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dc.contributor.advisorGarcía Santillán, Iván Danilo-
dc.contributor.authorChuquín Realpe, Alejandra Patricia-
dc.date.accessioned2024-08-07T16:38:56Z-
dc.date.available2024-08-07T16:38:56Z-
dc.date.created2024-07-26-
dc.date.issued2024-08-07-
dc.identifier.other04/MEC/ 561es_EC
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/16337-
dc.descriptionUtilizar los sistemas de visión artificial y su uso en la agricultura de precisión para determinar los distintos estados de la madurez de la Spondias purpurea.es_EC
dc.description.abstractEn el presente trabajo de integración curricular previo a la obtención del título de ingeniero mecatrónico se desarrolla un Sistema de supervisión del cultivo de la Spondias Purpurea (ovo) mediante visión artificial, la investigación aborda la necesidad de determinar el grado de maduración y calcular el volumen de producción de la Spondias purpurea. Se desarrolló un sistema de monitoreo avanzado utilizando YOLOv8, una técnica de aprendizaje profundo, para detectar con precisión los estados de maduración mediante el procesamiento de imágenes. Se recopilaron manualmente imágenes de Spondias purpurea en diferentes estados de maduración, y se entrenó el modelo YOLOv8 con este dataset, ajustando hiperparámetros y empleando técnicas de aumento de datos para mejorar la generalización. El modelo fue evaluado utilizando métricas de precisión, recall, F1 y mAP, obteniendo una precisión promedio de 0.98 con una confianza de 1.0, y 0.93 a una confianza menor, un puntaje F1 de 0.80 con una confianza de 0.797, y un mAP de 0.801 a un umbral de 0.5. Los resultados demuestran un rendimiento superior en la identificación de los estados de maduración, proporcionando una forma objetiva y eficiente de detección y facilitando una toma de decisiones más efectiva en el manejo de la Spondias purpurea. Para determinar el volumen de producción, se realizó un archivo Excel en donde se recolectaron los datos. Se evalúa la efectividad de la solución tecnológica empleando las métricas establecidas por la ISO 25010. Finalmente, se presentan los hallazgos del sistema de supervisión, analizando el impacto de esta nueva herramienta de detección de madurez en el ámbito de la agricultura.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectCULTIVOS AGRÍCOLASes_EC
dc.subjectVISIÓN ARTIFICIALes_EC
dc.subjectSPONDIAS PURPUREAes_EC
dc.titleSistema de supervisión del cultivo de la Spondias purpurea (ovo) mediante visión artificiales_EC
dc.typebachelorThesises_EC
dc.description.degreeIngenieríaes_EC
dc.contributor.deparmentMecatrónicaes_EC
dc.coverageIbarra, Ecuadores_EC
dc.identifier.mfn0000043381es_EC
Appears in Collections:Ing. en Mecatrónica

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