Visão computacional aplicada na classificação de grãos de milho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosin, Juliana Isabel de Freitas
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFFS (Repositório Digital da UFFS)
Texto Completo: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3366
Resumo: Este trabalho propõe utilizar visão computacional para classificar grãos de milho. Em virtude da subjetividade que o método manual impõe, utilizar técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina podem auxiliar na diminuição dos erros ocasionados pela subjetividade do classificador. O trabalho proposto apresenta um protótipo de aquisição com controle de iluminação, a criação de um banco de imagens, uma análise exploratória nas características dos grãos de milho e testes de 3 datasets em 3 modelos conhecidos de aprendizado de máquina, sendo eles KNN, Random Forest e SVM, chegando a acurácia de 83% para classificar três classes de grãos de milho.
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Due to the subjectivity that the manual method imposes, using computer vision techniques and machine learning can help to reduce the errors caused by the subjectivity of the classifier. The proposed work presents a prototype acquisition with lighting control, the creation of an image bank, an exploratory analysis on the characteristics of corn grains and tests of 3 data sets in 3 known machine learning models, KNN, Random Forest and SVM, reaching an accuracy of 83% to classify three maize grain classes.Submitted by Suelen Spindola Bilhar (suelen.bilhar@uffs.edu.br) on 2019-12-20T16:37:34Z No. of bitstreams: 1 ROSIN.pdf: 10968057 bytes, checksum: c249f41f0b8360961f7105e729ffff11 (MD5)Approved for entry into archive by Franciele Scaglioni da Cruz (franciele.cruz@uffs.edu.br) on 2020-02-03T15:19:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ROSIN.pdf: 10968057 bytes, checksum: c249f41f0b8360961f7105e729ffff11 (MD5)Made available in DSpace on 2020-02-03T15:19:52Z (GMT). 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