Uso de técnicas de visión artificial para la identificación de daños foliares causados por plagas y enfermedades en plantas de jitomate

Abstract

Actualmente, el área agrícola se ha diversificado en la producción de diferentes cultivos, logrando incrementar la producción por planta y calidad del fruto, realizando esta actividad a cielo abierto como en ambientes protegidos (invernaderos). Bajo esta premisa, la distribución de cultivos se ha extendido hacia el extranjero, obteniendo ingresos financieros considerables; sin embargo, una de las principales preocupaciones de los productores son los descensos económicos por la llegada no deseada de enfermedades y plagas que afectan a los cultivos. Por ende, en esta investigación, se ha implementado un sistema para el reconocimiento de daños foliares causados por enfermedades y plagas en plantas de jitomate, que funja como herramienta de apoyo para la correcta identificación con base en técnicas de visión artificial. Para resolver esta problemática, se ha desarrollado una metodología con una estructura modular, representada por las siguientes etapas: preprocesamiento, segmentación, extracción de características, equilibrio de clases, y clasificación. Así mismo, se ha usado el conjunto de datos Plantvillage, el cual contiene diez clases distintas, representadas por ocho enfermedades, una plaga, y una clase completamente sana. Derivado de las fases experimentales desarrolladas a lo largo de esta investigación, el sistema propuesto, alcanza un rendimiento del 94.65% de exactitud.