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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Data corrente: |
17/01/2020 |
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Data da última atualização: |
23/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CALIXTO, R. R.; NETO, L. G. P.; CAVALCANTE, T. DA S.; ARAGÃO, M. F.; SILVA, E. de O. |
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Afiliação: |
RENÊ RIPARDO CALIXTO, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; LUIS GONZAGA PINHEIRO NETO, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; TARIQUE DA SILVEIRA CAVALCANTE, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; MÁRCIO FACUNDO ARAGÃO, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; EBENEZER DE OLIVEIRA SILVA, CNPAT. |
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Título: |
A computer vision model development for size and weight estimation of yellow melon in the Brazilian Northeast. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Horticulturae, New York, v. 256, artigo 108521, 8 p., 15 Oct. 2019. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.scienta.2019.05.048 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This work aimed to predict mass (weight) and shape ratio (format) of yellow melon through computer vision techniques (VC). To do this, a digital camera was used to take pictures of all melons (n=135). The images processing consisted in filtering colors in the RGB space, thresholding by Otsu's method and, finally, detection of melon's contours. The used processing techniques were sufficient to separate the melon from the image background, allowing calculating the area of the melon (Amelon), in both square pixel (pixel2) or square centimeters (cm2), which showed very strong Pearson’s correlation (0.993**). By using area-based linear regressions, it was possible to predict the weight of the melon in kilograms, from Amelon in pixel2 (Pearson’s correlation = 0.993**) or cm2 (0.989**). The shape ratio (SR) has estimated based on melon’s diameters (L - longitudinal and T - transversal), which were obtained using pachymeter (real) or computer vision (CV). Based on real data set (pachymeter), melons were classified by SR into four groups, considered as reference. The based-CV algorithm was able to classify the same melons in the same groups with hit percentage of 96%. The correlation between the product of the multiplication of both diameters (Lcv*Tcv) and the melon area (Amelon, pixel2) was very strong (0.9987**), and the coefficient of calibration of 93 pixels per centimeter presented a good fit. Based on these two results, the weight, in kilograms, and both diameters, in centimeters, were predicted from the measurements of L and T, in pixel, obtained by computer vision. MenosThis work aimed to predict mass (weight) and shape ratio (format) of yellow melon through computer vision techniques (VC). To do this, a digital camera was used to take pictures of all melons (n=135). The images processing consisted in filtering colors in the RGB space, thresholding by Otsu's method and, finally, detection of melon's contours. The used processing techniques were sufficient to separate the melon from the image background, allowing calculating the area of the melon (Amelon), in both square pixel (pixel2) or square centimeters (cm2), which showed very strong Pearson’s correlation (0.993**). By using area-based linear regressions, it was possible to predict the weight of the melon in kilograms, from Amelon in pixel2 (Pearson’s correlation = 0.993**) or cm2 (0.989**). The shape ratio (SR) has estimated based on melon’s diameters (L - longitudinal and T - transversal), which were obtained using pachymeter (real) or computer vision (CV). Based on real data set (pachymeter), melons were classified by SR into four groups, considered as reference. The based-CV algorithm was able to classify the same melons in the same groups with hit percentage of 96%. The correlation between the product of the multiplication of both diameters (Lcv*Tcv) and the melon area (Amelon, pixel2) was very strong (0.9987**), and the coefficient of calibration of 93 pixels per centimeter presented a good fit. Based on these two results, the weight, in kilograms, and both diameters, in centimete... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cucumis melo L; Digital image processing; Yellow melon. |
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Thesagro: |
Cucumis Melo; Exportação; Melão. |
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Thesaurus Nal: |
Computer vision. |
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Categoria do assunto: |
Q Alimentos e Nutrição Humana |
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Marc: |
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520 $aThis work aimed to predict mass (weight) and shape ratio (format) of yellow melon through computer vision techniques (VC). To do this, a digital camera was used to take pictures of all melons (n=135). The images processing consisted in filtering colors in the RGB space, thresholding by Otsu's method and, finally, detection of melon's contours. The used processing techniques were sufficient to separate the melon from the image background, allowing calculating the area of the melon (Amelon), in both square pixel (pixel2) or square centimeters (cm2), which showed very strong Pearson’s correlation (0.993**). By using area-based linear regressions, it was possible to predict the weight of the melon in kilograms, from Amelon in pixel2 (Pearson’s correlation = 0.993**) or cm2 (0.989**). The shape ratio (SR) has estimated based on melon’s diameters (L - longitudinal and T - transversal), which were obtained using pachymeter (real) or computer vision (CV). Based on real data set (pachymeter), melons were classified by SR into four groups, considered as reference. The based-CV algorithm was able to classify the same melons in the same groups with hit percentage of 96%. The correlation between the product of the multiplication of both diameters (Lcv*Tcv) and the melon area (Amelon, pixel2) was very strong (0.9987**), and the coefficient of calibration of 93 pixels per centimeter presented a good fit. Based on these two results, the weight, in kilograms, and both diameters, in centimeters, were predicted from the measurements of L and T, in pixel, obtained by computer vision.
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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| Registros recuperados : 9 | |
| 1. |  | ARAGÃO, M. F.; GARRUTI, D. dos S.; OGAWA, N. B. P.; BEZERRA, V. C.; SILVA, E. M. C. da. Development of quality index method for eviscerated and non-eviscerated octopus (Octopus insularis). Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 50, n. 2, p. 242-250, 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| 2. | | CALIXTO, R. R.; NETO, L. G. P.; CAVALCANTE, T. DA S.; ARAGÃO, M. F.; SILVA, E. de O. A computer vision model development for size and weight estimation of yellow melon in the Brazilian Northeast. Scientia Horticulturae, New York, v. 256, artigo 108521, 8 p., 15 Oct. 2019.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| 3. | | SOUZA, H. A. de; MENESES, F. M. N.; ARAGÃO, M. F.; GUEDES, F. L.; SILVA, N. L. da; POMPEU, R. C. F. F. Adubos orgânicos e cobertura morta em atributos do solo e produtividade do estrato herbáceo em área degradada. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 35., 2015, Natal. O solo e suas múltiplas funções: anais. Natal: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2015. 5 f.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 4. | | MENESES, F. M. N.; SOUZA, H. A. de; POMPEU, R. C. F. F.; TONUCCI, R. G.; ROCHA, J. E. da S.; FERNANDES, F. E. P.; ARAGÃO, M. F. Doses de fósforo e de esterco ovino sobre variáveis biométricas na implantação de mudas de sabiá em sistema agrossilvipastoril, Ibaretama-CE. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 10., 2015, Teresina. [Anais...]. Teresina: Sociedade Nordestina de Produção Animal, 2015. 3 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 5. | | MELO, M. D.; PRIMO, A. A.; PEREIRA, G. de A. C.; SILVA, K. da F.; ARAGÃO, M. F.; SOUZA, H. A. de. Produção de milho em consórcio com gramíneas forrageiras no semiárido cearense. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA CAPRINOS E OVINOS, 4., 2015, Sobral. Anais... Sobral: Embrapa Caprinos e Ovinos, 2015. p. 18-19.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 6. | | SILVA, L. A.; MELO, M. D.; PRIMO, A. A.; ARAGÃO, M. F.; MENESES, F. M. N.; SILVA, K. da; POMPEU, R. C. F. F.; SOUZA, H. A. de. Produção de milho em consórcio com gramíneas forrageiras no semiárido cearense. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 10., 2015, Teresina. [Anais...]. Teresina: Sociedade Nordestina de Produção Animal, 2015. 3 f.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 7. | | MENESES, F. M. N.; FERNANDES, J. K. S.; ARAGÃO, M. F.; ARAÚJO, R. A. de; PRIMO, A. A.; MARANHÃO, S. R.; SANTOS NETO, C. F. dos; SOUZA, H. A. de. Adubação verde a base de leguminosas da caatinga em milho forrageiro cultivado em solo degradado de Irauçuba, CE. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 10., 2015, Teresina. [Anais...]. Teresina: Sociedade Nordestina de Produção Animal, 2015. 3 f.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 8. | | ARAGÃO, M. F.; FERNANDES, J. K. S.; MENESES, F. M. N.; ARAÚJO, R. A. de; PRIMO, A. A.; MARANHÃO, S. R.; SANTOS NETO, C. F. dos; SOUZA, H. A. de. Cultivo de milheto forrageiro adubado com resíduos de leguminosas da Caatinga em solo degradado. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 10., 2015, Teresina. [Anais...]. Teresina: Sociedade Nordestina de Produção Animal, 2015. 3 p.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 9. | | ARAGÃO, M. F.; FERNANDES, J. K. S.; MENESES, F. M. N.; ARAÚJO, R. A. de; PRIMO, A. A.; MARANHÃO, S. R.; VASCONCELOS, M. C. de; SOUZA, H. A. de. Leguminosas da caatinga como adubo verde em sorgo forrageiro cultivado em solo degradado. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 10., 2015, Teresina. [Anais...]. Teresina: Sociedade Nordestina de Produção Animal, 2015. 3 p.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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