Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
Este trabajo enfoca su objetivo principal en diseñar diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y por estados de maduración en busca de una automatización agrícola óptima. Por lo cual, se diseñaron 3 modelos para cada clasificación que se envuelve...
- Autores:
-
Rojas Sánchez, Diego Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68793
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/68793
- Palabra clave:
- Agricultura
Visión por computadora
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Imágenes
Redes neuronales
Tomate chonto
Ingeniería
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Este trabajo enfoca su objetivo principal en diseñar diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y por estados de maduración en busca de una automatización agrícola óptima. Por lo cual, se diseñaron 3 modelos para cada clasificación que se envuelven en el campo del análisis de imágenes, redes neuronales artificiales y redes neuronales convolucionales. Las cuales, se construyen alrededor de una base de datos construida durante el proyecto diseñando un protocolo de toma de fotografías adecuado para garantizar una alta calidad de las imágenes. |
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Las cuales, se construyen alrededor de una base de datos construida durante el proyecto diseñando un protocolo de toma de fotografías adecuado para garantizar una alta calidad de las imágenes.Ingeniero ElectrónicoPregrado66 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaComparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduraciónTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAgriculturaVisión por computadoraANNCNNImágenesRedes neuronalesTomate chontoIngenieríaA. Buriticá, «La innovación en la producción de tomate en Colombia,» 2022. [En línea]. 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Casallas Ávila , «Diseño de una máquina para la clasificación de tomate chonto Lycopersicum esculentum mill,» Universidad de La Salle, Bogotá, 2020.G. J. Fornaris, «Conjunto Tecnológico para la Producción de Tomate1, CARACTERÍSTICAS DE LA PLANTA,» Universidad de Puerto Rico, ESTACIÓN EXPERIMENTAL AGRÍCOLA, Puerto Rico, 2007.Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación (ICONTEC), «Norma técnica colombian NTC 1103-1,,» Bogotá, 1995.C. d. l. p. Wikimedia, «Wikipedia, la enciclopedia libre,» RGB - Wikipedia, la enciclopedia libre, 2004. [En línea]. Available: https://es.wikipedia.org/wiki/RGB. [Último acceso: 16 05 2023].C. d. l. p. Wikimedia, «Modelo de color HSV - Wikipedia, la enciclopedia libre,» Wikipedia, la enciclopedia libre, 2006. [En línea]. Available: https://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_de_color_HSV. [Último acceso: 16 05 2023].Adobe , «Visualización de histogramas y valores de píxeles,» Adobe Help Center, s.f.. [En línea]. 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