Clasificación automática de enfermedades de la papa mediante visión computacional usando android sin Internet
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Date
2026-07-06
Authors
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Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas Electrónica e Industrial. Carrera de Software.
Abstract
Potato cultivation in the Ecuadorian Andes faces significant losses due to foliar diseases, the rapid identification of which is limited by the scarcity of specialized assistance due to restricted connectivity. This work addresses the question: Is it possible to implement a classification system for multiple phytosanitary diseases affecting potato leaves using computer vision on Android mobile devices without
internet access, usable by farmers? To this end, the most prevalent diseases and pests in the area were analyzed, defining seven priority classes plus one negative control.
The classification model used was MobileNetV2 under the CRISP-DM methodology with Transfer Learning and Fine-tuning on a curated dataset. The mobile application was built using the Mobile-D methodology with memory and storage optimizers for low-end devices. The TFLite model achieved an overall accuracy of 96.70 percent and a macro F1-score of 96.65, with an input-range inference latency of 106ms and a file size of 18MB.
Usability evaluation with 50 farmers yielded average scores of 4.24, 4.37, and 4.44 for the adapted SUS, TAM, and CSAT instruments, respectively, with a 98 percent satisfaction rate. Technical validation with three agricultural engineers showed a 91.40 percent agreement with experts. These results demonstrate that integrating CRISP-DM and Mobile-D allows for the development of viable artificial intelligence tools for
agricultural contexts with infrastructure constraints.
Description
El cultivo de papa en la región andina ecuatoriana enfrenta grandes pérdidas por afecciones foliares cuya identificación rápida se limita por la escasa asistencia especializada por la conectividad restringida. Este trabajo responde a la pregunta: ¿Es posible implementar un sistema de clasificación de múltiples afecciones fitosanitarias en la hoja de la papa mediante visión computacional en dispositivos móviles Android sin conexión a internet usable por agricultores? Para ello se analizaron las enfermedades y plagas más prevalentes de la zona definiendo siete clases prioritarias más una de control negativo.
El modelo de clasificación usado fue MobileNetV2 bajo la metodología CRISP-DM con Transfer Learning y Fine-tuning sobre un dataset curado. La aplicación móvil se construyó con la metodología Mobile-D con optimizadores de memoria y almacenamiento para dispositivos de gama baja. El modelo TFLite alcanzó una exactitud global de 96.70 por ciento y un macro F1-score de 96.65, con una latencia de inferencia en gama de entrada de 106ms y un peso de 18MB.
La evaluación de usabilidad con 50 agricultores dio promedios de 4,24, 4,37 y 4,44 en instrumentos adaptados SUS, TAM y CSAT respectivamente con un 98 por ciento de satisfacción. La validación técnica con tres ingenieros agrónomos registró un 91.40 por ciento de coincidencia con expertos. Los resultados demuestran que la integración de CRISP-DM y Mobile-D permite desarrollar herramientas de inteligencia artificial viables para contextos agrícolas con restricciones de infraestructuras.
Keywords
VISIÓN COMPUTACIONAL, CLASIFICACIÓN DE PATOLOGÍAS, DISPOSITIVOS MÓVILES, MOBILENETV2, EDGE AI, PLAZA GRAN COLOMBIA, CRISP-DM, MOBILE-D.