Diagnofomil: tool for diagnosis of fungal diseases in corn leaf
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão |
Texto Completo: | https://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/article/view/4083 |
Resumo: | This paper presents the development of a tool for diagnosis of fungal diseases in corn leaves. The tool uses techniques of image processing and computer vision to extract the characteristics from images. These characteristics are extracted using threshold segmentation over the H plane of the image in the HSV color model, highlighting the disease spot. Given the disease spots, their Hu moments are calculated and used as inputs to a neural network. To make the diagnosis a multilayer perceptron neural network is used. Backpropagation is used for the network training. The system achieved an acceptable level of accuracy, diagnosing correctly 100% of the White Spot disease samples, 80% of the Cercospora samples and 80% of the Anthracnose samples. |
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Diagnofomil: tool for diagnosis of fungal diseases in corn leafDiagnofomil: herramienta para el diagnóstico de enfermedades fúngicas en la hoja de maízDiagnofomil: ferramenta para diagnóstico de doenças fúngicas em folha de milhodoença do milhovisão computacionalredes neuraiscorn diseasescomputer visionneural networksenfermedad del maizvisión por computadorredes neuronalesThis paper presents the development of a tool for diagnosis of fungal diseases in corn leaves. The tool uses techniques of image processing and computer vision to extract the characteristics from images. These characteristics are extracted using threshold segmentation over the H plane of the image in the HSV color model, highlighting the disease spot. Given the disease spots, their Hu moments are calculated and used as inputs to a neural network. To make the diagnosis a multilayer perceptron neural network is used. Backpropagation is used for the network training. The system achieved an acceptable level of accuracy, diagnosing correctly 100% of the White Spot disease samples, 80% of the Cercospora samples and 80% of the Anthracnose samples.Este artículo presenta el desarrollo de una herramienta para el diagnóstico de enfermedades fúngicas en las hojas de maíz. Muestra la fundamentación teórica acerca de las enfermedades tratadas, así como las técnicas utilizadas para su implementación. A continuación, se muestra el proceso de desarrollo de la herramienta, demostrando las técnicas utilizadas para extraer las características de las imágenes, las pruebas realizadas para encontrar la mejor configuración de red, el diagrama de clases y, por último, la herramienta en funcionamiento.Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para diagnóstico de doenças fúngicas em folhas de milho. Mostra o embasamento teórico sobre as doenças tratadas, bem como as técnicas utilizadas para a implementaçao. Logo após é mostrado o processo de desenvolvimento da ferramenta, demonstrando as técnicas utilizadas para a extração das características das imagens, os testes realizados para encontrar a melhor configuração da rede, o diagrama de classes e por fim a ferramenta em funcionamento.Universidade do Estado de Santa Catarina — UDESC2013-12-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/article/view/408310.5965/2764747102042013125Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; Vol. 2 No. 4 (2013); 125-136Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; Vol. 2 Núm. 4 (2013); 125-136Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; v. 2 n. 4 (2013); 125-1362764-747110.5965/2764747102042013reponame:Revista Brasileira de Contabilidade e Gestãoinstname:Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)instacron:UDESCporhttps://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/article/view/4083/2913Copyright (c) 2015 Eduardo Stahnke, Fernando dos Santoshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessStahnke, EduardoSantos, Fernando dos2023-09-03T17:44:16Zoai::article/4083Revistahttps://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/indexPUBhttps://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/oairbceg.ceavi@udesc.br || paulo.barth@udesc.br2764-74712764-7471opendoar:2023-09-03T17:44:16Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão - Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)false |
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This paper presents the development of a tool for diagnosis of fungal diseases in corn leaves. The tool uses techniques of image processing and computer vision to extract the characteristics from images. These characteristics are extracted using threshold segmentation over the H plane of the image in the HSV color model, highlighting the disease spot. Given the disease spots, their Hu moments are calculated and used as inputs to a neural network. To make the diagnosis a multilayer perceptron neural network is used. Backpropagation is used for the network training. The system achieved an acceptable level of accuracy, diagnosing correctly 100% of the White Spot disease samples, 80% of the Cercospora samples and 80% of the Anthracnose samples. |
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