Desarrollo de un algoritmo de visión artificial basado en redes neuronales para la identificación del oídium en la planta de arándano
DOI:
https://doi.org/10.18050/ingnosis.v9i2.3176Palabras clave:
enfermedad oidiosis, programación Python, visión artificial, redes neuronalesResumen
En este estudio, introducimos un enfoque revolucionario que combina la visión por computadora y las redes neuronales con la finalidad de diseñar un algoritmo de visión por computadora que pueda distinguir entre las hojas de arándanos que presenten oidiosis y las que se encuentren sanas sin esta enfermedad, lo que podría mejorar significativamente la calidad y eficiencia de la producción de arándanos en la industria agroindustrial. Metodología. Se utilizo el lenguaje de programación Python y la biblioteca YOLOv7, se ejecutó en un procesador Intel Corei5 ,8 GB de RAM, tarjeta gráfica Nvidia Geforce 1650, webcam con resolución 1080p. Mediante un enfoque experimental y cuantitativo, evaluamos la eficacia del algoritmo. Resultados. Se evidencio una eficiencia del 91% en la detección del hongo Oidio u Oidiosis en los arándanos, valida la efectividad del método y resalta su potencial para transformar la industria agroindustrial. Conclusión. Permitirá una clasificación más eficiente de los productos, lo que podría tener un impacto positivo en la calidad y competitividad del mercado de arándanos.
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