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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
11/01/2022 |
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Data da última atualização: |
11/01/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
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Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
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Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57. |
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ISBN: |
978-65-87380-70-4 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. MenosA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Registro |
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| Registros recuperados : 37 | |
| 1. |  | ARAMIZO, V.; SANFELICE, R.; CORREA, D. S. Otimização da fabricação de nanofibras poliméricas de PCL e PLA através da eletrofiação In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 8., 2016, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2016. p.83. Editores técnicos: Wilson Tadeu Lopes da Silva, José Manoel Marconcini, Maria Alice Martins, Lucimara Aparecida Forato, Paulino Ribeiro Villas Boas. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 61).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 7. | | MIGLIORINI, F. L.; SANFELICE, R. C.; MERCANTE, L. A.; FACURE, M. H. M.; CORREA, D. S. Pesticide electrochemical sensor based on polyamide 6/polypyrrole electrospun nanofibers and graphene. In: BRAZIL MRS MEETING - SBPMAT, 17, 2018, Natal, RN. Proceedings... Natal, RN: SBPMat, 2018.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 9. | | MIGLIORINI, F. L.; SANFELICE, R. C.; PAVINATTO, A.; STEFFENS, J.; STEFFENS, C.; CORREA, D. S. Electrospun nanofibers based on polyamide 6/chitosan modified with metal nanoparticles for application in a chemical sensor. In: BRAZIL MRS MEETING - SBPMAT, 15, 2016, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: SBPMat, 2016. não paginado.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 10. | | MIGLIORINI, F. L.; SANFELICE, R. C.; PAVINATTO, A.; STEFFENS, J.; STEFFENS, C.; CORREA, D. S. Electrospun nanofibers based on polyamide 6/chitosan modified with metal nanoparticles for application in a chemical sensor. In: BRAZIL MRS MEETING - SBPMAT, 15, 2016, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: SBPMat, 2016. p. 919.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 14. | | TERRA, I. A. A.; SANFELICE, R. C.; VALENTE, G. T.; CORREA, D. S. Investigação da influência de diferentes compostos orgânicos voláteis na conformação e supressão da luminescência de nanofibras de PMMA-PFO. In: WORKSHOP DA REDE DE NANOTECNOLOGIA APLICADA AO AGRONEGÓCIO, 9., 2017, São Carlos. Anais ... São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2017. p. 82-85. Editores: Caue Ribeiro de Oliveira, Elaine Cristina Paris, Luiz Henrique Capparelli Mattoso, Marcelo Porto Bemquerer, Maria Alice Martins, Odílio Benedito Garrido de Assis.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 15. | | TERRA, I. A. A.; SANFELICE, R. C.; SCAGION, V. P.; CORREA, D. S. Investigation of physico-chemical, morphological and spectroscopic properties of PVP/Eu3+ electrospun nanofibers. In: BRAZIL MRS MEETING - SBPMAT, 17, 2018, Natal, RN. Proceedings... Natal, RN: SBPMat, 2018.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 20. | | TEODORO, K. B. R.; MIGLIORINI, F. L.; FACURE, M. H. M.; SANFELICE, R. C.; MARTINS, D.; CORREA, D. S. Novel chemical sensors based on green composite materials for environmental analysis. In: KUMAR, V.; GULERIA, P.; RANJAN, S.; DASGUPTA. N.; LICHTFOUSE, E. (ed.). Nanosensors for Environment, Food and Agriculture, v. 1, 2021. 109 - 138| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| Registros recuperados : 37 | |
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