ANDRADE, R. G. de

PESSOA, J. D. C.

RODA, V. O.

RCAAP - Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal

Identificação da condição física da amêndoa da castanha do Brasil utilizando processamento de imagens.

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Anais da I Jornada Científica - Embrapa São Carlos - 28 e 29 de outubro de 2009 74Embrapa Pecuária Sudeste e Embrapa Instrumentação Agropecuária - São Ca~los - SP - Brasil,.Identific~ção da condição física da amêndoa da castanha do Brasilutilizando processamento de hnage,s ,Raphael Gava de Andrade1; Valentin Obac Roda"; José Dalton Cruz Pessoa'1Aluno de mestrado em Engenharia Elétrica, Escola de Engenharia de" São Carlos,Universidade de São Paulo, São Carlos, SP, raphaeléàcnpdía.embrapa.br; ;2Professor Doutor d Depàrtamento de Engenharia Elétrica, Universidade de São Paulo, SãoCarlos, SP; I3pesquisador, Embrapa Instrumentação Agropecuária, São Carlos, Sr.As amêndoas das castanhas do Brasil (Bertholletia excelsa HB.K.) têm alto valor nutritivo etambém alto valor comercial. Delas são possíveis extrair o óleo ou. ainda serem vendidas naforma de sub-produtos (castanhas processadas). Em média, as amêndoas valem 6 vezes maisdo que as castanhas em natura e o seu principal exportador é a Bolívia. A Bolívia chegou aessa posição no mercado, devido I;) uso de tecnologia em todas asjetapas do processamentodas castanhas. Nó Brasil spa produção é distribuída "emtoda .a re~ião norte, sendo que estesistema ainda é precário. Este estudo teve como objetivo a identificação da condição daamêndoa (integra ou não) através de imagens digitais, utilizando para isso conceitos de visãocomputacional e redes neurais artificiais (RNA), uma vez que a seleção das amêndoas ainda éfeita por inspeção visual. Imagens de amêndoas boas e ruins foram digitalizadas por umscanner HP Scanjet 8250 e passaram por alguns algoritmos bem.conpecidos de processamentode imagens: conversão para níveis de cinza, suavização utilizandõ; um template de 25x25 ebinarização. Com as imagens tratadas dessa forma, foi possível obter dados de algunsdescritores (área, perímetr~, eixo maior, eixo menor, excentricidade F circularidade) e tambémsuas assinaturas, ou seja, distância entre o centro de massa até a' borda. Esses algoritmosforam desenvolvidos em C++ Builder 6 com a biblioteca OpenCV e tiveram seus dadosprocessados por uma Multi Layer Perceptron (MLP), arquitetada pelo software Weka 3.6.0.Foram feitos basicamente ~ análises: utilizando os descritores, as assinaturas e as assinaturasdividas pelo descritor de eixo maior. As RNAs foram testadas por validação cruzada e osdados foram testados com apenas 30% do espaço amostral. No teste com os descritores aMLP foi configurada com uma taxa de aprendizagem (TA) de 0.2, .fator de momentum (FM)de 0.7, 200 épocas, 4, 12 e 2 neurônios nas camadas de entrada, intermediária e de saída assimrespectivamente, obteve-se 85% de acerto na validação cruzada el9l,6% de acerto com osdados. Já a rede configurada com TA de 0.5, FM de 0.8, 300 épocas, 18 neurônios, 18neurônios e 2 neurônios em suas camadas, se conseguiu acerto de 67,5% na validação cruzadae 83,3% com os dados, isso utilizando as assinaturas como entrada. Finalmente para o testedas assinaturas divididas pelo eixo maior a rede configurada com a TA de 0.1, FM:de 0.7, 300épocas, 18 neurônios, 9 neurônios e 2 neurônios em suas camadas, resultou em 75% de acertona validação cruzada e 8~,3% para os dados. Isso mostra ql,le os descritores identificarammais corretamente as amêndoas boas e ruins. Porém, ao dividir, as assinaturas pelo eixo maior,criou-se um tipo de invariância ao tamanho, o que resultou em um lmelhor resultado no testede validação cruzada. Assim, tanto os descritores quanto as assinaturas podem ser utilizadaspara a avaliação da amêndoa, porém no caso das assinaturas não bastam somente elas.,Apoio financeiro: Embrapa.Área: Instrumentação.i1."

Identificação da condição física da amêndoa da castanha do Brasil utilizando processamento de imagens.

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