Aplicación para estimar el nivel de madurez en las mazorcas de cacao haciendo uso de visión por computador y aprendizaje de máquina “deleco”
La etapa de postcosecha tiene una gran importancia en el proceso productivo de cualquier cultivo, pero debido a la falta de tecnificación en el campo colombiano, casos como los del cacao, se presentan practicas artesanales las cuales afectan la calidad del producto, como por ejemplo: la identificaci...
- Autores:
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Heredia Gómez, Juan Felipe
Ramírez Acuña, Juan Sebastián
Rueda Gómez, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22722
- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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La etapa de postcosecha tiene una gran importancia en el proceso productivo de cualquier cultivo, pero debido a la falta de tecnificación en el campo colombiano, casos como los del cacao, se presentan practicas artesanales las cuales afectan la calidad del producto, como por ejemplo: la identificación de la madurez de sus mazorcas realizada de manera visual; por ello se presenta esta investigación en la cual, se logró proponer una solución al problema anterior haciendo uso de visión por computador y aprendizaje profundo, implementando redes neuronales convolucionales, como lo es YOLO, para ser utilizadas por un dispositivo móvil en el campo colombiano. |
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[1] Bhagat, M., Kumar, D., & Kumar, D. (2019). Role of Internet of Things (IoT) in Smart Farming: A Brief Survey. Proceedings of 3rd International Conference on 2019 Devices for Integrated Circuit, DevIC 2019, 141–145. https://doi.org/10.1109/DEVIC.2019.8783800 [2] Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.-Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. http://arxiv.org/abs/2004.10934 [3] CAOBISCO/ECA/FCC. (2015). Cocoa Beans : Chocolate & Cocoa Industry Quality Requirements. http://www.cocoaquality.eu/data/Cocoa Beans Industry Quality Requirements Apr 2016_En.pdf [4] Chamo, A., D, A., Babura, B., & A.K Karaye. (2017). Influence of Agronomic Practices on Crop Production. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research (IJSBAR), Vol. 31. [5] Hùng, V. (2013). tensorflow-yolov4-tflite. In GitHub repository. GitHub. [6] Machado Cuellar, L., Ordoñez Espinosa, C., Katherine, Y., Cruz, L., & Suárez Salazar, J. (2018). Organoleptic quality assessment of Theobroma cacao L. in cocoa farms in northern Huila, Colombia. Acta Agronómica, 67. https://doi.org/10.15446/acag.v67n1.66572 [7] Nguyễn, H. V. H., Lê, H. M., & Savage, G. P. (2018). Effects of maturity at harvesting and primary processing of cocoa beans on oxalate contents of cocoa powder. Journal of Food Composition and Analysis, 67, 86–90. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jfca.2018.01.007 [8] Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An Incremental Improvement. [9] Sampieri, R. H., Collado, C. F., & Lucio, M. d. (2014). Metodologia de la investigación (Sexta ed.). Mexico D. McGRAW-HILL / INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V. [10] Samui, P., Roy, S., & Balas, V. (2017). Handbook of Neural Computation 1st Edition. [11] Taiwo, A., & Bart-Plange, A. (2016). FACTORS RESPONSIBLE FOR POST-HARVEST LOSSES AND THEIR EFFECTS ON RICE PRODUCING FARMERS: A CASE STUDY OF AFIFE AND AVEYIME RICE PROJECTSIN THE VOLTA REGION OF GHANA. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 3, 1014–1022 [12] Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M. J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023 [13] Yen, D., & Nguyễn, H. (2018). Effects of maturity stages and fermentation of cocoa beans on total phenolic contents and antioxidant capacities in raw cocoa powder. Vietnam Journal of Biotechnology, 14, 743–752. https://doi.org/10.15625/1811-4989/14/4/12309 |
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Heredia, J. F., Ramírez, J. S. & Rueda, J. P. (2020). Aplicación para estimar el nivel de madurez en las mazorcas de cacao haciendo uso de visión por computador y aprendizaje de máquina “deleco”. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22722 |
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Thus, the foundation for this research work was to give a solution to this problem, resulting in the development of a mobile app that uses Computer Vision and Deep Learning techniques such as CNNs and YOLO, to infer theripeness state of a cocoa pod.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14245[1] Bhagat, M., Kumar, D., & Kumar, D. (2019). Role of Internet of Things (IoT) in Smart Farming: A Brief Survey. Proceedings of 3rd International Conference on 2019 Devices for Integrated Circuit, DevIC 2019, 141–145. https://doi.org/10.1109/DEVIC.2019.8783800[2] Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.-Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. http://arxiv.org/abs/2004.10934[3] CAOBISCO/ECA/FCC. (2015). Cocoa Beans : Chocolate & Cocoa Industry Quality Requirements. http://www.cocoaquality.eu/data/Cocoa Beans Industry Quality Requirements Apr 2016_En.pdf[4] Chamo, A., D, A., Babura, B., & A.K Karaye. (2017). Influence of Agronomic Practices on Crop Production. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research (IJSBAR), Vol. 31.[5] Hùng, V. (2013). tensorflow-yolov4-tflite. In GitHub repository. GitHub.[6] Machado Cuellar, L., Ordoñez Espinosa, C., Katherine, Y., Cruz, L., & Suárez Salazar, J. (2018). Organoleptic quality assessment of Theobroma cacao L. in cocoa farms in northern Huila, Colombia. Acta Agronómica, 67. https://doi.org/10.15446/acag.v67n1.66572[7] Nguyễn, H. V. H., Lê, H. M., & Savage, G. P. (2018). Effects of maturity at harvesting and primary processing of cocoa beans on oxalate contents of cocoa powder. Journal of Food Composition and Analysis, 67, 86–90. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jfca.2018.01.007[8] Redmon, J., & Farhadi, A. (2018). YOLOv3: An Incremental Improvement.[9] Sampieri, R. H., Collado, C. F., & Lucio, M. d. (2014). Metodologia de la investigación (Sexta ed.). Mexico D. McGRAW-HILL / INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.[10] Samui, P., Roy, S., & Balas, V. (2017). Handbook of Neural Computation 1st Edition.[11] Taiwo, A., & Bart-Plange, A. (2016). FACTORS RESPONSIBLE FOR POST-HARVEST LOSSES AND THEIR EFFECTS ON RICE PRODUCING FARMERS: A CASE STUDY OF AFIFE AND AVEYIME RICE PROJECTSIN THE VOLTA REGION OF GHANA. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 3, 1014–1022[12] Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M. J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023[13] Yen, D., & Nguyễn, H. (2018). Effects of maturity stages and fermentation of cocoa beans on total phenolic contents and antioxidant capacities in raw cocoa powder. Vietnam Journal of Biotechnology, 14, 743–752. https://doi.org/10.15625/1811-4989/14/4/12309http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Heredia, J. F., Ramírez, J. S. & Rueda, J. P. (2020). Aplicación para estimar el nivel de madurez en las mazorcas de cacao haciendo uso de visión por computador y aprendizaje de máquina “deleco”. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22722Aplicación para estimar el nivel de madurez en las mazorcas de cacao haciendo uso de visión por computador y aprendizaje de máquina “deleco”Application to estimate the level of maturity in cocoa pods using vision computer and machine learning “deleco”Conferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasSistema de Investigación SIUNABIoT applicationsSoftware engineeringAgricultureInvestigationCocoaMaturityYOLOObject detectionImage recognitionAplicaciones IoTIngeniería de softwareAgriculturaInvestigaciónCacaoMadurezYOLODetección de objetosReconocimiento de ImágenesTHUMBNAIL2020_Articulo_Heredia_Gomez_Juan_Felipe.pdf.jpg2020_Articulo_Heredia_Gomez_Juan_Felipe.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9377https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22722/3/2020_Articulo_Heredia_Gomez_Juan_Felipe.pdf.jpgb14fd6b07f0659d469272d87199f4904MD53open accessORIGINAL2020_Articulo_Heredia_Gomez_Juan_Felipe.pdf2020_Articulo_Heredia_Gomez_Juan_Felipe.pdfArtículoapplication/pdf314642https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22722/1/2020_Articulo_Heredia_Gomez_Juan_Felipe.pdf4bdbc8614c5c3ddbb540c6d6a43ca46bMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22722/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open access20.500.12749/22722oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/227222023-11-11 22:01:06.622open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |