Aplicación Móvil usando redes neuronales convolucionales para la detección de enfermedades en las plantas de café en el distrito de Chirinos, Provincia de San Ignacio, Departamento de Cajamarca.

Abstract

La presente investigación se desarrolló en el distrito de Chirinos, provincia de San Ignacio, departamento de Cajamarca, el problema que se encontró fue que los agricultores de la zona tienen la dificultad de detectar las enfermedades que afectan a sus plantaciones de café. Se construyó un modelo de detección de enfermedades en plantas de café, basándose en redes neuronales convolucionales con procesamiento de imágenes utilizando un total de 34,637 imágenes de las 4 enfermedades más comunes y propias de la zona. El modelo funcionó teniendo una tasa de acierto de 99.6%, con una función de pérdida de 0.016%, se comprobó con una muestra de 72 imágenes aleatorias existentes en 1 hectárea de café, y el diagnóstico dado por un experto agrónomo con esta misma muestra de plantas de café. Finalmente, la aplicación móvil y el modelo de red neuronal convolucional funcionaron correctamente.