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dc.contributor.advisorChávez Soto, Jorge Luis
dc.contributor.authorVillazana Astucuri, Jordy Ivo
dc.date.accessioned2020-05-13T18:24:52Z
dc.date.available2020-05-13T18:24:52Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationVillazana, J. (2019). Sistema de procesamiento y análisis de imágenes para la caracterización fenotípica del cultivo de la papa. Tesis para optar el título de Ingeniero de Sistemas. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12672/11789
dc.description.abstractLa caracterización y clasificación en la papa es de gran interés para muchas empresas e instituciones públicas y privadas, debido a la gran importancia nutricional, agroeconómica en los países donde son producidos Además este tubérculo ayuda al cumplimiento de uno de los objetivos del milenio declarados por la ONU denominada “Reducción del hambre y la pobreza”. En el contexto científico e industrial de nuestro país, el proceso de caracterización fenotípica basada en descriptores morfológicos es realizado manualmente, consumiendo recursos de personal especializado, costos y tiempo. El propósito de este estudio es desarrollar un sistema de visión artificial basado en el procesamiento y análisis de imágenes de la papa, aplicada a la automatización del proceso de caracterización. El sistema fue implementado en la plataforma de Matlab R2012a, usando el paquete ‘Image Processing Toolbox’, en la etapa del preprocesamiento de imagen se aplicó el filtro de la mediana, en la etapa de segmentación se aplicó el algoritmo de k-means clustering, mientras que para la determinación de la forma se aplicó la Transformada Rápida de Fourier para obtener los Descriptores de Fourier. En la validación se usaron fotografías caracterizadas por los especialistas del Instituto Nacional de Innovación Agraria y del Centro Internacional de la Papa. En los resultados se obtuvo un nivel de precisión de 78.03% al realizar la caracterización a partir de una imagen por muestra, mientras que al analizar 3 o más fotografías el nivel de precisión aumento a 89.62%. Sumando las 56 imágenes que sirvieron como entrenamiento para calibrar y determinar los factores para la caracterización, el nivel de precisión fue de 85.8% con una imagen por muestra, mientras que con 3 o más imágenes es de 93.2%. En conclusión, el sistema propuesto en la tesis puede ser aplicado para la caracterización de la forma y es un primer paso para automatizar el proceso considerando otros descriptores morfológicos de la papa a partir de las mismas imágenes analizadas.
dc.description.sponsorshipUniversidad Nacional Mayor de San Marcos (Lima). Vicerrectorado de Investigación y Posgrado
dc.description.uriTesis
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNMSM
dc.sourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.subjectProcesamiento de imágenes - Técnicas digitales
dc.subjectAgricultura - Procesamiento de datos
dc.subjectIndustrias - Automatización
dc.subjectPapas (Tubérculos) - Análisis
dc.subjectTransformaciones de Fourier
dc.titleSistema de procesamiento y análisis de imágenes para la caracterización fenotípica del cultivo de la papaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.levelTitulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdeAutomatización y Sistemas de Controles_PE
dc.subject.ocdeIngeniería de Sistemas y Comunicacioneses_PE
dc.publisher.countryPE
renati.advisor.dni08675814
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE


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