Classificação de laranjas por meio de processamento digital de imagens

Autores

  • Wesley Esdras Santiago Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
  • Gustavo Dias Lopes
  • Angelo Danilo Faceto
  • Adalfredo Rocha Lobo Júnior
  • Rafael Faria Caldeira

DOI:

https://doi.org/10.48075/actaiguaz.v8i2.19227

Palavras-chave:

Aprendizado de máquina, visão computacional, pós colheita

Resumo


No processo pós colheita de laranjas, uma das maiores dificuldades consiste no método de seleção e padronização das frutas. Sistemas mecânicos baseados em peneiras com diferentes diâmetros são bastante utilizados pela indústria citrícola, entretanto devido a movimentação intensa das frutas, injúrias por danos mecânicos são bem comuns. No intuito de facilitar o processo de seleção de laranjas, este trabalho buscou através de técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina, desenvolver e testar um algoritmo para classificação de laranjas a partir do calibre da fruta. Baseado na técnica de aprendizado supervisionado, 204 imagens de laranjas distribuídas em três classes (pequeno, médio e grande) foram testadas no algoritmo proposto, considerando um classificador de análise discriminantes (LDA) e outro de vizinhos mais próximos (k-NN). Com precisão global de 82% e coeficiente kappa de 0,66 o algoritmo de classificação de laranjas a partir do calibre teve melhor desempenho utilizando o classificador de análise discriminantes, enquanto a configuração baseada no classificador de vizinhos mais próximos alcançou 72,13% de precisão global e 0,53 de coeficiente kappa. Com perspectivas de melhorias, o desempenho do algoritmo para ambas configurações já atesta a viabilidade técnica para que a metodologia proposta seja aplicada em projetos de máquinas automatizadas na classificação de laranjas.

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Publicado

20-07-2019

Como Citar

SANTIAGO, W. E.; LOPES, G. D.; FACETO, A. D.; LOBO JÚNIOR, A. R.; CALDEIRA, R. F. Classificação de laranjas por meio de processamento digital de imagens. Acta Iguazu, [S. l.], v. 8, n. 2, p. 49–58, 2019. DOI: 10.48075/actaiguaz.v8i2.19227. Disponível em: https://e-revista.unioeste.br/index.php/actaiguazu/article/view/19227. Acesso em: 13 ago. 2022.

Edição

Seção

ARTIGOS CIENTÍFICOS