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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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Data corrente: |
14/02/2019 |
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Data da última atualização: |
19/02/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CARDOSO, M. N.; ARAUJO, A. G. de; MUNIZ, A. V. C. da S.; OLIVEIRA, L. A. R. de; LEDO, A. da S. |
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Afiliação: |
MILENA NASCIMENTO CARDOSO, UFS; APARECIDA GOMES DE ARAUJO, FAPITEC-SE; ANA VERUSKA CRUZ DA SILVA MUNIZ, CPATC; LEILA ALBUQUERQUE RESENDE DE OLIVEIRA, UFS; ANA DA SILVA LEDO, CPATC. |
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Título: |
Influência de luz e sacarose no crescimento in vitro de mandioca. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Nucleus, v. 15, n. 1, abr. 2018. |
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DOI: |
10.3738/1982.2278.2710 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A mandioca é a única espécie do gênero Manihot comercialmente produzida. A produção de mudas micropropagadas possui limitações, e entre estas está o alto custo com energia utilizadas nas salas de crescimento, e na taxa de sobrevivência das plantas na fase de aclimatização, porém a cultura de tecidos é uma ferramenta de multiplicação rápida e obtenção de plantas sadias (cultura de meristema), pois o método de propagação vegetativa acarreta problemas fitossanitários como disseminação de patógenos. Uma alternativa para diminuir gastos dessa técnica seria a redução de sacarose ao meio e indução de enraizamento sob luz natural em casa de vegetação. Sendo assim, o objetivo desse trabalho foi avaliar a influência da luz e sacarose na sobrevivência e desenvolvimento de mudas de mandioca micropropagada. As variedades BRS Formosa, Lagoão e BRS Verdinha, cultivadas em meio MS acrescido de diferentes concentrações de sacarose (10; 20 e 30 g.L-1), e após 30 dias em sala de crescimento, os frascos foram incubados em sala de crescimento e casa de vegetação por 15 dias. Em cultivos envolvendo diferentes tipos de luz, BRS Formosa e Lagoão, alcançaram melhores médias sob luz natural e altas concentrações de sacarose, enquanto que BRS Verdinha obteve melhor desenvolvimento em luz natural e baixa concentração de sacarose. |
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Thesagro: |
Cultura de Tecido; Mandioca; Sacarose. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/192848/1/2710-11198-1-PB.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
10/01/2022 |
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Data da última atualização: |
10/01/2022 |
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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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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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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230145/1/2021-cpamt-lbl-metodo-estimativa-percentual-cobertura-gordura-carcaca-bovina-visao-computacional-p-57.pdf
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Marc: |
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245 $aMétodo para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional.$h[electronic resource]
260 $aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57.$c2021
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 Agrossilvipastoril (CPAMT) |
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