CRUVINEL, P. E.

TEZUKA, É. S.

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I//IDENTIFICAÇÃO DE DEFEITOS EM BANANAS ATRAVÉS DOMAPEAMENTO DE ÁREAS DE RISCO UTILIZANDO ANÁLISE DETEXTURA E VISÃO COMPUTACIONALERIKA SAYURI TEZUKA IPAULO ESTEVÃO CRUVINEL2RESUMO: A banana é o fruto da bananeira, uma planta herbácea vivaz acaule da famíliaMusaceae (gênero Musai. As bananas constituem o quarto produto alimentar mais produzidono mundo, a seguir ao arroz, trigo e milho. São originárias do sudeste da Ásia, sendoatualmente cultivadas em praticamente todas as regiões tropicais do planeta, principalmenteno Brasil. Este trabalho apresenta um modelo computacional para classificação de bananasatravés da análise de imagens adquiridas por câmera fotográfica digital. O modelodesenvolvido utiliza técnicas de processamento de imagens, como limiarização, crescimentode regiões e análise de textura que integram o modelo de decisão o qual identifica as áreas derisco devido a injurias sofridas na pós-colheita.PALAVRAS CHAVES: Visão computacional, Análise de textura, Modelo de decisão, Póscolheita.INJURY IDENTIFICATION OF BANANAS BASED ON TEXTURALANALYSIS AND COMPUTER VISIONABSTRACT: Banana .is the common name for a type of fruit and also the herbaceous plantsof the genus Musa which produce this commonly eaten fruit. They are native to the tropicalregion of Southeast Asia. Today, they are cultivated throughout the tropical countries, even inBrazil, and are of the family Musaceae. This paper presents an .image processing model forbananas injury identification and classification. The model is based on threshold, regiongrowing, and texture analysis and allows support for decision making in post-harvestingprocesses.KEYWORDS: Computer vision, Texture analysis, Decision model, Post-harvesting.1. INTRODUÇÃOA fruticultura é uma das atividades agrícolas que mais cresce 0.0 Brasil, o qual é o terceiroprodutor mundial (EMBRAP A, 2008). Em um setor tão importante economicamente, oestabelecimento de normas de certificação, toma-se fundamental para a comercialização defrutas in natura, pois muitas frutas destinadas ao mercado externo são submetidas aos padrõesde qualidade estabelecidos por organismos internacionais (DORNFELD ét al., 2005). Afruticultura é considerada uma das atividades mais dinâmicas da economia brasileira,apresentando uma evolução contínua. Atende o mercado interno e vem ganhando espaço nomercado internacional (IBRAF, 2008).'Formação (mestranda em Ciência da Computação), Instituição (UFSCar - Universidade Federal de São Carlos),Email: erikatezuka@dc.ufscar.br2 Formação (Doutor em Automoção), Instituição (Embrapa Instrumentação Agropecuária), Email:cruvinel@cnpdia.embrapa.brA banana é uma das frutas mais importantes do mundo,· tanto no que Se refere à produçãoquanto à comercialização. Para muitos países a banana apresenta grande relevância social eeconômica, servindo como fonte de renda para muitas famílias de agricultores, gerando postosde trabalho no campo e na cidade e contribuindo para o desenvolvimento das regiõesenvolvidas em sua produção.O controle de qualidade em frutas requer métodos seguros, capazes de avaliar com precisãorazoável e possivelmente de um modo não-destrutivo as suas características físicas.O presente trabalho apresenta um modelo computacional para identificação de defeitos embanana através do mapeamento das áreas de risco utilizando limiarização, crescimento deregiões e textura.2. OBJETIVOEste trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um método para auxílio ao tomador dedecisão em processos de pós-colheita de bananas (Musa cavendishii). Injúrias em bananasprejudicam o produtor que deve eliminar os produtos com defeitos graves antes do seuembalamento, de forma a manter e agregar valor ao produto. ',\3. MATERIAIS E MÉTODOSNeste trabalho foram analisadas imagens de cachos de bananas (Musa cavendishii) queapresentam injúrias de pós-colheita. Os métodos utilizados para a identificação dessas injúriasforam limiarização, crescimento de regiões e análise de textura.A limiarização é uma das mais importantes abordagens para a segmentação de imagens(MARQUES E NETO, 1999). Na limiarização é analisada a similaridade dos níveis de cinzada imagem extraindo os objetos de interesse através da seleção de um limiar L que separa osagrupamentos de níveis de cinza.Uma imagem limiarizada g(x, y) é definida como na equação a seguir:( ) {I sef(x,y) ~ Lg x,y =Osef(x,y) <L(1). 'Onde f(x,y) corresponde ao nível de cinza do pixel e L é um valor de tom de cinza predefinidodenominado limiar. .O crescimento de regiões é um procedimento que agrupa pixels ou sub-regiões em regiõesmaiores. A mais simples dessas abordagens é a agregação de pixels, que começa com umconjunto de pontos "semente" e, a partir deles, cresce as regiões anexando a cada pontosemente aqueles pixels que possuam propriedades similares (PRATT, 1991).Em muitos algoritmos de visão de máquina e processamento de imagens, são feitassuposições simplificadas sobre a uniformidade de intensidades nas regiões da imagem. Umatextura se caracteriza pela repetição de um modelo sobre uma região, sendo este modelorepetido em sua forma exata ou com pequenas variações (HARALICK, 1973).Neste trabalho foi utilizada a abordagem estatística que usa as matrizes de co-ocorrência queformam a base para elaboração de diversas medidas estatísticas conhecidas como descritoresde Haralick.O método está baseado na extração de várias características texturais de uma matriz de co-ocorrência nivelada em cinza (GLCM) de tamanho Ng x Ng (Ng é o número de níveis decinzas) definido para um deslocamento de uma distância 8 junto com uma determinadadireção ().O descritortextural considerado foi o contraste que é definido na equação 2.contraste= ~ k'[ t, t, P,,(ü)]. seli -,jl=kSonka e colaboradores (SONKA et aI., 1998) descrevem o algoritmo de agrupamento deprimitivas como: regiões formadas a partir de primitivas de baixo nível podem serconsideradas como primitivas de nível mais alto e o processo de agrupamento pode serrepetido para estas novas primitivas.O método para mapeamento das áreas de risco com a análise de textura foi desenvolvidobaseado no algoritmo de agrupamento de primitivas apresentando as regiões de interessebaseado no valor de textura de cada região conforme mostra a Figura 1.(2)1. Obtenção do mapa de textura:a. Fazer um janelamento na imagem original;b. Calcular o valor de textura de cada janela;c. Normalizar os valores de textura;d. Redistribuir os valores normalizados na paleta de cinza (0-255) para a visualizaçãodo mapa;e." Conectar as classes iguais ou dentro de um limite;2. Encontrar na imagem original apenas as regiões de interesse.3. Calcular o mapa de textura da banana.a. Unir o mapa de textura e a imagem das regiões;b. . Calcular para cada região o valor médio;Figura 1 - Algoritmo para obtenção do mapa das áreas de risco.4. RESULTADOSPara avaliação da abordagem do modelo em desenvolvimento foram analisadas bananas(Musa cavendishii) que sofreram injúrias devido ao processo de armazenamento. As Figuras 2e 3 ilustram a imagem original, segmentação com base em limiarização RGB, o mapa detextura, as regiões de interesse com o mapa de textura e o mapa de risco com o valor médio decada região, respectivamente.Figura 2 - Imagem original apresentando cacho com bananas que apresentam 'injúrias de pós-colheita.)II'I·111Figura 3 - (a) Resultado da operação de segmentação com base em limiarização ROB, cujos valores dereferência foram tomados como R= 114, 0=102 e B=93, com tolerância de 50, (b) Mapa de textura obtida apartir da imagem çriginal em tons de cinza, (c) Regiões de interessa com o mapa de textura e (d) Mapa de riscocom o valor médio de cada região. .~---/ I .,.' I -,o modelo apresentado' neste trabalho utiliza a textura para identificar as propriedades físicasda superfície do produto fornecendo um mapa das áreas de risco.(c) ~(d)5. CONCLUSÕESo modelo viabilizou a estruturação de um método que encontra aplicação na identificação deestruturas de manchas marrons ou injúrias em bananas através do mapa das áreas de risco.Levando em consideração que a classificação de pixel é uma tarefa complicada até mesmopara os seres humanos o modelo desenvolvido apresenta potencialidade para que seclassifiquem as áreas defeituosas de forma adequada e com precisão.A .~6. REFERENCIAS BffiLIOGRAFICASDORNFELD, C. H.; ALMEIDA, B. V. G.; MANCO, R. J. Analysis of the Quality andValorization of Integrated Apples Production: An Study in the Wholesale Market of SãoPaulo. V Internacional PENSA Conference, 2005.EMBRAPA. Exportação de frutas frescas cresce 35% no último ano. Disponível em:<http://blog.cnpat.embrapa.brl?p=247>. Acesso em: 10 deAbrilde 2008.·HARALICK, R. M.; SHANMUGAM, K.; DINSTEIN; I. Textural Features for ImageClassification. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics. v. 3, n.6, p. 610-621,november 1973.IBRAF. Perspectivas da Fruticultura Brasileira: Disponível em: <http://www.ibraf.org.br/news/news_item.asp?NewsID=3345>. Acesso em 05 de março de2009. -, "MARQUES, F.O.; NETO, V.H. Processamento Digital de Imagens. 1. ed. Rio de Janeiro:Brasport, 1999.PRATT, W. K. Digital Image Processing. 2 nd ed. New York: John Wiley, 1991.SONKA, M.; HLAVAC, V.; BOYLE, R. Image processing: Analysis and Machine Vision.2nd ed. Victoria: Thomson, 1998.", "J',I

Identificação de defeitos em bananas através do mapeamento do áreas de risco utilizando análise de textura e visão computacional.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/576349/1/Proci09.00105.pdf

Identificação de defeitos em bananas através do mapeamento do áreas de risco utilizando análise de textura e visão computacional.

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