Data/hora: 06/06/2024 09:17:38

Biblioteca(s): 	Embrapa Agroenergia.	
Data corrente: 	08/11/2023	
Data da última atualização: 	08/11/2023	
Autoria: 	SANTOS, W. R. dos; FALCAO, R.	
Afiliação: 	WELLINGTON RANGEL DOS SANTOS, CNPAE; ROSANA FALCAO, CNPAE.	
Título: 	Medição de qualidade de sementes de canola com visão computacional e aprendizado de máquina.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 7., 2023, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 56-60.	
Idioma: 	Português	
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.	
Palavras-Chave: 	Google Colaboratory.	
Thesagro: 	Qualidade; Semente.	
Thesaurus Nal: 	Canola; Python.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158058/1/Medicao-de-qualidade-de-sementes.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agroenergia (CNPAE)	
Exemplares: 	CNPAE - (4246-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS