Mobile application for the detection of black Sigatoka - Tovar-Martínez, Yurley Tatiana; Bejarano-Martínez, Arley; Calvo-Salcedo, Andrés Felipe (Visión electrónica, 2020)
La Sigatoka Negra es uno de los principales problemas que afectan la producción del cultivo de plátano, es por esto, que el desarrollo de sistemas que permitan la detección de enfermedades, generan una herramienta importante para el monitoreo y control realizado por el agricultor. El sistema propuesto, aprovecha el hardware en dispositivos móviles para implementar técnicas de visión por computador que permitan determinar el porcentaje de área afectada de la planta. El Smartphone es utilizado para adquirir datos y capturar la enfermedad a través de imágenes. Después se realiza la detección de los píxeles enfermos a través de un algoritmo de segmentación con análisis por histograma. Posteriormente se computa un modelo para el cálculo del área afectada. Por último, se presenta la información a través de la interfaz de usuario. Para validar el método propuesto, se crea una base de datos con imágenes tomadas por medio del aplicativo para comparar su eficiencia a través del error RMS entre la segmentación manual y el resultado del algoritmo. Finalmente se realizan pruebas de usabilidad y tiempo de respuesta.