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dc.contributor.authorPablo Jose Menjivar Manrique-
dc.date.accessioned2025-08-21T19:20:09Z-
dc.date.available2025-08-21T19:20:09Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unicomfacauca.edu.co/xmlui/handle/3000/389-
dc.description.abstractEl siguiente trabajo de grado explora la visión artificial como una herramienta capaz de facilitar la determinación de la eficiencia relativa de solubilización de fosfato, Uno de los métodos más empleados para el análisis de bacterias, se da a través de la observación de las muestras en el microscopio, este método requiere de una gran inversión de tiempo y esfuerzo por parte del personal del laboratorio, puede producir fatiga ocular en los observadores y ser diferente el conteo realizado entre diferentes especialistas [1]. Los métodos de segmentación aplicados en este trabajo son consistentes y presentan una ligera desviación respecto al cálculo manual de eficiencia relativa de solubilización, lo que indica que estos modelos ofrecen en potencia una precisión confiable.spa
dc.language.isoesspa
dc.titleIMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES PARA EL ANÁLISIS DE LA EFICIENCIA DE SOLUBILIZACIÓN EN BACTERIAS SOLUBILIZADORAS DE FOSFATOspa
dc.typeTrabajos de gradospa
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