Classificação de laranjas por meio de processamento digital de imagens - Santiago, Wesley Esdras; Lopes, Gustavo Dias; Faceto, Angelo Danilo; Lobo Júnior, Adalfredo Rocha; Caldeira, Rafael Faria (Acta Iguazu, 2019)
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.