Con la finalidad de informar a la comunidad académica y científica, el INICTEL-UNI acude a eventos de esta naturaleza en donde investigadores, profesionales y estudiantes presentan y forman parte de exposiciones de artículos técnicos en diversas áreas de interés. En esta ocasión, el eje temático fue de Procesamiento de Señales, Imágenes e Inteligencia Artificial.

Considerando el gran potencial exportador de Perú en Persea americana (palta Hass), y a su vez, la necesidad de un óptimo rendimiento en sus cultivos, se realizó un estudio de la detección de características visuales anómalas de una hoja en imágenes térmicas y RGB. “En este estudio, se propone un procedimiento para la adquisición de imágenes y se evalúa los factores que pueden afectar la adquisición de imágenes térmicas. Además, se propone un método para la extracción de características para clasificar entre una hoja sana y una hoja con anomalías, las cuales estén relacionadas con deficiencias o plagas”.

Bruno Rivadeneyra describió las etapas del método propuesto, como: segmentación de imágenes térmicas y NGRDI, remuestreo, agrupamiento con el algoritmo k-means y clasificación con SVM. “Se estudiaron tres casos diferentes de adquisición de imágenes para analizar los efectos en los descriptores estadísticos. Finalmente, en la etapa de clasificación se probó con hojas procesadas y, como resultado, se obtuvo una precisión promedio de 82.67%, luego de diez experimentos con el mismo conjunto de imágenes”, precisó.

Se debe mencionar que este trabajo se realizó con financiamiento de INNOVATE PERÚ del Ministerio de la Producción, en el marco del proyecto finalizado de Convenio N° 119-INNOVATEPERU-IDIBIO-2018.