Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 3,262

Visitas: 795

Utilize este identificador para referenciar este registo: 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.
Data: 2020-08-14
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Colima
Descrição: 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 nas colecções:MAESTRIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -TESIS.pdfTesis2.99 MBAdobe PDFVer/Abrir
ISIS SIMONARA GARCÍA ALCALÁ -CARTA.pdfCarta de cesión701.04 kBAdobe PDFVer/Abrir


Este registo está protegido por copyright original.



Este registo está protegido por Licença Creative Commons Creative Commons