Sistema de visión computacional para el proceso de clasificación de uva

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dc.contributor.advisorPeralta Luján, José Luis
dc.contributor.authorGuevara Valladares, Ana Paula
dc.contributor.authorMurga Milla, Everett Emanuel
dc.date.accessioned11/11/2019 12:31
dc.date.available11/11/2019 12:31
dc.date.issued2019
dc.descriptionThe main objective of this research is to develop a system based on computational_x000D_ vision that is able to classify the grape (Red Globe and Italia) in an accurate way into_x000D_ three categories, these are the Extra category, Category I and Category II, through image_x000D_ processing and respecting the characteristics which specifies the technical standard_x000D_ NTP 011.012 2005 for table grapes, this being a national standard._x000D_ The solution focused on the design and construction of two convolutional neural_x000D_ networks, for the Red Globe grape and Italy grape, which were trained with grape_x000D_ images of the three categories, following the phases of computational vision to identify_x000D_ them._x000D_ Was obtained as a result that the Red Globe grape computational vision system_x000D_ has a classification accuracy of 80.78 %, a sensitivity of 80.77% and a specificity of_x000D_ 90.39 %; while for the Italy grape, an classification accuracy of 81.04 %, a sensitivity_x000D_ of 81.03% and a specificity of 90.52% were obtained. In this way, it is intended_x000D_ to contribute to the use of new technologies to boost agricultural production in our_x000D_ countryes_PE
dc.description.abstractLa presente investigación tiene por objetivo principal desarrollar un sistema basado en visión computacional que sea capaz de clasificar a la uva (Red Globe e Italia) de manera certera en tres categorías, estas son la categoría Extra, Categoría I y Categoría II, mediante el procesamiento de imágenes y respetando las características que especifica la norma técnica NTP 011.012 2005 para la uva de mesa, siendo esta un estándar a nivel nacional._x000D_ La solución se enfocó en el diseño y construcción de dos redes neuronales convolucionales, para la uva Red Globe y uva Italia, las cuales se entrenaron con imágenes de uva de las tres categorías, siguiendo las fases de la visión computacional para poder identificarlos._x000D_ Se obtuvo como resultado que el sistema de visión computacional para uva Red_x000D_ Globe tiene una precisión en la clasificación de 80.78 %, una sensibilidad de 80.77% y una especificidad de 90.39 %; mientras que para la uva Italia se obtuvo una precisión en la clasificación de 81.04 %, una sensibilidad de 81.03% y una especificidad de 90.52 %. De esta manera se pretende contribuir en el uso de nuevas tecnologías para el impulso de la producción agrícola en nuestro países_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/14962
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectVisión computacionales_PE
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_PE
dc.subjectUvaes_PE
dc.titleSistema de visión computacional para el proceso de clasificación de uvaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineInformáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
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