Detección de una enfermedad en el fruto de la fresa en su etapa postcultivo utilizando Inteligencia Artificial
Autor
Barandica Fonseca, Daniel Jose
Velasquez Restrepo, Juan David
Resumen
El objetivo del presente trabajo de grado es, a través de un sistema microcontrolador, lograr clasificar un tipo de enfermedad común presente en cultivos de fresas en Colombia a partir de un banco de imágenes del fruto, haciendo uso de distintos métodos de procesamiento de imágenes y algoritmos de inteligencia artificial para posteriormente escoger el mejor de estos, evaluando la precisión y tiempo de procesamiento al clasificar las imágenes de las fresas.
El sistema se implementó en el microcontrolador Raspberry Pi 3B+, en donde se realiza la clasificación de un banco de imágenes de fresas a través distintos algoritmos clasificación (SVM, Naive-Bayes, KNN, regresión logística y redes neuronales). Además, se cuenta con un proceso de entrenamiento para los algoritmos de clasificación y de preprocesamiento de las imágenes en el computador.
Se obtuvo que el mejor algoritmo de clasificación en términos de tiempo de procesamiento y de porcentaje de precisión fue la SVM, además se determinó que, con herramientas tan simples como filtrados de color y operaciones morfológicas, se puede llegar a realizar una correcta adquisición de la máscara de la fresa.