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dc.contributor.advisorHERNÁNDEZ HERNÁNDEZ, JOSÉ LUIS%294222-
dc.contributor.advisorMARTÍNEZ ARROYO, MIRIAM%68990-
dc.contributor.authorBRAVO REYNA, JOSÉ LUIS%826576-
dc.creatorBRAVO REYNA, JOSÉ LUIS%826576-
dc.date.accessioned2021-07-02T20:29:58Z-
dc.date.available2021-07-02T20:29:58Z-
dc.date.issued2020-12-17-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1461-
dc.descriptionEl 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherDetección Automática, Gusano Cogolleroes_MX
dc.titleDETECCIÓN AUTOMÁTICA DEL DAÑO CAUSADO POR EL GUSANO COGOLLERO EN LA PLANTA DE MAÍZes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMONTERO VALVERDE, JOSÉ ANTONIO%253634-
dc.folio052es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Acapulcoes_MX
Appears in Collections:Maestría en Sistemas Computacionales

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