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dc.contributor.advisorGERRERO RIVERA, RUBEN%46328-
dc.contributor.advisorGAMERO INDA, EDUARDO%80950-
dc.contributor.authorMORENO ROCHA, JESUS EMMANUEL-
dc.creatorMORENO ROCHA, JESUS EMMANUEL%1151130-
dc.date.accessioned2025-01-31T00:14:12Z-
dc.date.available2025-01-31T00:14:12Z-
dc.date.issued2024-12-11-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8986-
dc.descriptionEl tomate es uno de los vegetales que brinda beneficios para la salud de nuestro organismo. Existen enfermedades en las plantas de tomate que afectan el buen desarrollo de las plantas, siendo este causado por la enfermedad conocida como cenicilla (Erysiphe) Este trabajo presenta un método para resolver este problema, mediante el uso de un sistema de procesamiento de imágenes basado en una red neuronal convolucional (CNN) U-NET, que permite identificar la enfermedad presente en las hojas de manera temprana, haciendo posible la aplicación de un plaguicida antes de que la enfermedad sea expandida. El enfoque propuesto implica la captura de imágenes de hojas de planta de tomate, el procesamiento de filtrado (median filter) para mejorar la calidad de las imágenes y el entrenamiento del modelo U-NET para la segmentación de las imágenes para la identificación de la enfermedad. El rendimiento del método fue evaluado utilizando un conjunto de datos de imágenes de plantas de tomate con la presencia de cenicilla, los resultados muestran la efectividad del sistema para la detección en plantas de tomate con un P < 0.05.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleIdentificación de Cenicilla en Plantas de Tomate Mediante Procesamiento de Imágeneses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGODINEZ GARCIA, FRANCISCO JAVIER%242403-
dc.folioL3H072es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Durangoes_MX
Collection(s) :Maestría en Ingeniería

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