Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Barrero Pérez, Jaime GuillermoSalom Medina, Andrey FernandoRosas Ruiz, Luis Esteban2024-05-212024-05-212024-05-202024-05-20https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/42486El cultivo del café es una fuente de ingresos de aproximadamente 550 mil familias en Colombia y específicamente en Santander hay más de 30 mil cafeteras. Dado que es un cultivo masivo y que representa los ingresos económicos de muchas personas, se investiga sobre las enfermedades en hojas de café, centrando el proyecto en la detección de las enfermedades de roya, el bicho minador y el insecto conocido como "coco". La base de datos se obtuvo en un cultivo en El Socorro, Santander, garantizando la autenticidad de las muestras, así como de otras dos fuentes que se revisaron rigurosamente para la aplicación del proyecto. La calidad de los datos es crucial para este tipo de proyectos, para lo cual se hicieron procesos de limpieza en la base de datos donde se eliminaron imágenes redundantes, incoherentes e innecesarias, lo que asegura una base de datos lo suficientemente diversa para el proceso de entrenamiento. También se etiquetó cada una de las imágenes resultantes de la limpieza, primero usando la herramienta en línea VGG, pero dada la complejidad y el demorado proceso de etiquetar, se decidió usar SAM, una innovadora IA lanzada por el equipo de META en el 2023 que facilitó dicho proceso y proporcionó una base de datos con buena calidad de etiquetas. En el entrenamiento se usó la arquitectura MASK R-CNN, respaldada por un Backbone de RESNET 50 y 101. Además del uso de Transfer Learning con Dataset de “COCO". Luego se creó una aplicación móvil donde se puede tomar una imagen del teléfono, se envía a un servidor web alojado en Google Cloud y desde allí se procesa dicha imagen, hace una inferencia y envía el resultado de la inferencia de nuevo a la aplicación, donde el usuario puede observar las afectaciones de la imagen que previamente envió.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessinteligencia artificialcaféagroindustriaimágenesenfermedadprevencióndetecciónsegmentaciónUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coartificial intelligencecoffeeagribusinessimagesdiseasepreventiondetectionsegmenthttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)