Título :	Procesamiento de imágenes con FPGA para el modelado cuantitativo del síndrome de virus mosaico del pepino en Cucumis sativus
Autor(es):	Luis Miguel Contreras Medina
Palabras clave:	Computer vision Digital Image processing FPGA FPGA Procesamiento digital de imágenes Visión por computadora
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	sep-2012
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Doctorado en Ingeniería
Resumen:	Las enfermedades en plantas provocan pérdidas de alrededor de 220 billones de dólares anuales alrededor del mundo lo cual conlleva problemas económicos, desempleo, ambientales, sociales y de salud, debido a la falta de comida principalmente en los países pobres. Algo que ayudaría a reducir estos efectos, sería el conocer cómo se desarrolla la enfermedad a través del tiempo de manera cuantitativa con el objetivo de conocer el daño en las plantas con más precisión, evaluar prácticas de manejo y ayudar en el desarrollo de nuevas variedades resistentes. Para conocer el desarrollo del síndrome en plantas enfermas es necesario cuantificar de alguna manera que tan saludable esta la planta en un instante de tiempo determinado, para esto se han utilizado diferentes métodos, entre los más populares están: métodos ópticos, evaluaciones visuales (EV), visión por computadora (VC), métodos basados en compuestos orgánicos volátiles. Por lo tanto el presente trabajo propone un sistema para la cuantificación de síntomas en plantas enfermas basados en la cuantificación de síntomas visibles y de dispositivos de punta tecnológica, como lo son los FPGAs (Field Programable Gate Arrays) para superar las desventajas antes mencionadas. The plant diseases provoke 220 billion dollar of looseness around the world year by year carrying economic, environmental, social and health problems. A quantitatively knowledge about the plant diseases development could help to deal and reduce the aforementioned consequences caused by diseases through a better and more precise estimation about the damage presented in the plants. By doing this, new resistant plant varieties could be evaluated and developed. To know the syndrome development in diseased plants it is necessary to quantify the health of the plant at a certain time instant, to accomplish this, there are several methods and the most important are: optical methods, visual evaluations (VE), computer vision (CV) and volatile organic compounds based methods. The present work proposes a system able of quantifying symptoms in diseased plants based on the quantification of visible symptoms and high-technological devices such as the FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), used to overcome the aforementioned disadvantage.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/868
Aparece en:	Doctorado en Ingeniería

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