Identificación de las principales enfermedades de la planta del café (Coffea arabica) a través de visión artificial - Flores Colorado, Oscar Eder; Cervantes Canales, Jair; García Lamont, Farid; Ruíz Castilla, Jose Sergio (CIENCIA ergo-sum; Vol. 30 Núm. 3 (2023): CIENCIA ergo-sum (noviembre 2023-febrero 2024), 2023)
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 .