Deep learning aplicado à automação de balanças comerciais de hortifrutis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Teixeira, Igor Rodrigues da Silva
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UFMT
Texto Completo: http://bdm.ufmt.br/handle/1/394
Resumo: In the Brazilian markets, the process of weighing fruits / vegetables still involves a lot of human intervention, being a slow and error prone process. This work proposes a system based on Convolutional Neural Network (CNN) aiming to automate commercial weighting balances to identificate the product based on its image. This is a challenging problem as it involves a wide variety of products that need to be identified while packed in plastic bags that make it difficult to recognize them. The best result using transfer of learning reached an accuracy of around 97%.
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spelling Deep learning aplicado à automação de balanças comerciais de hortifrutisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOClassificaçãoCNNTransferência de aprendizadoBalanças comerciaisClassificationCNNTransfer of learningWeighting balancesIn the Brazilian markets, the process of weighing fruits / vegetables still involves a lot of human intervention, being a slow and error prone process. This work proposes a system based on Convolutional Neural Network (CNN) aiming to automate commercial weighting balances to identificate the product based on its image. This is a challenging problem as it involves a wide variety of products that need to be identified while packed in plastic bags that make it difficult to recognize them. The best result using transfer of learning reached an accuracy of around 97%.Nos mercados brasileiros, o processo de pesagem de frutas / legumes ainda envolve muita intervenção humana, sendo um processo lento e propenso a erros. Este trabalho propõe um sistema baseado em Convolutional Neural Network (CNN) com o objetivo de automatizar balanças comerciais para identificar o produto com base em sua imagem. Trata-se um problema desafiador, pois envolve uma grande variedade de produtos que precisam ser identificados quando embalados em sacolas plásticas que dificultam o seu reconhecimento. O melhor resultado usando a transferência de aprendizado alcançou uma precisão de cerca de 97%.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilInstituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) – AraguaiaUFMT CUA - AraguaiaCiência da Computação - CUASilva, Linder Cândido dahttp://lattes.cnpq.br/4624259452052347Silva, Linder Cândido dahttp://lattes.cnpq.br/4624259452052347Lopes, Robson Silvahttp://lattes.cnpq.br/5505047033261072Alonso, Ronaldo Luizhttp://lattes.cnpq.br/8264158628375283Teixeira, Igor Rodrigues da Silva2018-11-28T12:13:56Z2018-10-242018-11-28T12:13:56Z2018-10-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/datasetTEIXEIRA, Igor Rodrigues da Silva. Deep learning aplicado à automação de balanças comerciais de hortifrutis. 2018. 41 f. TCC (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Mato Grosso, Campus Universitário do Araguaia, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Barra do Garças, 2018.http://bdm.ufmt.br/handle/1/394porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2018-12-01T06:00:39Zoai:localhost:1/394Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestopendoar:2018-12-01T06:00:39falseBiblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestbibliotecacentral@ufmt.br||opendoar:2018-12-01T06:00:39Biblioteca Digital de Monografias da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false
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