CRUVINEL, P. E.

HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.

TEZUKA, E. S.

RCAAP - Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal

Classificação da maturação de bananas (Musa sapientum) baseada na escala de Von Loeseckee visão computacional.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

Anais da I Jornada Científica - Embrapa São Carlos - 28 e 29 de outubro de 2009Embrapa Pecuária Sudeste e Embrapa Instrumentação Agropecuária - São Carlos - SP - Brasil127Classificação da maturação de bananas (Musa sapientumy baseada naescala de Von Loesecke e visão computacíonalÉrika Sayuri Tezuka1; Paulo. Estevão. Cruvinel/; Paulo. Sérgio. de Paula Herrmann Junio.r, .lMestrado. em Ciência da Computação, Universidade Federal de São. Carlos e EmbrapaInstrumentação Agropecuária, São. Carlos, SP, erika@cnpdia.embrapa.br;2pesquisado.r, Embrapa Instrumentação Agropecuária, São. Carlos, si>.A linha de estudos relacionados ao. uso. de visão. computacionalpara o. auxílio na classificação.de frutas despertou a atenção. de diversos pesquisadores por todo o. mundo. preocupados emgarantir um produto de qualidade aos consumidores, A seleção. e classificação. de frutas é umatarefa trabalhosa e pode ser determinada por inspeção. visual com análise de imagem. Essasinspeções determinam o.preço. do. produto no.mercado, Em geral a inspeção. de qualidade vemsendo. realizada por inspetores humanos treinados, porém é um método caro. e altamentevariável, pois as decisões nem sempre são. coerentes entre os inspetores. A banana é uma dasfrutas mais importantes do. mundo, tanto. no. que se refere: à produção. quanto. àcomercialização, Para muitos países a banana apresenta grande relevância social e econômica,servindo. como fonte de renda para muitas famílias de agricultores, gerando. postos de trabalho.no. campo. e na cidade e contribuindo para o. desenvolvimento das regiões envolvidas em suaprodução. Neste trabalho. é aplicada visão. computacional com processamento de imagens paraclassificar em nível de maturação bananas (Musa sapientum) em pós-colheita, visando. reduziros custos e agilizar o. processo. de seleção. Baseando-se na escala de maturação de VonLoesecke foi gerada uma paleta de cores de verde a amarelo. para o.bter os padrões de co.resencontrados em cada estágio. de maturação do. fruto. e em seguida foram geradas as imagenspara a validação. dos algoritmos de classificação. A classificação da.banana foi feita utilizando.o.modelo HSI (matiz, saturação. e intensidade) e uma contagem simples de pixels para se obtera relação. do. percentual de padrões encontrados com padrões previamente conhecidos para seobter o. estágio. de maturação do. fruto. Para avaliação. do. método foi, selecionado um grupo. deobservadores, na faixa etária de 7 a 60 anos e o. percentual de acerto foi de 50%, enquanto.com visão. computacional foi de 100%. Para avaliar a relação. entrei o. resultado. obtido com avisão natural e com a visão computacional foi calculado a moda, do índice obtido com osobservadores. Por outro lado, a correlação (R2) obtida da comparação de resultados entrevisão. natural e visão. computacional foi de 0,94. O método desenvolvido pode ser aplicado. no.âmbito. da inferência da qualidade de bananas de forma ágil e com precisão, sendo. deinteresse para uso. em processo. de pós-colheita,,Apoio financeiro: Embrapa e CNPq.Área: Qualidade de produtos

Classificação da maturação de bananas (Musa sapientum) baseada na escala de Von Loeseckee visão computacional.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

RCAAP - Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa