Determinación en tiempo real de presencia de cadmio en cultivo de cacao aplicando Machine Learning

dc.contributor.advisorIpanaqué Alama, Williames
dc.contributor.advisorSoto Bohórquez, Juan Carloses
dc.contributor.authorNeyra Hau Yon, Jorge Luis
dc.coverage.spatialPerúes
dc.date.accessioned2021-06-17T21:55:49Z
dc.date.available2021-06-17T21:55:49Z
dc.date.issued2021-06-17
dc.date.submitted2021-04
dc.description.abstractEl objetivo de la tesis es incorporar la estrategia de Machine Learning y la tecnología de la visión hiperespectral para el diseño de estrategias que permitan la detección en tiempo real del contenido de cadmio de muestras de cacao, con el fin de intervenir en el proceso productivo del cacao y, de esta manera, reducir el riesgo de contaminación con cadmio en el producto final. Para el desarrollo del proyecto, se hizo uso de la Cámara Hiperespectral Resonon, dentro la infraestructura del departamento de Automática y Control de la Universidad de Piura, contando con muestras de cacao tomadas de algunas locaciones de la región, con la finalidad de obtener las firmas hiperespectrales de las muestras para realizar la modelación de la predicción. A lo largo del trabajo, se muestran los resultados obtenidos con diversos algoritmos de predicción con Machine Learning, lo que permitirá comparar el mejor modelo de predicción para este caso específico. Finalmente, con un monitoreo en tiempo real, se toman las medidas correctivas, logrando mitigar la contaminación por metales pesados como el cadmio. Se concluye que las imágenes multiespectrales vienen siendo, últimamente, muy empleadas en la industria agrícola por sus buenos resultados, pudiéndose verificar que la estrategia de Machine Learning, adicionada a esta herramienta, se complementa muy bien en la detección de cadmio en el cacao.es
dc.identifier.citationNeyra, J. (2021). Determinación en tiempo real de presencia de cadmio en cultivo de cacao aplicando Machine Learning (Tesis de Máster en Ingeniería Mecánico-Eléctrica con mención en Sistemas Energéticos y Mantenimiento). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Piura, Perú.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11042/4990
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Piuraes
dc.publisher.countryPEes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad de Piuraes
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEPes
dc.subjectCacao -- Contaminación -- Investigacioneses
dc.subjectCadmio -- Efectos fisiológicoses
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial) -- Aplicacioneses
dc.subjectRedes neuronales (Computadores) -- Aplicaciones -- Agriculturaes
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03es
dc.titleDeterminación en tiempo real de presencia de cadmio en cultivo de cacao aplicando Machine Learninges
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
renati.advisor.dni06422494
renati.advisor.dni40107278
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4039-4422es
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9157-3098es
renati.author.dni45037058
renati.discipline713337es
renati.jurorChinguel Arrese, César Albertoes
renati.jurorVásquez Díaz, Edilbertoes
renati.jurorIpanaqué Alama, Williames
renati.jurorSoto Bohórquez, Juan Carloses
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones
rim.academicdepartmentMaestría en Ingeniería Mecánico-Eléctricaes
rim.collegeFacultad de Ingenieríaes
rim.departmentPosgrado de Maestrías en Ingenieríaes
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería Mecánico-Eléctrica con mención en Sistemas Energéticos y Mantenimientoes
thesis.degree.grantorUniversidad de Piura. Facultad de Ingenieríaes
thesis.degree.nameMáster en Ingeniería Mecánico-Eléctrica con mención en Sistemas Energéticos y Mantenimientoes
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