Processamento digital de imagens na identificação de variedades de soja

• Autor(a) principal: Flores, Eliezer Soares
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4634
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Identificação de variedades de soja; Processamento digital de imagens; Redes neurais artíficiais; Characterization of soybean cultivars; Digital image processing; Artificial neural networks

Este trabalho apresenta uma alternativa para a caracterização de cultivares de soja, visando diminuir os gastos tipicamente agregados na realização desta tarefa. Para isso, foi utilizado um conjunto de técnicas de processamento digital de imagens e redes neurais artificiais, conforme sugerido em Padilha (2007). A diferença fundamental do presente trabalho é o uso da cor dos grãos como fator principal para o reconhecimento das variedades. O uso da cor teve como objetivo melhorar a precisão do processo. Neste sentido, foram utilizadas para estudo de caso as seguintes cultivares de soja: AL 83, BRS 133, BRS 184, BRS 214, CD 205, CD 206, CD 215, EMB 48, MERCEDES 70, MSOY 5826, NK 8350, RS 10 e MSOY 8000 RR. As imagens destas variedades foram fornecidas por Padilha (2007) e passaram por uma série de pré-processamentos até que os grãos individuais pudessem ser localizados de forma precisa nas imagens. Então, os coeficientes RGB dos grãos nas imagens forneceram os dados quantitativos necessários para alimentar uma rede neural. Por fim, diversas arquiteturas feed forward com uma camada oculta foram treinadas pelo algoritmo de back propagation e foi selecionado o modelo que mostrou uma melhor capacidade de generalização na solução do problema.