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dc.contributor.advisorKemper Vásquez, Guillermo Leopoldo
dc.contributor.authorOré Huacles, Gian Carlos
dc.contributor.authorVásquez García, Alexis
dc.date.accessioned2021-03-10T17:08:35Z
dc.date.available2021-03-10T17:08:35Z
dc.date.issued2021-02-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/654958
dc.description.abstractLa presente tesis propone un equipo portátil y ergonómico que permita la captura de imágenes de cultivos de quinua y, mediante un método de procesamiento eficaz, detecte los segmentos donde la planta se encuentra afectada por la enfermedad del Mildiu (representada por un amarillamiento particular sobre las hojas) para así obtener un resultado numérico que represente dicho efecto. La realización de este proyecto resuelve el principal problema del análisis cualitativo en los que se basa el cliente para el diagnóstico de la enfermedad ya que ofrecerá una solución cuantitativa para la identificación y medición de daño en los cultivos que proporcione al agrónomo un dato vital para poder suministrar la dosis adecuada de fungicida a las plantaciones y obtener un producto de mejor calidad. Este trabajo se basa en dos procesos de segmentación: primero, se realizó, a partir de la imagen original capturada, la segmentación de vegetación sobre el entorno mediante el modelo de color L*a*b, histograma bidimensional, filtrado y binarización; y, segundo, se realizó, a partir de la imagen resultante del primer proceso, la segmentación de amarillamiento sobre la vegetación mediante de los modelos de histogramas bidimensionales, filtrado, binarización y propiedades de excentricidad. Para la validación se tomó 50 imágenes de un cultivo de quinua del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) - Sede Lima, las cuales fueron procesadas a través del equipo desarrollado y verificado por el agrónomo especialista. Finalmente, se utilizó el índice de Kappa de Cohen para comparar los resultados donde se obtuvo un resultado de 0.789.en_US
dc.description.abstractThis thesis proposes a portable and ergonomic equipment that allows the capture of images of quinoa crops and, through an effective processing method, detect the segments where the plant is affected by Mildew disease (represented by a particular yellowing on the leaves) in order to obtain a numerical result that represents that effect. The realization of this project solves the main problem of the qualitative analysis on which the client is based for the diagnosis of the disease since it will offer a quantitative solution for the identification and measurement of crop damage that provides the agronomist with a vital data to be able to Supply the appropriate dose of herbicide to the plantations and obtain a better quality product. This work is based on two segmentation processes: first, from the original image captured, the segmentation of vegetation over the environment was carried out using the L*a*b color model, two-dimensional histogram, filtering and binarization; and, secondly, from the image resulting from the first process, the segmentation of yellowing on the vegetation was carried out using the two-dimensional histogram, filtering, binarization and eccentricity properties models. For validation, 50 images of a quinoa crop from INIA - Lima Headquarters were taken, which were processed through the equipment developed and verified by the specialist agronomist. Finally, Cohen’s Kappa index was used to compare the results where a result of 0.789 was obtained.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.formatapplication/epuben_US
dc.formatapplication/msworden_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectVisión por computadoraen_US
dc.subjectProcesamiento de imágenesen_US
dc.subjectRGBen_US
dc.subjectLaben_US
dc.subjectUmbralizaciónen_US
dc.subjectEvaluación subjetivaen_US
dc.subjectComputer visionen_US
dc.subjectImage processingen_US
dc.subjectFilteringen_US
dc.subjectThresholdingen_US
dc.subjectSubjective evaluationen_US
dc.titleDesarrollo de un equipo electrónico/computacional orientado a extraer información de interés para el diagnóstico de Mildiu en plantaciones de quinua de la costa peruana basado en procesamiento digital de imágenesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelLicenciaturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónicaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero electrónicoes_PE
refterms.dateFOA2021-03-28T23:55:44Z
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00en_US
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01en_US
dc.identifier.isni0000 0001 2196 144X
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7800-7769en_US
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline712026es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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