BARBATO, D. M. L.

DE GROOTE, J.-J.

JORGE, L. A. de C.

PECORARO, W.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

/:: UNESP : Campus de Presidente Prudente:: Página 1 de 1Condíçóescümaticas:r"mp~r.tura 30'C/86<FIlmil :to, 62%HomeLocalProgramaComitêsTópicos de InteresseWVC AnterioresDatas ImportantesInscrições/TaxasSubmissão deTrabalhosParceirosApoio aosParticipantesContatosHomeBem-vindos ao site oficial do VI Workshop de Visão Computacional.A área de Visão Computacional, fortemente consolidada em vários países, tem-se desenvolvido de maneiraintensa nos últimos anos, desenvolvimento em grande parte motivado por seu alto poder de geração denovas tecnologias (produtos, processos). No Brasil, essa situação não é diferente, sendo possível observarinúmeros grupos de pesquisadores das principais Universidades e Centros de Pesquisa envolvidos comestudos nesse âmbito do conhecimento.A área de Visão Computacional é altamente multidisciplinar e caracteriza-se primordialmente pela utilizaçãode imagens digitais associadas a técnicas de Reconhecimento de Padrões, Processamento de Imagens,Fotogrametria, entre outras. Além disso, o estudo de métodos cognitivos, de processos biológicos, processosfísicos e estatísticos tem gerado soluções significativas para problemas de vital importância do mundo real.o conjunto de técnicas oriundas desse novo campo do saber possui aplicações em diferentes áreas doconhecimento humano e com impactos relevantes nas vidas de cidadãos comuns. Entre elas, podemos citar:auxilio no diagnóstico de doenças graves a partir da análise de imagens médicas, navegação autônoma derobôs, de veículos aéreos e terrestres, biometria, sensoriamento remoto e automatização do controle dequalidade em processos industriais (inspeção industrial).o propósito principal do Workshop de Visão Computacional (WVC) é possibilitar a integração depesquisadores brasileiros que atuam nessa área, de modo a facilitar a apresentação, divulgação e discussãode trabalhos desenvolvidos ou em desenvolvimento, fomentar e disseminar a nucleação de novos grupos depesquisas, assim como estimular alunos de graduação a iniciarem seus estudos nessa área por meio deações específicas de formação que são materializadas por minicursos introdutórios. Nesse sentido, o WVCconstitui-se num importante espaço de integração para a troca de experiências academico-cientificas,objetivando o desenvolvimento da ciência e da tecnologia brasileira nesse domínio do conhecimento.A primeira edição do evento ocorreu em 2005 na cidade de Piracicaba, SP. Nos anos subsequentes, o eventoaconteceu, respectivamente, nas cidades de São Carlos, São José do Rio Preto, Bauru e São Paulo. Apesarde ter sido, até o presente momento, realizado apenas em cidades paulistas, tem conseguido atrairtrabalhos de pesquisadores de diferentes partes do pais e, desse modo, está se consolidando como umevento de referência em àmbito nacional. Há interesses para que o evento expanda suas fronteiras,alcançando outros estados, assim, na Assembléia Geral realizada durante o evento, grupos de pessoasrepresentando Universidades e Centros de Pesquisas poderão se candidatar para realizarem as próximasedições. Um histórico dos eventos já efetuados pode ser obtido a partir do site<http://iris.sel.eesc.usp.br/wvc>, onde é possível acessar o conjunto de informações relacionadas àsedições anteriores, bem como o nível qualitativo dos respectivos programas.o WVC é um evento científico que já está devidamente Instituclonahaado e tem contado com o suportefinanceiro da FAPESPe da CAPES,além do apoio da SBC, das Universidades e dos Departamentos onde oevento acontece. Sua importância tem crescido no cenário nacional, sendo o unico evento a tratarespeCificamente de pesquisas envolvendo Visão Computacional. No ano de 2010 irá alcançar a 63 edição eserá realizado na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista "Júlio de MesquitaFilho" - UNESP, localizada na cidade de Presidente Prudente. Reafirmamos os objetivos enumerados acima eesperamos contar com sua presença entre os participantes do VI 'NVC. Desde já nos colocamos a sua inteiradisposição.Prof. Dr. fvlarcoAntônio Piter!Coordenador Geral do VI WVCpiteri@fct.unesp.br(018) 97847767[Skype] marco.piterilhttp://www4.fet.unesp.br/eventos/wve/index. php 16/7/201004-07 de Julho - FCT/UNESP - P. Prudente VI Workshop de Visão ComputacionalDetecção e classificação de fungos em laranjas pós-colheita por meio deprocessamento digital de imagensWesley Pecoraro", L. A. C. Jorge'<, D. M. L. Barbato ', Jean-Jacques De Groote1Faculdades COC de Ribeirão Preto 1EMBRAPA2 (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária) São Carlos - SPwesleycoc@gmail.com, lacjorge@gmail.com, danijcbs@gmail.com, jean groote@yahoo.com.brResumoConsiderando que o Brasil é o maior exportador eprodutor de laranjas do mundo, e a grande procura poralimentos de boa qualidade cultivados sem utilização deagrotóxicos, foi desenvolvido um sistema baseado emtécnicas de processamento digital de imagens e redesneurais artificiais com o objetivo de automatizar adetecção e classificação dos padrões de crescimento dosfungos em laranjas presentes na pós-colheita. Atualmenteo processo é manual, sendo realizado por inspetores dequalidade através da visualização humana o que podeacarretar em falhas. O software como principal objetivodo projeto foi desenvolvido com o intuito em analisar asimagens após aplicação da técnica LBIM (Luz BrancaIntensa Modulada) desenvolvida pela EMBRAPA(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária) pararetardar e/ou inibir a evolução do patógeno. Osresultados obtidos com a aplicação do software emimagens dos frutos contaminados mostraram que essesistema poderá ser utilizado na linha de produção pós-colheita visando a esterilização dos frutos, evitando queo crescimento dos fungos afete a produção.1. Introduçãoo Brasil é o maior exportador de laranjas do mundo,correspondendo a cerca de 80% do mercado mundial.Considerando esse fato, e o crescimento do número deconsumidores que buscam frutos isentos de agrotóxicos,estão sendo analisadas alternativas para que haja umamelhora na qualidade do fruto sem que se comprometa asaúde das pessoas, o meio ambiente e o próprio fruto,Existem várias técnicas para a eliminação demicroorganismos (fungos) presentes em cítrus, podendoalgumas delas trazer riscos de contaminação alimentar[I].Geralmente, os tratamentos são baseados em princípiosquímicos e físicos, causando grande exposição da fruta aresíduos e radiações. Para diminuir esse risco, aEMBRAP A desenvolveu um sistema chamado LBIM(Luz Intensa Branca Modulada) [2], que inibe ocrescimento do fungo através de luz pulsante. A energialuminosa modulada, além de inibir certos patógenos,também tem como característica o aquecimentocontrolado da superfície e das subcamadas do fruto. Coma utilização desse processo, evita-se a necessidade de umbanho térmico e, conseqüentemente, o desperdício deenergia elétrica e recursos naturais que seriam utilizadospara o aquecimento da água. Ainda assim, o processoserviria apenas para a retirada de algumas sujidades, emespecial, advindas da colheita e do transporte.A utilização de sistemas especialistas na área deDiagnósticos em geral na agricultura já vem sendoexplorada em vários trabalhos como citados em [3 a 5].Em [6] foram medidas alterações de cor devido àmaturação de tomates, já em [7] foram analisadasimagens multispectrais.Neste trabalho foi desenvolvido um software paracaracterização da contaminação do fruto por meio docálculo da dimensão fractal dos fungos, segmentados daimagem digital por meio de técnicas de inteligênciaartificial. Após o fruto ser submetido à técnica LBIM, oprocesso permitirá a caracterização e classificação docrescimento de fungos em um determinado período detempo, o que possibilitará maior precisão para a detecçãodo mesmo, rapidez na separação do fruto contaminado emrelação aos saudáveis e descontaminação da fruta.2. Metodologiao projeto ocorreu em quatro etapas, sendo que paradetectar a presença dos fungos, foram utilizadas técnicasde PDI (Processarnento Digital de Imagem) [8] e RNA(Redes Neurais Artificiais). Como base para os testesforam utilizadas imagens digitais dos frutos contaminadose, posteriormente, foram implementados algoritmos paradetectar e calcular a dimensão fractal dos fungosO desenvolvimento do software foi feito em linguagemde programação Object Pascal por meio da IDE Delphi 7,da empresa Borland.26304-07 de Julho - FCT/UNESP - P. Prudente3. DesenvolvimentoAs técnicas de binarização, Box Counting e RedesNeurais Artificiais foram utilizadas no projeto.Esta pesquisa foi desenvolvida em quatro etapas:Aquisição das imagens, binarização, Redes euraisArtificiais e Dimensão Fractal.-Aquisição das imagens: As imagens foramadquiridas com a resolução 1600 x 1200 pixels na funçãomacro de uma cârnera Canon S5IS 8.l Megapixelcolocada a distância de 40cm com relação ao fruto. A corpreta foi escolhida como fundo da imagem com o intuitode aumentar a eficiência do processo de binarização. AFig.l representa o treinamento da rede com o fundo preto.Figura I: Imagem da laranja com o fundo preto.- Binarização: Esta etapa consiste em tomar a imagembinária com os tons branco e preto de acordo com umdeterminado limiar de corte. O limiar escolhido apóstestes foi 128 numa escala de O (preto) a 255 (branco). Ospixels brancos representam os fungos e os pixels pretos alaranja. Este processo depende da participação do usuáriodo aplicativo, de modo que, embora preciso, não éprático. No entanto, os resultados obtidos serão utilizadoscomo referência no estabelecimento da precisão doprocesso automático descrito a seguir, baseado eminteligência artificial.-Redes Neurais Artificiais: Uma rede neural artificialpode ser treinada para executar tarefas como classificaçãoe identificação de padrões. Durante o treinamento sãoapresentados à rede um conjunto de padrões que se desejaclassificar. A generalização mede a capacidade declassificar um padrão que não pertence ao conjunto detreinamento [9 a 11]. Neste trabalho foi treinada umarede neural do tipo Perceptron com o objetivo deidentificar na imagem da laranja a parte que contém ofungo. Assim o conjunto de treinamento é composto porimagens da laranja e imagens do fungo. A estrutura dospadrões consiste em uma grade quadrada de 3x3 pixels.Para cada pixel foram atribuídos três valores, um paracada componente de cor RGB. Portanto os padrões deVI Workshop de Visão Computacionalentrada são compostos por 27 bits. A performance da redena classificação do fungo pode ser observada na Fig.2,após treinamento obtido a partir da Fig.l.Figura 2: Reconhecimento do fungo por meio da Rede NeuralArtificial após treinamento.Verificamos que a classificação dos fungos por estemétodo coincide com a obtida pelo processo debinarização. Isto pode ser atribuído ao fato de existir umgrande contraste ente a laranja e o fungo.- Dimensão Fractal: A dimensão fractal representa onível de irregularidade de uma forma não definida,quando comparada à geometria euclidiana. Nestetrabalho a dimensão fractal foi obtida através da aplicaçãodo método de Box Counting.O método consiste na construção de um quadradosobre a figura. Este quadrado é dividido em (E) partesiguais formando uma grade (Fig.3).Figura 3: lmplementação do método Box Counting.Conta-se o número (N) de pixels brancos que estão nointerior de cada quadrado da grade. Em seguida cadaquadrado é dividido novamente em (E) partes iguais e onúmero de pixels brancos em cada quadrado é contado. Adimensão fractal é definida por D = 10g(N)/log(E) [12 a13]. Este processo foi repetido para E =4 a 32. Assim,elaborando-se uma representação gráfica com 10g(E) noeixo X e 10g(N) no eixo Y , obtém-se uma reta cujocoeficiente angular é a dimensão fractal do fungo (Fig.4).26404-07 de Julho - FCT/UNESP - P. PrudenteEste valor está associado a forma de crescimento dofungos.Figura 4: Determinação da dimensão fractal do Penicilium spp.4. ResultadosCom a implementação do software foi possíveldeterminar os seguintes resultados:Área afetada pelo fungo: Foi possível determinar aárea dos fungos em valores expressos em pixels.Para o projeto a precisão dos valores é aceitável, sendoque foram considerados para imagens em 2D. Emcontrapartida, para que ocorra o mínimo de imprecisãopossível, seria necessário o cálculo da área dos fungos em3D, devido a forma geométrica da laranja.Dimensão fractal: Para analisar o crescimento dopatógeno Penicilium spp na superfície da laranja, foirealizada uma análise da distribuição do fungo na laranja,tendo sido obtido a Dimensão Fractal 1.685 (Fig. 5).Figura 5: Detecção da Dimensão Fractal.Características morfológicas: Com a análise dadimensão fractal é possível determinar a forma decrescimento dos fungos e c1assificá-los conforme suamorfologia.A comparação dos valores obtidos através do softwarecom os valores teóricos da curva de Koch, Ilha deMinkowski e Curva de Von Koch foi utilizada paraVI Workshop de Visão Computacionalgarantir a precisao do algo ritmo implementado para obox-counting.Com relação à precisao da rede neural artificialverificou-se que os resultados são compatíveis comaqueles obtidos por meio da escolha manual de um limiar.não é necessária uma grande quantidade de pontos deentradas para a rede neural devido a grande diferença decontraste de tons entre o fungo e a laranja.Detecção do patógeno: Com a utilização da Rede NeuralArtificial foi possível identificar o fungo em qualquerimagem desconhecida a rede, tomando o processoautomático.Após a obtenção dos resultados computados, ainspeção de qualidade pode adquirir uma melhor precisãona separação dos frutos, bem como rapidez e economia derecursos naturais quando comparadas aos processosexistentes.5. ConclusãoNeste trabalho foi desenvolvido um software com basenas técnicas de Processamento Digital de Imagens eRedes Neurais Artificiais, que auxilia a detecção eclassificação dos fungos em laranjas pós-colheita.Foram obtidos descritores de característica e corbaseados respectivamente em dimensão fractal e RedesNeurais Artificiais (segmentação) para classificação edetecção de fungos Penicillium spp em laranjas pós-colheita.Para segmentar o fungo foi utilizado binarização comlimiar de corte definido, e binarização por Rede Neural.Os resultados foram compatíveis permitindo que oprocedimento fosse auto matizado utilizando apenas RedesNeurais.A análise dos gráficos e tabelas obtidos através dosvários testes com as imagens das amostras de laranjascontaminadas mostrou bons resultados quando aplicados àdetecção e caracterização morfológica dos fungos. Nosexperimentos com imagens de dimensão euclidiana efractal pré-definidas, o software teve uma precisão de100% e 99.02% respectivamente, indicando eficácia.Com base nos testes efetuados durante o projeto,conclui-se que o software permite a identificação dospadrões de crescimento dos fungos. Através da realizaçãode testes com um número maior de amostras e daadaptação do programa para tal aplicação, será possívelagregá-lo junto aos equipamentos de linha de produçãopós-colheita. Isso faz com que se proporcione umprogresso significativo na inspeção de qualidade, gerandomelhorias para os citricultores e para os consumidoresfinais.26504-07 de Julho - FCT/UNESP - P. Prudente6. Agradecimentoso trabalho contou com o apoio do projeto"Desenvolvimentos da instrumentação cornputadorizadapara a metodologia de descontaminação por Luz BrancaIntensa Modulada (LBIM) e da avaliação por imagemdigital aplicada ao controle de Penicillium spp em laranjapós-colheita." da EMBRAPA.O projeto está em fase de testes na EMBRAP A SãoCarlos-SP em parceria com o Instituto Tecnológico deAlimentos (ITAL) em Campinas-SP.7. Referências[I] FISCHER, L H.; LOURENÇO S. A.; AMORIM, L.Doenças Pós-Colheita em Citros e Caracterização daPopulação Fúngica Ambiental no Mercado Atacadista deSão Paulo, Agência Paulista de Tecnologia dosAgronegócios, Bauru, SP e Departamento deEntomologia, Fitopatologia e Zoologia Agrícola (USP),São Paulo, SP, 2008. Disponível em:http://www.scielo.br/scie Io.php?script=sci _arttext&pid=S198256762008000300007 &Ing=pt&nrm=iso. Acessadoem: 15/04/2009.[2] ARIANA, D.; Daniel E. G.; Bim S. 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