Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1499
Title: PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES UTILIZANDO REDES NEURONALES PARA IDENTIFICAR LA SIGATOKA NEGRA EN EL CULTIVO DEL PLÁTANO
Authors: García Alcalá, Isis S.
Issue Date: 2020-08-14
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Colima
Description: Actualmente, la enfermedad conocida como la Sigatoka Negra es el principal problema fitosanitario que afecta la producción de este frutal en el país, así como en América Central, Sudamérica y el Caribe, generando pérdidas que abarcan dese 50 hasta 100% del producto. Para ayudar a mantener el control de calidad del banano, se propone la realización de un sistema de procesamiento digital de imágenes utilizando redes neuronales, para la identificación de Sigatoka Negra en el cultivo del plátano.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -TESIS.pdfTesis2.99 MBAdobe PDFView/Open
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -CARTA.pdfCarta de cesión701.04 kBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons