Author: JOSÉ LUIS BRAVO REYNA

DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEL DAÑO CAUSADO POR EL GUSANO COGOLLERO EN LA PLANTA DE MAÍZ

JOSÉ LUIS BRAVO REYNA (2020)

El presente trabajo consiste en un sistema que implementa técnicas de Visión Artificial para la detección automática del daño causado por el gusano cogollero en la planta de maíz. Para ello esta herramienta de software permite el análisis para determinar si existe daño o no dentro de la planta de maíz en la imagen digital.

El proceso para obtener la información se basa a imágenes digitales capturadas por una cámara fotográfica con una distancia entre 20cm a 25cm y para mejor calidad de las imágenes durante el día con luz solar la cual permitirá tener una imagen clara y visible sin dificultades para su análisis. El procesamiento digital de imágenes se aplica para segmentar y clasificar las hojas en los plantíos de maíz en los campos mexicanos haciendo uso de los modelos de color.

Las técnicas de segmentación como el método outsu para la binarizacion de la imagen y clasificación haciendo uso del clasificador KNN que permite realizar de manera rápido el proceso de detección.

Master thesis

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Detección Automática, Gusano Cogollero