Castro Martin, Ana PamelaArequipa Tipantuña, Jonathan Marcelo2024-08-162024-08-162024-08https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/42093La producción de mora en Ecuador ha experimentado un crecimiento notable en los últimos años, convirtiéndose en una de las frutas de mayor demanda. Sin embargo, varios factores, como plagas y enfermedades, afectan la producción y calidad de esta fruta, impactando directamente la economía de los agricultores. Basado en este contexto, el presente proyecto de investigación se centra en la implementación de un sistema de detección de plagas y enfermedades mediante un modelo de visión artificial, que sirve como una herramienta para ayudar a los agricultores a identificar enfermedades en sus cultivos de manera rápida y eficiente. El sistema consta de una aplicación para dispositivos móviles que integra el modelo de visión artificial. Este modelo está diseñado para detectar cuatro tipos de plagas de mayor incidencia en la zona. La aplicación ofrece dos modos de detección: el primero mediante video en tiempo real a través de la cámara del dispositivo y el segundo mediante el análisis de imágenes, permitiendo así la integración de recursos multimedia para la transmisión de información al modelo para su análisis. El sistema ha demostrado una exactitud del 90.34% en la detección de plagas, según pruebas realizadas en diversos entornos donde se encuentran los cultivos. La implementación de este sistema ha logrado reducir significativamente errores de identificación de plagas evitando errores humanos y reduciendo las pérdidas económicas al identificar plagas y enfermedades en etapas tempranas de infecciónThe blackberry production in Ecuador has experienced significant growth in recent years, becoming one of the most in-demand fruits. However, several factors, such as pests and diseases, affect the production and quality of this fruit, directly impacting the farmers' economy. Based on this context, the present research project focuses on the implementation of a pest and disease detection system using an artificial vision model, which serves as a tool to help farmers identify diseases in their crops quickly and efficiently. The system consists of a mobile application that integrates the artificial vision model. This model is designed to detect four types of pests with the highest incidence in the area. The application offers two detection modes: the first one through real-time video via the device's camera and the second one through image analysis, thus allowing the integration of multimedia resources for transmitting information to the model for analysis. The system has demonstrated an accuracy of 90.34% in pest detection, according to tests conducted in various environments where crops are located. The implementation of this system has significantly reduced pest identification errors by avoiding human errors and reducing economic losses by identifying pests and diseases at early stages of infection.spaopenAccessVISIÓN ARTIFICIALDETECCIÓN DE PLAGASCULTIVOS DE MORAYOLOV8bachelorThesis