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Título : Sistema informático con procesamiento de imágenes para la detección de anomalías en fotografias de theobroma cacao en la granja experimental Uleam el Carmen.
Autor : Pérez Cedeño, Daniel Alexander
Palabras clave : PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
THEOBROMA CACAO
APLICACIÓN MÓVIL
DETECCIÓN DE ANOMALÍAS
SQLITE
SUPABASE
Fecha de publicación : 2026
Citación : Pérez Cedeño, D. A. (2026). Sistema informático con procesamiento de imágenes para la detección de anomalías en fotografias de theobroma cacao en la granja experimental Uleam el Carmen. (Proyecto Integrador). Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, El Carmen, Ecuador.
Citación : ULEAM-TEC.INF;238
Resumen : El presente trabajo de titulación tiene como objetivo desarrollar e implementar un sistema informático móvil híbrido con la funcionalidad de procesar las imágenes para detectar las anomalías en el cultivo de Theobroma cacao en la Granja Experimental Uleam El Carmen. La investigación se desarrolló mediante un enfoque mixto que incluyó la revisión bibliográfica, la observación, una encuesta aplicada a 45 estudiantes de la carrera de Agropecuaria y una entrevista dirigida a un experto en el cultivo del Theobroma cacao. Los resultados evidenciaron la necesidad de disponer de una herramienta tecnológica que facilite el monitoreo fitosanitario y que proporcione una valiosa información oportuna sobre las posibles afectaciones fitosanitarias. La aplicación, denominada Sistema Cacao, fue desarrollada con la herramienta de programación Flutter y organizada mediante la metodología Scrum. Esta aplicación está integrada con los módulos de registro e iniciar sesión, la captura de imágenes, el análisis mediante los modelos de inteligencia artificial orientados especialmente en plagas, monilia y de la salud vegetal, un chatbot de asistencia fitosanitaria, un historial de resultados, la generación de los informes con formato PDF y los reportes. Además, se utilizó SQLite para su almacenamiento local y Supabase para el respaldo y su sincronización de información en la nube. Las pruebas funcionales nos permitieron verificar el funcionamiento de los principales módulos y la correcta interacción entre la cámara móvil, los modelos de la inteligencia artificial y las bases de datos conectadas. Como resultado, se obtuvo una aplicación móvil funcional que contribuye a la reducción de la dependencia exclusiva de la inspección manual, el mejoramiento del registro de los análisis y la facilidad del acceso a los diagnósticos y recomendaciones. Este sistema se constituye con una herramienta de apoyo y no reemplaza el criterio de un especialista agrícola.
URI : https://repositorio.uleam.edu.ec/handle/123456789/13053
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