Data/hora: 08/06/2024 07:24:34

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