Evaluación de bandas espectrales en la clasificación de tipos de defectos de la manzana mediante aprendizaje profundo.

Evaluación de bandas espectrales en la clasificación de tipos de defectos de la manzana mediante aprendizaje profundo.

Este estudio aborda la clasificación temprana de defectos en manzanas, un aspecto clave para reducir pérdidas económicas y mejorar la calidad en la cadena de suministro. Se propone un enfoque basado en imágenes multiespectrales que combinan cuatro bandas espectrales: roja (RE), azul (BL), verde (GR)...

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Bibliographic Details
Main Author:	Auria Pérez, Eliana Lilibeth (author)
Other Authors:	Yaguana Mendoza, George Sebastián (author), Vintimilla Burgos, Boris Xavier, Director (author)
Format:	bachelorThesis
Published:	2025
Subjects:	Defectos en manzanas Imágenes multiespectrales Redes neuronales convolucionales Módulos de atención Transfer learning Bandas espectrales
Online Access:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67333
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