Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 3,262

Visitas: 925

Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1499
Titre: PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES UTILIZANDO REDES NEURONALES PARA IDENTIFICAR LA SIGATOKA NEGRA EN EL CULTIVO DEL PLÁTANO
Auteur(s): García Alcalá, Isis S.
Date de publication: 2020-08-14
Editeur: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Colima
Description: 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
Collection(s) :MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -TESIS.pdfTesis2.99 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -CARTA.pdfCarta de cesión701.04 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Ce document est protégé par copyright



Ce document est autorisé sous une licence de type Licence Creative Commons Creative Commons