Visión Artificial para la detección de enfermedades en el cultivo de papa

El presente proyecto de “Visión Artificial para la detección de enfermedades en el cultivo de papa”, es una investigación que permite la identificación de enfermedades a través de una herramienta tecnológica. El objetivo del presente estudio es desarrollar una solución informática utilizando visión artificial para la detección de enfermedades en el cultivo de papa. Por lo tanto, el estudio se lo realiza directamente en el campo agrícola, que presenta una problemática en la detección de enfermedades. Para la investigación, se utiliza la metodología investigativa con enfoque mixto, teniendo como enfoque cualitativo el análisis de las particularidades de las enfermedades, mientras que en el enfoque cuantitativo la información estadística obtenida relevante para la investigación. Asimismo, se emplea la investigación descriptiva, explicativa, exploratoria, de campo y documental, juntamente con técnicas como la entrevista para obtener información asociada a la forma de detección y procedimientos antes del cultivo. En cuanto a la detección de estas enfermedades se identificó que los agricultores lo hacen de forma empírica. Dicho de este modo y en relación con la problemática expuesta se hace énfasis a la principal conclusión como la aplicación de algoritmos de visión artificial para la detección de enfermedades. Agregando a lo anterior, se ha hecho uso de la metodología ágil XP, que se ajusta correctamente al tipo de investigación realizada, además, permite sostener una comunicación entre cliente y desarrollador, principalmente para elaborar una planificación de tareas y actividades, así como también obtener una retroalimentación y detalle de las tareas realizadas.

• Hlavní autor: Morán Delgado, Daniela Cristina (author)
• Další autoři: Quiranza Arciniega, Anthony Alexander (author)
• Médium: bachelorThesis
• Vydáno: 2022
• Témata: Visión Artificial, Proceso de cultivo empírico, metodología XP
• On-line přístup: http://repositorio.upec.edu.ec/handle/123456789/1705