Identificación de punto de corte de rosas grandifloras por medio de machine learning con apoyo de visión artificial
This degree project uses machine learning methods in order to apply the most suitable one in the project of identifying grandiflora roses with the support of artificial vision. An identification of the methods that could work was made, once the method was chosen (neural networks) a hybrid database w...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de América
- Repositorio:
- Lumieres
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/9759
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.11839/9759
- Palabra clave:
- Bases de datos
Punto de corte
Redes neurales
Databases
Cutting point
Neural networks
Tesis y disertaciones académicas
- Rights
- License
- Atribución – No comercial – Sin Derivar
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Identificación de punto de corte de rosas grandifloras por medio de machine learning con apoyo de visión artificialIdentification of cutting point of grandiflora roses using machine learning supported by artificial visionBases de datosPunto de corteRedes neuralesDatabasesCutting pointNeural networksTesis y disertaciones académicasThis degree project uses machine learning methods in order to apply the most suitable one in the project of identifying grandiflora roses with the support of artificial vision. An identification of the methods that could work was made, once the method was chosen (neural networks) a hybrid database was created between existing databases on the Internet and images taken by a camera in order to train the model. Said model was trained under different conditions, varying the amount of data and number of training periods, thus giving different favorable results greater than 65%. This procedure was carried out with the identification of the distance, the stem and the state of the flower. Finally, a code was created that would read all models and print an XYZ coordinate on the screen with the location of the center of the stem along with the state of the flower.Este proyecto de grado emplea métodos de machine learning con el fin de aplicar el más conveniente en el proyecto de identificación de rosas grandifloras con apoyo de visión artificial. Se hizo una identificación de los métodos que podrían llegar a funcionar, una vez escogido el método (redes neuronales) se creó una base de datos hibrida entre bases existentes en internet e imágenes tomadas por una cámara con el fin de realizar el entrenamiento del modelo. Dicho modelo se entrenó bajo distintas condiciones, variando la cantidad de datos y numero de épocas de entrenamiento dando así distintos resultados favorables mayores al 65%. Este procedimiento se realizó con la identificación de la distancia, el tallo y el estado de la flor. Finalmente se creó un código que leyera todos modelos y nos imprimiera en pantalla una coordenada XYZ con la ubicación del centro del tallo junto con el estado de la flor.Fundación Universidad de AméricaAutomatizacionMartínez Urrutia, WilmarRuiz Pineda, Luis FernandoRiveros Martin, Angel Santiago2025-03-07T21:02:02Z2025-03-07T21:02:02Z2025-02-18bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fapplication/pdfapplication/pdfAPA 7th - Riveros Martin, A. S. (2025) Identificación de punto de corte de rosas grandifloras por medio de machine learning con apoyo de visión artificial. [Trabajo de grado, Fundación Universidad de América] Repositorio Institucional Lumieres. https://hdl.handle.net/20.500.11839/9759https://hdl.handle.net/20.500.11839/9759Atribución – No comercial – Sin Derivarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spaoai:repository.uamerica.edu.co:20.500.11839/97592025-04-03T13:43:54Z |
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This degree project uses machine learning methods in order to apply the most suitable one in the project of identifying grandiflora roses with the support of artificial vision. An identification of the methods that could work was made, once the method was chosen (neural networks) a hybrid database was created between existing databases on the Internet and images taken by a camera in order to train the model. Said model was trained under different conditions, varying the amount of data and number of training periods, thus giving different favorable results greater than 65%. This procedure was carried out with the identification of the distance, the stem and the state of the flower. Finally, a code was created that would read all models and print an XYZ coordinate on the screen with the location of the center of the stem along with the state of the flower. |
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