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...

Full description

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
ANN
CNN
Imágenes
Redes neuronales
Tomate chonto
Ingeniería
Rights
openAccess
License
Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
id UNIANDES2_e57ebf5b89ac9325a5c99fa9db264382
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68793
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
title Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
spellingShingle Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
Agricultura
Visión por computadora
ANN
CNN
Imágenes
Redes neuronales
Tomate chonto
Ingeniería
title_short Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
title_full Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
title_fullStr Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
title_full_unstemmed Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
title_sort Comparación de diferentes métodos de visión por computadora para la clasificación del tomate chonto por tamaño y estado de maduración
dc.creator.fl_str_mv Rojas Sánchez, Diego Alejandro
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv García Cárdenas, Juan José
Segura Quijano, Fredy Enrique
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Rojas Sánchez, Diego Alejandro
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Sotelo Briceño, Diana Camila
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Agricultura
Visión por computadora
ANN
CNN
Imágenes
Redes neuronales
Tomate chonto
topic Agricultura
Visión por computadora
ANN
CNN
Imágenes
Redes neuronales
Tomate chonto
Ingeniería
dc.subject.themes.es_CO.fl_str_mv Ingeniería
description 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.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-07-26T14:38:09Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-07-26T14:38:09Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023-06-09
dc.type.es_CO.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.es_CO.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/68793
dc.identifier.instname.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.es_CO.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.es_CO.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/68793
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.es_CO.fl_str_mv A. Buriticá, «La innovación en la producción de tomate en Colombia,» 2022. [En línea]. Available: https://blog.croper.com/la-innovacion-en-la-produccion-de-tomate-en-colombia/.
Dirección de Cadenas Agrícolas y Forestales, «Cadena de las Hortalizas,» Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2019. [En línea]. Available: https://sioc.minagricultura.gov.co/Hortalizas/Documentos/2019-12-30%20Cifras%20Sectoriales.pdf.
Viceprecidencia de fortalecimiento empresarial, «Programa de apoyo agrícola y agroindustrial,» Cámara de comercio de Bogotá, Bogotá, Colombia, 2015.
E. Burbano y F. A. Vallejo Cabrera, «Producción de líneas de tomate 'chonto,' Solanum,» Rev. colomb cienc hortíc, p. pp. 63-71, 2017.
Agriculture Organization of the United Nations (FAO), «FAO Statistical Databases.,» Faostat, Roma, 2000.
F. V. Cabrera, Mejoramiento genético y producción de tomate en Colombia, Bogotá,Colombia: Universidad Nacional, 1999la.
C. E. Muñoz Domínguez y H. R. 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]. Available: https://helpx.adobe.com/co/photoshop/using/viewing-histograms-pixel-values.html.
T. d. programación, «Histogramas OpenCV Python,» Tutor de Programación, 2017. [En línea]. Available: http://acodigo.blogspot.com/2017/08/histogramas-opencv-python.html.
DataSmarts, «Cómo Usar Máscaras en OpenCV,» YouTube, 2022. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=LA48oCHNxF4.
G. Omes, «DETECCIÓN DE COLORES Y Tracking en OpenCV,» YouTube, 7 3 2019. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=CFuyXw-pfPY&t=2s&ab_channel=OMES. [Último acceso: 17 05 2023].
National geographic, «Breve historia visual de la inteligencia artificial,» National geographic, 2020. [En línea]. Available: https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/breve-historia-visual-inteligencia-artificial_14419.
V. Rodríguez, «Conceptos básicos sobre redes neuronales,» 30 10 2018. [En línea]. Available: https://vincentblog.xyz/posts/conceptos-basicos-sobre-redes-neuronales.
IBM, «IBM Documentation,» IBM - Deutschland | IBM, s.f.. [En línea]. Available: https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-neural-networks.
P. COSTA, «Redes neuronales convolucionales explicadas,» s.f.. [En línea]. Available: https://pochocosta.com/podcast/redes-neuronales-convolucionales-explicadas/.
E. Freire y S. Silva, «Redes neuronales,» Medium, 14 11 2019. [En línea]. Available: https://bootcampai.medium.com/redes-neuronales-13349dd1a5bb#:~:text=Funciones%20de%20activaci%C3%B3n,que%20permitir%C3%A1%2.
D. Calvo, «Función de activación - Redes neuronales,» 7 12 2018. [En línea]. Available: https://www.diegocalvo.es/funcion-de-activacion-redes-neuronales/.
I. Gavilán, «Catálogo de componentes de redes neuronales (III): funciones de pérdida,» [En línea]. Available: https://ignaciogavilan.com/catalogo-de-componentes-de-redes-neuronales-iii-funciones-de-perdida/.
P. G. Juan Camilo , «Clasificación de la madurez del aguacate Hass para su cosecha,» UNIVERSIDAD DE LOS ANDES, Bogotá, Colombia, 2022.
N. S. Chauhan, «Métricas De Evaluación De Modelos En El Aprendizaje Automático,» datasource.ai, 02 09 2020. [En línea]. Available: https://www.datasource.ai/es/data-science-articles/metricas-de-evaluacion-de-modelos-en-el-aprendizaje-automatico.
«Machine Learning: Seleccion Metricas de clasificacion,» sitiobigdata.com, [En línea]. Available: https://www.datasource.ai/es/data-science-articles/metricas-de-evaluacion-de-modelos-en-el-aprendizaje-automatico.
R. Díaz Badra, «Métricas de Clasificación,» Descubriendo la IA, s.f.. [En línea]. Available: https://www.themachinelearners.com/metricas-de-clasificacion/.
B. Me y M. Carlos, «Cómo interpretar un artículo sobre pruebas diagnósticas,» Revista Chilena de Cirugia, vol. 62, nº 10.4067/S0718-40262010000300018, pp. 301-308, 2010.
O. I. ROSARIO, «SISTEMA PARA CLASIFICACIÓN DE JITOMATES,» centro de investigacion optica, pp. 1-9, 2010.
C. E. Muñoz Domínguez y H. R. Casallas Ávila , «Diseño de una máquina para la clasificación de tomate chonto,» Universidad de La Salle, 2020.
J. V. E. R. Diaz, «Algoritmo integrado con febrero Artificial apoyado en mano robótica,» 2020.
G. Omes, «DETECCIÓN DE COLORES en OPENCV [en 4 Pasos] - Parte1,» YouTube, 02 03 2019. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=giwtDYcIXKA&t=4s&ab_channel=OMES.
surflaweb, «Estimar el diámetro de una fruta con visión artificial (opencv - python),» YouTube, 22 02 2021. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=o0SSZPmKXZU&ab_channel=surflaweb.
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv 66 páginas
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Ingeniería Electrónica
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7b9346bf-3ed5-49bb-8595-3baa4fd770d1/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/cc8ca16b-15a7-4cad-9479-bbcbabcb7730/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1ca52a5e-6a1f-482a-9876-92b44c857393/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/358d901a-2ef6-47f1-bfbf-907c49a3c128/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7dd523e4-1707-40b7-97b7-fd7178709f12/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2600a3e9-326e-401d-aa0c-472e4994499e/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/00e98542-d97a-4fdd-b0d0-fb2790cf36ec/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4f85ee18-7fd2-4f04-a1bb-60a9d2b6221e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 24ea5f4c4af60be799c528ec2f293602
a44a10784bb7c470fc34ce2600e591cd
7269f75bdc46adf5981a8d01f79283bd
70c997c904cdf78efa0bf79b16546058
f7d494f61e544413a13e6ba1da2089cd
5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6
86a721c8dd1eb47b6115aa8c064b2455
08b106dfeb12472e88207a069e15ba30
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1818111927740530688
spelling Attribution-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2García Cárdenas, Juan José8f3d9ce6-e154-44c7-98f5-9c4cf07a3773600Segura Quijano, Fredy Enriquevirtual::12429-1Rojas Sánchez, Diego Alejandro95f88174-b6bf-495e-8e58-3c9699e0e099600Sotelo Briceño, Diana Camila2023-07-26T14:38:09Z2023-07-26T14:38:09Z2023-06-09http://hdl.handle.net/1992/68793instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/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.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]. Available: https://blog.croper.com/la-innovacion-en-la-produccion-de-tomate-en-colombia/.Dirección de Cadenas Agrícolas y Forestales, «Cadena de las Hortalizas,» Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2019. [En línea]. Available: https://sioc.minagricultura.gov.co/Hortalizas/Documentos/2019-12-30%20Cifras%20Sectoriales.pdf.Viceprecidencia de fortalecimiento empresarial, «Programa de apoyo agrícola y agroindustrial,» Cámara de comercio de Bogotá, Bogotá, Colombia, 2015.E. Burbano y F. A. Vallejo Cabrera, «Producción de líneas de tomate 'chonto,' Solanum,» Rev. colomb cienc hortíc, p. pp. 63-71, 2017.Agriculture Organization of the United Nations (FAO), «FAO Statistical Databases.,» Faostat, Roma, 2000.F. V. Cabrera, Mejoramiento genético y producción de tomate en Colombia, Bogotá,Colombia: Universidad Nacional, 1999la.C. E. Muñoz Domínguez y H. R. 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]. Available: https://helpx.adobe.com/co/photoshop/using/viewing-histograms-pixel-values.html.T. d. programación, «Histogramas OpenCV Python,» Tutor de Programación, 2017. [En línea]. Available: http://acodigo.blogspot.com/2017/08/histogramas-opencv-python.html.DataSmarts, «Cómo Usar Máscaras en OpenCV,» YouTube, 2022. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=LA48oCHNxF4.G. Omes, «DETECCIÓN DE COLORES Y Tracking en OpenCV,» YouTube, 7 3 2019. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=CFuyXw-pfPY&t=2s&ab_channel=OMES. [Último acceso: 17 05 2023].National geographic, «Breve historia visual de la inteligencia artificial,» National geographic, 2020. [En línea]. Available: https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/breve-historia-visual-inteligencia-artificial_14419.V. Rodríguez, «Conceptos básicos sobre redes neuronales,» 30 10 2018. [En línea]. Available: https://vincentblog.xyz/posts/conceptos-basicos-sobre-redes-neuronales.IBM, «IBM Documentation,» IBM - Deutschland | IBM, s.f.. [En línea]. Available: https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-neural-networks.P. COSTA, «Redes neuronales convolucionales explicadas,» s.f.. [En línea]. Available: https://pochocosta.com/podcast/redes-neuronales-convolucionales-explicadas/.E. Freire y S. Silva, «Redes neuronales,» Medium, 14 11 2019. [En línea]. Available: https://bootcampai.medium.com/redes-neuronales-13349dd1a5bb#:~:text=Funciones%20de%20activaci%C3%B3n,que%20permitir%C3%A1%2.D. Calvo, «Función de activación - Redes neuronales,» 7 12 2018. [En línea]. Available: https://www.diegocalvo.es/funcion-de-activacion-redes-neuronales/.I. Gavilán, «Catálogo de componentes de redes neuronales (III): funciones de pérdida,» [En línea]. Available: https://ignaciogavilan.com/catalogo-de-componentes-de-redes-neuronales-iii-funciones-de-perdida/.P. G. Juan Camilo , «Clasificación de la madurez del aguacate Hass para su cosecha,» UNIVERSIDAD DE LOS ANDES, Bogotá, Colombia, 2022.N. S. Chauhan, «Métricas De Evaluación De Modelos En El Aprendizaje Automático,» datasource.ai, 02 09 2020. [En línea]. Available: https://www.datasource.ai/es/data-science-articles/metricas-de-evaluacion-de-modelos-en-el-aprendizaje-automatico.«Machine Learning: Seleccion Metricas de clasificacion,» sitiobigdata.com, [En línea]. Available: https://www.datasource.ai/es/data-science-articles/metricas-de-evaluacion-de-modelos-en-el-aprendizaje-automatico.R. Díaz Badra, «Métricas de Clasificación,» Descubriendo la IA, s.f.. [En línea]. Available: https://www.themachinelearners.com/metricas-de-clasificacion/.B. Me y M. Carlos, «Cómo interpretar un artículo sobre pruebas diagnósticas,» Revista Chilena de Cirugia, vol. 62, nº 10.4067/S0718-40262010000300018, pp. 301-308, 2010.O. I. ROSARIO, «SISTEMA PARA CLASIFICACIÓN DE JITOMATES,» centro de investigacion optica, pp. 1-9, 2010.C. E. Muñoz Domínguez y H. R. Casallas Ávila , «Diseño de una máquina para la clasificación de tomate chonto,» Universidad de La Salle, 2020.J. V. E. R. Diaz, «Algoritmo integrado con febrero Artificial apoyado en mano robótica,» 2020.G. Omes, «DETECCIÓN DE COLORES en OPENCV [en 4 Pasos] - Parte1,» YouTube, 02 03 2019. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=giwtDYcIXKA&t=4s&ab_channel=OMES.surflaweb, «Estimar el diámetro de una fruta con visión artificial (opencv - python),» YouTube, 22 02 2021. [En línea]. Available: https://www.youtube.com/watch?v=o0SSZPmKXZU&ab_channel=surflaweb.201812307Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=xw2k1CIAAAAJvirtual::12429-10000-0001-7757-1432virtual::12429-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000051497virtual::12429-17684cb09-6991-4ac4-aff9-b29fe065439fvirtual::12429-17684cb09-6991-4ac4-aff9-b29fe065439fvirtual::12429-1THUMBNAILDocumento_Tesis_IELE_Diego_Rojas.pdf.jpgDocumento_Tesis_IELE_Diego_Rojas.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12030https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7b9346bf-3ed5-49bb-8595-3baa4fd770d1/download24ea5f4c4af60be799c528ec2f293602MD514Autorizacion_y_entrega_de_tesis_IELE (1).pdf.jpgAutorizacion_y_entrega_de_tesis_IELE (1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16382https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/cc8ca16b-15a7-4cad-9479-bbcbabcb7730/downloada44a10784bb7c470fc34ce2600e591cdMD516ORIGINALDocumento_Tesis_IELE_Diego_Rojas.pdfDocumento_Tesis_IELE_Diego_Rojas.pdfDocumento de proyecto de gradoapplication/pdf2375741https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/1ca52a5e-6a1f-482a-9876-92b44c857393/download7269f75bdc46adf5981a8d01f79283bdMD53Autorizacion_y_entrega_de_tesis_IELE (1).pdfAutorizacion_y_entrega_de_tesis_IELE (1).pdfHIDEapplication/pdf276656https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/358d901a-2ef6-47f1-bfbf-907c49a3c128/download70c997c904cdf78efa0bf79b16546058MD512CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8799https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7dd523e4-1707-40b7-97b7-fd7178709f12/downloadf7d494f61e544413a13e6ba1da2089cdMD511LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2600a3e9-326e-401d-aa0c-472e4994499e/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD510TEXTDocumento_Tesis_IELE_Diego_Rojas.pdf.txtDocumento_Tesis_IELE_Diego_Rojas.pdf.txtExtracted texttext/plain151388https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/00e98542-d97a-4fdd-b0d0-fb2790cf36ec/download86a721c8dd1eb47b6115aa8c064b2455MD513Autorizacion_y_entrega_de_tesis_IELE (1).pdf.txtAutorizacion_y_entrega_de_tesis_IELE (1).pdf.txtExtracted texttext/plain1161https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/4f85ee18-7fd2-4f04-a1bb-60a9d2b6221e/download08b106dfeb12472e88207a069e15ba30MD5151992/68793oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/687932024-03-13 14:41:04.377http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.coWW8sIGVuIG1pIGNhbGlkYWQgZGUgYXV0b3IgZGVsIHRyYWJham8gZGUgdGVzaXMsIG1vbm9ncmFmw61hIG8gdHJhYmFqbyBkZSBncmFkbywgaGFnbyBlbnRyZWdhIGRlbCBlamVtcGxhciByZXNwZWN0aXZvIHkgZGUgc3VzIGFuZXhvcyBkZSBzZXIgZWwgY2FzbywgZW4gZm9ybWF0byBkaWdpdGFsIHkvbyBlbGVjdHLDs25pY28geSBhdXRvcml6byBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIGRlIGxvcyBBbmRlcyBwYXJhIHF1ZSByZWFsaWNlIGxhIHB1YmxpY2FjacOzbiBlbiBlbCBTaXN0ZW1hIGRlIEJpYmxpb3RlY2FzIG8gZW4gY3VhbHF1aWVyIG90cm8gc2lzdGVtYSBvIGJhc2UgZGUgZGF0b3MgcHJvcGlvIG8gYWplbm8gYSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCB5IHBhcmEgcXVlIGVuIGxvcyB0w6lybWlub3MgZXN0YWJsZWNpZG9zIGVuIGxhIExleSAyMyBkZSAxOTgyLCBMZXkgNDQgZGUgMTk5MywgRGVjaXNpw7NuIEFuZGluYSAzNTEgZGUgMTk5MywgRGVjcmV0byA0NjAgZGUgMTk5NSB5IGRlbcOhcyBub3JtYXMgZ2VuZXJhbGVzIHNvYnJlIGxhIG1hdGVyaWEsIHV0aWxpY2UgZW4gdG9kYXMgc3VzIGZvcm1hcywgbG9zIGRlcmVjaG9zIHBhdHJpbW9uaWFsZXMgZGUgcmVwcm9kdWNjacOzbiwgY29tdW5pY2FjacOzbiBww7pibGljYSwgdHJhbnNmb3JtYWNpw7NuIHkgZGlzdHJpYnVjacOzbiAoYWxxdWlsZXIsIHByw6lzdGFtbyBww7pibGljbyBlIGltcG9ydGFjacOzbikgcXVlIG1lIGNvcnJlc3BvbmRlbiBjb21vIGNyZWFkb3IgZGUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGVsIHByZXNlbnRlIGRvY3VtZW50by4gIAoKCkxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gc2UgZW1pdGUgZW4gY2FsaWRhZCBkZSBhdXRvciBkZSBsYSBvYnJhIG9iamV0byBkZWwgcHJlc2VudGUgZG9jdW1lbnRvIHkgbm8gY29ycmVzcG9uZGUgYSBjZXNpw7NuIGRlIGRlcmVjaG9zLCBzaW5vIGEgbGEgYXV0b3JpemFjacOzbiBkZSB1c28gYWNhZMOpbWljbyBkZSBjb25mb3JtaWRhZCBjb24gbG8gYW50ZXJpb3JtZW50ZSBzZcOxYWxhZG8uIExhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gc2UgaGFjZSBleHRlbnNpdmEgbm8gc29sbyBhIGxhcyBmYWN1bHRhZGVzIHkgZGVyZWNob3MgZGUgdXNvIHNvYnJlIGxhIG9icmEgZW4gZm9ybWF0byBvIHNvcG9ydGUgbWF0ZXJpYWwsIHNpbm8gdGFtYmnDqW4gcGFyYSBmb3JtYXRvIGVsZWN0csOzbmljbywgeSBlbiBnZW5lcmFsIHBhcmEgY3VhbHF1aWVyIGZvcm1hdG8gY29ub2NpZG8gbyBwb3IgY29ub2Nlci4gCgoKRWwgYXV0b3IsIG1hbmlmaWVzdGEgcXVlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gZXMgb3JpZ2luYWwgeSBsYSByZWFsaXrDsyBzaW4gdmlvbGFyIG8gdXN1cnBhciBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBkZSB0ZXJjZXJvcywgcG9yIGxvIHRhbnRvLCBsYSBvYnJhIGVzIGRlIHN1IGV4Y2x1c2l2YSBhdXRvcsOtYSB5IHRpZW5lIGxhIHRpdHVsYXJpZGFkIHNvYnJlIGxhIG1pc21hLiAKCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbiwgZWwgYXV0b3IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBkZSBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBhY3TDumEgY29tbyB1biB0ZXJjZXJvIGRlIGJ1ZW5hIGZlLiAKCg==