Identificación de las principales enfermedades de la planta del café (Coffea arabica) a través de visión artificial
Se utilizan técnicas de reconocimiento de patrones para identificar hojas sanas y cuatro enfermedades de la planta del café Coffeea arabica. Las enfermedades son la roya del café, el minador de la hoja, phoma quema y Cercospora coffeicola. Para lograrlo, se ocuparon diferentes técnicas de segmentaci...
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| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2023-01-01
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| Series: | Ciencia Ergo Sum |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10475688011 |
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| Summary: | Se utilizan técnicas de reconocimiento de patrones para identificar hojas sanas y cuatro enfermedades de la planta del café Coffeea arabica. Las enfermedades son la roya del café, el minador de la hoja, phoma quema y Cercospora coffeicola. Para lograrlo, se ocuparon diferentes técnicas de segmentación, entre ellas Otsu, PCA y método de frontera global. Con el fin de obtener el vector de características, las imágenes se procesaron para extraer las características cromáticas, geométricas y textuales. Por último, se implementaron cuatro algoritmos de clasificación entre los que se encuentran support vector machine, random forest, Naive Bayes y redes neuronales artificiales backpropagation. La mejor precisión obtenida es del 83% con segmentación Otsu y clasificación con redes neuronales artificiales backpropagation. |
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| ISSN: | 1405-0269 2395-8782 |