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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia. |
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Data corrente: |
08/11/2023 |
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Data da última atualização: |
08/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, W. R. dos; FALCAO, R. |
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Afiliação: |
WELLINGTON RANGEL DOS SANTOS, CNPAE; ROSANA FALCAO, CNPAE. |
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Título: |
Medição de qualidade de sementes de canola com visão computacional e aprendizado de máquina. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 7., 2023, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 56-60. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Produtos originados dos grãos da canola, como óleo, farinha e biodiesel, são diretamente afetados pela qualidade desses grãos. O uso da tecnologia tem contribuído para a identificação dos grãos impuros ou em estágios diferentes de maturidade. A visão computacional em conjunto com o aprendizado de máquina pode gerar ferramentas capazes de avaliar a qualidade das sementes de forma não invasiva, sem destruir amostras e com baixo custo, uma vez que utiliza imagens digitais como insumo. O presente estudo propõe o uso de visão computacional e aprendizado não supervisionado de máquina para análise de sementes de canola a partir de imagens digitais, com o objetivo de contar, identificar cada semente e calcular o percentual de grãos maduros. Os resultados mostraram que o método K?Means pode ser usado para contar e identificar sementes de canola em fotografias com alta precisão. Na amostra, foram identificadas noventa e três sementes maduras, quatro verdes e três secas. |
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Palavras-Chave: |
Google Colaboratory. |
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Thesagro: |
Qualidade; Semente. |
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Thesaurus Nal: |
Canola; Python. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158058/1/Medicao-de-qualidade-de-sementes.pdf
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Marc: |
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520 $aProdutos originados dos grãos da canola, como óleo, farinha e biodiesel, são diretamente afetados pela qualidade desses grãos. O uso da tecnologia tem contribuído para a identificação dos grãos impuros ou em estágios diferentes de maturidade. A visão computacional em conjunto com o aprendizado de máquina pode gerar ferramentas capazes de avaliar a qualidade das sementes de forma não invasiva, sem destruir amostras e com baixo custo, uma vez que utiliza imagens digitais como insumo. O presente estudo propõe o uso de visão computacional e aprendizado não supervisionado de máquina para análise de sementes de canola a partir de imagens digitais, com o objetivo de contar, identificar cada semente e calcular o percentual de grãos maduros. Os resultados mostraram que o método K?Means pode ser usado para contar e identificar sementes de canola em fotografias com alta precisão. Na amostra, foram identificadas noventa e três sementes maduras, quatro verdes e três secas.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Agroenergia (CNPAE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Algodão. Para informações adicionais entre em contato com cnpa.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
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Data corrente: |
30/01/2008 |
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Data da última atualização: |
30/01/2008 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Circulação/Nível: |
-- - -- |
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Autoria: |
LIMA, L. M. de; VIEIRA, P. M. M. M.; VALENCIA, A. J.; CARNEIRO, R. M. D. G.; MARANHÃO, A. Q.; BRÍGIDO, M. de M.; SÁ, M. F. G. de. |
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Afiliação: |
Liziane Maria de Lima, Embrapa Algodão; Pedro Manoel M. M. Vieira, Universidade de Brasília; Arnubio Jimenez Valencia, Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Regina Maria D. G. Carneiro, Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Andréa Queiroz Maranhão, Universidade de Brasília; Marcelo de Macêdo Brígido, Universidade de Brasília; Maria fátima Grossi de Sá, Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Título: |
Caracterização de scFv selecionado contra proteíncas de Meloidogyne incógnita a partir de uma biblioteca de Phage Display. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 6., 2007, Uberlândia. Resumos... Uberlândia, 2007. |
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Páginas: |
p. 16 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O algodão (Gossypium hirsutum) sofre perdas significativas na sua produção, devido ao ataque de fitonematóides, especialmente o Meloidogyne incognita. Os nematóides pertencentes ao gênero Meloidogyne são responsáveis por cerca de 95% das infecções causadas por nematóides das galhas, provocando perdas que podem atingir mais de |
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Palavras-Chave: |
Anticorpos; Nematóides J2. |
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Thesagro: |
Algodão. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aO algodão (Gossypium hirsutum) sofre perdas significativas na sua produção, devido ao ataque de fitonematóides, especialmente o Meloidogyne incognita. Os nematóides pertencentes ao gênero Meloidogyne são responsáveis por cerca de 95% das infecções causadas por nematóides das galhas, provocando perdas que podem atingir mais de
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Embrapa Algodão (CNPA) |
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