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Aplicación de técnicas de visión por computador en la selección de palta hass de calidad
dc.contributor.advisor | Mejia Cabrera, Heber Ivan | |
dc.contributor.author | Quiroz Valencia, Adler Luis | |
dc.date.accessioned | 2021-07-27T20:43:12Z | |
dc.date.available | 2021-07-27T20:43:12Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12802/8392 | |
dc.description.abstract | La calidad de la Palta Hass, es uno de las especificaciones más importantes en el desarrollo del cultivo nacional de exportación. Las deficiencias estudiadas fueron los frutos enteros y no enteros, frutos con queresas, frutos con defectos mayores (quemaduras y plagas) y defectos menores (Color); El objetivo del presente trabajo de investigación fue determinar e identificar los frutos aceptables en el entorno de calidad identificando sus principales problemas de rechazo por los clientes por medio de visión artificial, utilizando procesamiento de imágenes y descriptores de color (de los cuales se ha usado descriptores K-Means); se utilizó un total de 1260 imágenes, basado en 210 frutos distribuidos en tres niveles. Se obtienen seis imágenes por cada fruto, en la etapa de procesamiento y filtros de creación propia en la etapa de pre-procesamiento. Los descriptores se usaron con el fin de extraer características de todas las imágenes para la etapa de entrenamiento del sistema, luego de haber extraído los vectores a todas las muestras, luego se clasifican las muestras de prueba mediante Segment Color, Segment Rose y K-Means, como resultado general resulta el clasificador KNN como el más óptimo para la clasificación obteniendo un 77% de acierto. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Señor de Sipán | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - USS | es_PE |
dc.source.uri | Repositorio Institucional USS | es_PE |
dc.subject | Procesamiento de Imágenes | es_PE |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_PE |
dc.subject | K-Means Segmentación | es_PE |
dc.subject | Descriptores de Color | es_PE |
dc.subject | Palta Hass | es_PE |
dc.subject | Calidad | es_PE |
dc.title | Aplicación de técnicas de visión por computador en la selección de palta hass de calidad | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.advisor.dni | 41639565 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0007-0928 | es_PE |
renati.author.dni | 42805958 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Chirinos Mundaca, Carlos Alberto | |
renati.juror | Sialer Rivera, Maria Noelia | |
renati.juror | Mejía Cabrera, Iván | |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Infraestructura, Tecnología y Medio Ambiente | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |