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Diseño de un sistema de detección temprana para el virus del mosaico del tomate en cultivos de tomates (Solanum Lycopersicum)

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Artículo (191.6Kb)
Fecha de publicación
2023
Autor(es)
Fischer Juárez, Erick Alberto
Chavez Varela, Eduardo
Lameda Diaz Stevanato, Leon
Suarez Falcon, Valeria Samantha
Asesor
Morúa Álvarez, Nora Del Rocío
Palabras Clave
Virus
Tomate
Imágenes
Mosaico
Automático
Tipo
Artículo
Idioma
Español
Metadatos
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Resumen
El jitomate (Solanum lycopersicum), perteneciente a la familia Solanaceae, es una planta herbácea de hasta 3 metros de altura, con ramas verdes dispersas y hojas ovadas a elípticas. México, especialmente Puebla, destaca en su producción, alcanzando 2,860,305.2 toneladas en 2019, donde el estado contribuyó con 125 mil toneladas [1]. El virus del mosaico del tomate (ToMV) afecta gravemente los cultivos al reducir rendimiento y calidad, ya que la propagación del ToMV se da por contacto, ya sea por el viento, manos de operarios, ropa o herramientas contaminadas. Los síntomas incluyen patrones de mosaico en las hojas, reducción del crecimiento y distorsión en los frutos. En este proyecto se propone un sistema de detección temprana mediante aprendizaje automático, Raspberry Pi y Python. La metodología del sistema comprende investigación, recopilación de datos, desarrollo de modelos de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes digitales. La Raspberry Pi 4B y la cámara Raspberry Pi 5MP se seleccionaron por su rendimiento y accesibilidad, el modelo se entrenó con imágenes de Kaggle, y la implementación se probó y ajusto continuamente. Los resultados destacan la eficacia del sistema para detectar el virus del mosaico del tomate, con ajustes en código y modelo para mejorar precisión y velocidad de respuesta, la interfaz de usuario se optimizo para facilitar la interpretación de resultados, la capacidad de adaptarse a condiciones variables y diversidad de datos refuerza su utilidad. El proyecto logra el diseño eficaz de un sistema de detección para el virus del mosaico del tomate en cultivos de jitomate.
URL:
https://hdl.handle.net/20.500.11777/5914
Nivel de Acceso:
Acceso Abierto
Versión:
Versión publicada
Colecciones:
  • Otoño 2023 [24]
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