Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 3,262

Visitas: 1,449

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1499
Título : PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES UTILIZANDO REDES NEURONALES PARA IDENTIFICAR LA SIGATOKA NEGRA EN EL CULTIVO DEL PLÁTANO
Autor : García Alcalá, Isis S.
Fecha de publicación : 2020-08-14
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Colima
Descripción : Actualmente, la enfermedad conocida como la Sigatoka Negra es el principal problema fitosanitario que afecta la producción de este frutal en el país, así como en América Central, Sudamérica y el Caribe, generando pérdidas que abarcan dese 50 hasta 100% del producto. Para ayudar a mantener el control de calidad del banano, se propone la realización de un sistema de procesamiento digital de imágenes utilizando redes neuronales, para la identificación de Sigatoka Negra en el cultivo del plátano.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -TESIS.pdfTesis2.99 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -CARTA.pdfCarta de cesión701.04 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons