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dc.contributor.advisorMejia Cabrera, Heber Ivan
dc.contributor.authorVega Tavara, Luis Enrique
dc.date.accessioned2022-09-30T13:33:09Z
dc.date.available2022-09-30T13:33:09Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/9911
dc.description.abstractHoy en día el Perú es considerado como el país con mayor diversidad de ajíes en todo el mundo, produciendo anualmente 164 mil toneladas, de las cuales 61 mil toneladas son de Capsicum, entre ajíes y pimientos. Por ello es fundamental implementar tecnologías que permitan el cuidado y prevención de los cultivos, ya que el principal motivo de la poca productividad en plántulas de Capsicum Annuum Group es el déficit en el control del proceso de repique, este proceso se caracteriza por controlar la cantidad de hojas de la plántula para realizar el transplante y poder garantizar el correcto crecimiento y desarrollo de la plántula hasta obtener sus frutos. Ante el problema suscitado se controló el proceso de repique mediante la detección del área y el perimetro, esto conllevo a poder detectar si la plántula se encontraba con la cantidad de hojas adecuadas para el proceso de repique; para iniciar con el control del repique se realizó un protocolo para la adquisición de las imágenes, lo cual permitió obtener 1200 imágenes de Capsicum Annuum Group, que sirvieron para realizar un preprocesamiento de las imágenes obtenidas, teniendo en consideración que para haber segmentado la imagen se tuvo que tener cuidado de no perder regiones de interes de la plántula, por ello se realizó una conversión a 8 bit – RGB, se extrajo el canal verde de la imagen, luego se realizó una umbralización de máxima entropía para obtener la separación del background y foreground de la imagen; al visualizar la imagen umbralizada se observó que existían regiones que contenían impurezas, por ello se realizó una binarización de las imágenes con una apertura de 10 iteración y una máscara de 2x2; se procedió a calcular el área y el perímetro de la región de interes, para luego utilizar los clasificadores Naive Bayes y Árbol de Decisiones que tuvieron como resultado 100% en Precisión, Exactitud y Recall. Se concluye que se logró la identificación del repique en plántulas de Capsicum Annuum Group con una precisión del 100%, dando un mejor índice solo por el tiempo respuesta y consumo de CPU el algoritmo de clasificación Árbol de Decisiones.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.source.uriRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectPlántulases_PE
dc.subjectCapsicum annuum groupes_PE
dc.subjectIdentificación de repiquees_PE
dc.subjectAlgoritmos de clasificaciónes_PE
dc.subjectNaive bayeses_PE
dc.subjectÁrbol de decisioneses_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.titleIdentificación automática de repique en plántulas de capsicum annuum group mediante uso de algoritmos de clasificación de imágeneses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni41639565
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0007-0928es_PE
renati.author.dni70031212
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorBances Saavedra, David Enrique
renati.jurorBravo Ruiz, Jaime Arturo
renati.jurorAtalaya Urrutia, Carlos William
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.description.lineadeinvestigacionInfraestructura, Tecnología y Medio Ambientees_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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