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Sistema inteligente de detección de enfermedades en cultivos hidropónicos mediante visión articial.
pp. 37 - 54 / Volumen 7 número 1 / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v7i1.339
Fecha de recepción: 19 / 06 / 2025
Fecha de aceptación: 22 / 08 / 2025
Fecha de publicación: 20 / 01 / 2026
Instituto Tecnológico Superior Universitario Rumiñahui
Sistema inteligente de detección de enfermedades en cultivos hidropónicos
mediante visión articial
Intelligent detection system of diseases in hydroponic crops using articial vision
, Patricio Javier Cruz Dávalos
8771
RESUMEN
Palabras clave:
ABSTRACT
Keywords:
Derechos de Autor
Los originales
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Citas
de enfermedades en
CONECTIVIDAD,
7
Artículo Cientíco
38
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1. INTRODUCCIÓN
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2. MATERIALES Y MÉTODOS
2.1. Arquitectura del sistema
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Figura 1
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Figura 2.
2.2. Recolección de datos
Tabla 1.
Condi-
ción
Cantidad
Imágenes
Caracteristicas Imagen
Condi-
ción
Cantidad
Imágenes
Caracteristicas Imagen
Clase
1 Hoja
sana
vellosidad
Clase 4
Mancha
Manchas
marrones a
negras, con
circulares, de
color amarillo
con halo de
Clase 2
Mildiu
Zonas amarillas
Clase 3
Oídio
frotar
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2.3. Preprocesamiento de Imágenes
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2.4. Entrenamiento del Modelo
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Figura 3.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
3.1. Modelo de clasicación
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Figura 4
Figura 5.
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Tabla 2.
Clases Precisión Exhaustividad (Recall) Puntuación F1
Soporte
(Imágenes)
Mancha
Mildiu
Exactitud (Accuracy) 0.9634 492
3.2. Evaluación del modelo
Figura 6.
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Tabla 3.
Clases Precisión
Exhaustividad
(Recall)
Puntuación F1
Soporte
(Imágenes)
Mancha
Mildiu
Exactitud 0.94 220
Figura 7.
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Tabla 4.
Clase
Conjunto de Validación
Conjunto de Pruebas
FP (%) FN (%) FP (%) FN (%)
Mancha
Mildiu
Oidio
Sana
,
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3.3. Detección de enfermedades
Figura 8
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Figura 9.
Tabla 5.
Pruebas Detección del sistema Pruebas Detección del sistema
sana o enferma
mancha
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4. CONCLUSIONES
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Contribución de los Autores (CRediT):
PJCD
Conicto de Intereses:
REFERENCIAS
IEEE
Access, 10
Engineering Applications of Articial Intelligence, 120
E3S Web of Conferences, 556,
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Workshops
Current Plant Biology,
42
International Journal of Electronics and
Communication Engineering, 7
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Agronomy, 12
Computers and Electronics in Agriculture, 147
JETIR Research Journal
Frontiers in Plant Science, 14
PeerJ Computer Science, 9
Proceedings of the 2021 IEEE 14th International Symposium on Embedded Multicore/
Many-core Systems-on-Chip (MCSoC)
Smart Agricultural Technology, 8
Proceedings of the IEEE Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition
2022 IEEE 2nd International
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Symposium on Sustainable Energy, Signal Processing and Cyber Security (iSSSC)
Big Earth Data
