos tempranos y asegurar la salud del cultivo. Asimismo, su implementación podría tener fines educativos, permitiendo el estudio de las enfermedades que afectan al tomate y se ven manifestadas en las hojas, apoyando el seguimiento de los cultivos. Para llevar a cabo este proyecto, se utilizó una base de datos proporcionada por la comunidad Kaggle y se visitaron diferentes invernaderos para capturar imágenes de hojas sanas y enfermas de los cultivos de tomate. Se emplearon herramientas de software libre y código abierto para cada etapa del proyecto, entre ellas Google Colaboratory, con el fin de entrenar una inteligencia artificial de jerarquía simplificada y tres modelos de Transfer Learning. Finalmente, el modelo resultante fue implementado en dos sistemas embebidos, NVIDIA Jetson Nano de 4GB y Raspberry pi 4B, y se realizó un análisis comparativo de los resultados obtenidos para validar su rendimiento en ambas tarjetas de desarrollo.PregradoIngeniero ElectrónicoWithin the agricultural sector, tomato cultivation is one of the most relevant globally, due to its high demand and the diversity of uses it presents. However, these crops can be harmed by diseases and pests, which can have irreversible consequences on production if not detected in time. Therefore, there is a need to develop a specialized artificial intelligence system that can identify diseases in tomato leaves using images. This system would be aimed at both experienced farmers and agricultural engineers, with the aim of making early diagnoses and ensuring the health of the crop. Likewise, its implementation could have educational purposes, allowing the study of diseases that affect tomato leaves and supporting crop monitoring. To carry out this project, a database provided by the Kaggle community was used and different greenhouses were visited to capture images of healthy and diseased tomato leaves. Free and open-source software tools were used for each stage of the project, including Google Colaboratory, in order to train a simplified hierarchy artificial intelligence and three Transfer Learning models. Finally, the resulting model was implemented in two embedded systems, NVIDIA Jetson Nano 4GB and Raspberry Pi 4B, and a comparative analysis of the results obtained was carried out to validate its performance on both development boards.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesHOJA DE TOMATEREDES NEURONALES PROFUNDASPYTHONIMÁGENESENFERMEDADES EN PLANTASTOMATO LEAFDEEP NEURAL NETWORKSPYTHONIMAGESPLANT DISEASESDIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN LA HOJA DEL TOMATE MEDIANTE UN SISTEMA EMBEBIDO USANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL E IMÁGENESTOMATO LEAF DISEASE DIAGNOSIS BY AN EMBEDDED SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND IMAGINGTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf12620354https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d63ae617-3391-4303-b290-7be4602708c4/download0692e1d7e1cf8123127e3b72d301542aMD51Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf627410https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/89d4b203-3f67-4a1b-805c-e5d487283c4f/download5d97bf727a505fbce5a875f987d1ed23MD52Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf69227https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/862fd05a-9e5e-46c8-8d73-18d021ab4377/downloadfa365bc6d45d9eb509ab5ff47e8aef2fMD53Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf325041https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/f613d85c-773d-4d91-919a-ff520ad61b0a/download7d16cbe25dc61006856928e3befa1c1bMD55Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf618306https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9d36c63b-932c-475f-8e2e-656dc0be407a/download230ebc3519828e0c8f3b72b71677b12bMD57Anexo A.pdfAnexo A.pdfapplication/pdf0https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/ac5ebf6d-1df8-493e-be1c-f8bf2eb778ae/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD58Anexo B.pdfAnexo B.pdfapplication/pdf0https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/58b06d0a-3ff4-40fe-8170-eeebd9f9e76c/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD59Anexo C.pdfAnexo C.pdfapplication/pdf0https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/805c1c2a-6493-40e4-bb5a-b2dd446b1f46/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD510Anexo D.pdfAnexo D.pdfapplication/pdf0https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b9023b98-3cce-4e1e-9378-f48c24dada5d/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD511Anexo E.pdfAnexo E.pdfapplication/pdf0https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/330d2905-5a90-4c92-835a-426c1fbddf3e/downloadd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD512LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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