EAJ - TCC - Análise e desenvolvimento de sistemas
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Navegando EAJ - TCC - Análise e desenvolvimento de sistemas por Autor "Alencar, Emerson Moura, de"
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TCC Associação entre características físicas da semente de soja com a qualidade da semente usando a análise da imagem e técnicas de aprendizado de máquina(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017-11-26) Silva, Iaslan do Nascimento Paulo da; Oliveira, Laura Emmanuella Alves Dos Santos Santana De; Perreira, Márcio Dias; Vale, Alessandra Mendes Pacheco Guerra; Alencar, Emerson Moura, deA soja (Glycine max) é uma das mais importantes culturas na economia mundial, porém o sucesso da lavoura de soja depende de diversos fatores, sendo o mais importante deles a utilização de sementes de elevada qualidade, capazes de gerar plantas de alto vigor. A avaliação da qualidade de sementes é feita por testes de germinação e de vigor que ajudam na identificação de lotes com melhor desempenho. Um dos desafios encontrados pelos produtores de soja é que essas análises para avaliação da qualidade da semente são destrutivas e demandam tempo, que é considerado longo e caro na cadeia que envolve a produção e comercialização das sementes. Uma das formas de se aprimorar e tornar rápido o processo de avaliação, é através da análise de imagens por computador. Alguns trabalhos têm sido desenvolvidos nesse sentido, utilizando a análise de imagens digitais para classificação da morfologia de sementes e avaliação fisiológica. O presente trabalho propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para predizer a germinação das sementes de soja a partir de características físicas da semente obtidas por meio da análise digital de imagens, bem como, identificar atributos físicos relevantes para a avaliação da qualidade da semente a partir da análise de correlação desses atributos com características fisiológicas que indicam a qualidade da semente de soja. Busca-se com isso maior agilidade e confiabilidade no processo de avaliação da qualidade de sementes de soja, além de caracterizar um processo de avaliação da semente não destrutivo. Os resultados iniciais indicam a necessidade de aumentar a quantidade de descritores de imagem para aumentar a acurácia do sistema de predição.