DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO
Autor(a) principal: | |
---|---|
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. |
id |
UDESC-3_00ff1b3de7589596ea461cfb9a0ed69c |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs.revistas.udesc.br:article/4083 |
network_acronym_str |
UDESC-3 |
network_name_str |
Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão |
repository_id_str |
|
spelling |
DIAGNOFOMIL: 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 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/4083Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; v. 2 n. 4 (2013); 125-136Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; Vol. 2 No. 4 (2013); 125-136Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; Vol. 2 Núm. 4 (2013); 125-1362764-7471reponame: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 dos2022-12-02T15:54:49Zoai:ojs.revistas.udesc.br: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:2022-12-02T15:54:49Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão - Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
title |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
spellingShingle |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO Stahnke, Eduardo Doença do Milho Visão Computacional Redes Neurais Corn Diseases Computer Vision Neural Networks Enfermedad del Maiz Visión por Computador Redes Neuronales |
title_short |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
title_full |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
title_fullStr |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
title_full_unstemmed |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
title_sort |
DIAGNOFOMIL: FERRAMENTA PARA DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS FÚNGICAS EM FOLHA DE MILHO |
author |
Stahnke, Eduardo |
author_facet |
Stahnke, Eduardo Santos, Fernando dos |
author_role |
author |
author2 |
Santos, Fernando dos |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Stahnke, Eduardo Santos, Fernando dos |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Doença do Milho Visão Computacional Redes Neurais Corn Diseases Computer Vision Neural Networks Enfermedad del Maiz Visión por Computador Redes Neuronales |
topic |
Doença do Milho Visão Computacional Redes Neurais Corn Diseases Computer Vision Neural Networks Enfermedad del Maiz Visión por Computador Redes Neuronales |
description |
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. |
publishDate |
2013 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2013-12-20 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/article/view/4083 |
url |
https://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/article/view/4083 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://www.revistas.udesc.br/index.php/reavi/article/view/4083/2913 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2015 Eduardo Stahnke, Fernando dos Santos https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2015 Eduardo Stahnke, Fernando dos Santos https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Estado de Santa Catarina — UDESC |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Estado de Santa Catarina — UDESC |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; v. 2 n. 4 (2013); 125-136 Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; Vol. 2 No. 4 (2013); 125-136 Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão; Vol. 2 Núm. 4 (2013); 125-136 2764-7471 reponame:Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão instname:Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) instacron:UDESC |
instname_str |
Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) |
instacron_str |
UDESC |
institution |
UDESC |
reponame_str |
Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão |
collection |
Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Contabilidade e Gestão - Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) |
repository.mail.fl_str_mv |
rbceg.ceavi@udesc.br || paulo.barth@udesc.br |
_version_ |
1797048021963243520 |