Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34562 http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71 |
Resumo: | In the industry, evaluations such as texture, color and size of foods are performed manually, however, this form of inspection is subjective and tedious, thus, in order to generate consistency in the results, and other techniques have been developed, such as computer vision and machine learning. Thus, using these techniques, the objective of this dissertation is to develop an image acquisition system to evaluate Brix, juice volume and pH of oranges. Therefore, the methodology of this work consisted in photographing Pera Rio oranges, collecting information about these oranges and then configuring feedforward neural networks with backpropagation and convolutional networks. The results show that it is possible to analyze the volume of juice from the length of the oranges, width of the oranges and orange selection device. Furthermore, it was observed that the convolutional networks used to classify oranges for Brix and pH were not satisfactory, while the use of feedforward type neural network with input variables obtained from gray scale co-occurrence matrix texture analysis extracted from green color were satisfactory to classify pH and Brix. |
id |
UFU_4d8019741ad3ed54d4f2a9804eb69b46 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/34562 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucosComputer vision and other machine learning techniques applied to fruit processing in juice productionVisão computacionalAprendizado de máquinaRedes neuraisComputer VisionMachine LearningNeural NetworksCNPQ::ENGENHARIASEngenharia químicaAnálise de imagem - Processamento eletrônico de dadosSuco de laranja - Indústria - BrasilFrutas cítricas - Tecnologia pós-colheitaIn the industry, evaluations such as texture, color and size of foods are performed manually, however, this form of inspection is subjective and tedious, thus, in order to generate consistency in the results, and other techniques have been developed, such as computer vision and machine learning. Thus, using these techniques, the objective of this dissertation is to develop an image acquisition system to evaluate Brix, juice volume and pH of oranges. Therefore, the methodology of this work consisted in photographing Pera Rio oranges, collecting information about these oranges and then configuring feedforward neural networks with backpropagation and convolutional networks. The results show that it is possible to analyze the volume of juice from the length of the oranges, width of the oranges and orange selection device. Furthermore, it was observed that the convolutional networks used to classify oranges for Brix and pH were not satisfactory, while the use of feedforward type neural network with input variables obtained from gray scale co-occurrence matrix texture analysis extracted from green color were satisfactory to classify pH and Brix.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDissertação (Mestrado)Na indústria, avaliações como textura, cor e tamanho dos alimentos são realizadas manualmente, no entanto, esta forma de inspeção é subjetiva e tediosa, sendo assim, a fim de gerar consistência nos resultados, outras técnicas passaram a ser desenvolvidas, como a visão computacional e aprendizado de máquina. Deste modo, utilizando-se estas técnicas, o objetivo desta dissertação é desenvolver um sistema de aquisição de imagens destinado à avaliar Brix, Volume de suco e pH das laranjas. Portanto, a metodologia deste trabalho consistiu em fotografar laranjas Pera Rio, coletar informações relativas à estas laranjas e posteriormente configurar redes neurais feedforward com backpropagation e redes convolucionais. Os resultados mostram que é possível analisar o volume de suco a partir do comprimento das laranjas, largura das laranjas e dispositivo de seleção de laranjas. Além disso, observou-se que as redes convolucionais utilizadas para classificar laranjas quanto ao Brix e ao pH não se mostraram satisfatórias, enquanto que o uso de rede neurais do tipo feedforward com variáveis de entrada obtidas da análise de textura de matriz de co-ocorrência de escala cinza extraída da cor verde foram satisfatórias para classificar o pH e o Brix.2024-04-01Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Engenharia QuímicaCoutinho Filho, Ubirajarahttp://lattes.cnpq.br/6765133716503854Kunigk, Leohttp://lattes.cnpq.br/0902845937132351Gedraite, Rubenshttp://lattes.cnpq.br/9579409657715325Neiro, Sergio Mauro da Silvahttp://lattes.cnpq.br/2413961078748680Arroyo, Victória Hebling2022-04-06T13:22:31Z2022-04-06T13:22:31Z2022-02-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfARROYO, Victória Hebling. Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos. 2022. 100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. DOI: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34562http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-04-09T15:38:36Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/34562Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-04-09T15:38:36Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos Computer vision and other machine learning techniques applied to fruit processing in juice production |
title |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos |
spellingShingle |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos Arroyo, Victória Hebling Visão computacional Aprendizado de máquina Redes neurais Computer Vision Machine Learning Neural Networks CNPQ::ENGENHARIAS Engenharia química Análise de imagem - Processamento eletrônico de dados Suco de laranja - Indústria - Brasil Frutas cítricas - Tecnologia pós-colheita |
title_short |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos |
title_full |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos |
title_fullStr |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos |
title_full_unstemmed |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos |
title_sort |
Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos |
author |
Arroyo, Victória Hebling |
author_facet |
Arroyo, Victória Hebling |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Coutinho Filho, Ubirajara http://lattes.cnpq.br/6765133716503854 Kunigk, Leo http://lattes.cnpq.br/0902845937132351 Gedraite, Rubens http://lattes.cnpq.br/9579409657715325 Neiro, Sergio Mauro da Silva http://lattes.cnpq.br/2413961078748680 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Arroyo, Victória Hebling |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Visão computacional Aprendizado de máquina Redes neurais Computer Vision Machine Learning Neural Networks CNPQ::ENGENHARIAS Engenharia química Análise de imagem - Processamento eletrônico de dados Suco de laranja - Indústria - Brasil Frutas cítricas - Tecnologia pós-colheita |
topic |
Visão computacional Aprendizado de máquina Redes neurais Computer Vision Machine Learning Neural Networks CNPQ::ENGENHARIAS Engenharia química Análise de imagem - Processamento eletrônico de dados Suco de laranja - Indústria - Brasil Frutas cítricas - Tecnologia pós-colheita |
description |
In the industry, evaluations such as texture, color and size of foods are performed manually, however, this form of inspection is subjective and tedious, thus, in order to generate consistency in the results, and other techniques have been developed, such as computer vision and machine learning. Thus, using these techniques, the objective of this dissertation is to develop an image acquisition system to evaluate Brix, juice volume and pH of oranges. Therefore, the methodology of this work consisted in photographing Pera Rio oranges, collecting information about these oranges and then configuring feedforward neural networks with backpropagation and convolutional networks. The results show that it is possible to analyze the volume of juice from the length of the oranges, width of the oranges and orange selection device. Furthermore, it was observed that the convolutional networks used to classify oranges for Brix and pH were not satisfactory, while the use of feedforward type neural network with input variables obtained from gray scale co-occurrence matrix texture analysis extracted from green color were satisfactory to classify pH and Brix. |
publishDate |
2022 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2022-04-06T13:22:31Z 2022-04-06T13:22:31Z 2022-02-03 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
ARROYO, Victória Hebling. Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos. 2022. 100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. DOI: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71 https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34562 http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71 |
identifier_str_mv |
ARROYO, Victória Hebling. Visão computacional e outras técnicas de aprendizado de máquina aplicada ao processamento de frutas na produção de sucos. 2022. 100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. DOI: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71 |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34562 http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.71 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Programa de Pós-graduação em Engenharia Química |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Programa de Pós-graduação em Engenharia Química |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1813711440578609152 |