Ciencia Ergo Sum (Jan 2023)

Identificación de las principales enfermedades de la planta del café (Coffea arabica) a través de visión artificial

  • Oscar Eder Flores Colorado,
  • Jair Cervantes Canales,
  • Farid García-Lamont,
  • José Sergio Ruiz Castilla

DOI
https://doi.org/10.30878/ces.v30n3a8
Journal volume & issue
Vol. 30, no. 3
pp. 1 – 22

Abstract

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Se utilizan técnicas de reconocimiento de patrones para identificar hojas sanas y cuatro enfermedades de la planta del café Coffeea arabica. Las enfermedades son la roya del café, el minador de la hoja, phoma quema y Cercospora coffeicola. Para lograrlo, se ocuparon diferentes técnicas de segmentación, entre ellas Otsu, PCA y método de frontera global. Con el fin de obtener el vector de características, las imágenes se procesaron para extraer las características cromáticas, geométricas y textuales. Por último, se implementaron cuatro algoritmos de clasificación entre los que se encuentran support vector machine, random forest, Naive Bayes y redes neuronales artificiales backpropagation. La mejor precisión obtenida es del 83% con segmentación Otsu y clasificación con redes neuronales artificiales backpropagation.

Keywords