1. Universidade Federal do Rio Grande do Norte
2. BDM - Biblioteca Digital de Monografias
3. Monografias de Graduação
4. EAJ - TCC - Análise e desenvolvimento de sistemas

Title:	Aplicação de sistema computacional para a classificação de sementes de soja por tamanho utilizando processamento digital de imagens
Authors:	Silva, Kleysson Arthur Medeiros da
Advisor:	Vale, Alessandra Mendes Pacheco Guerra Pereira, Márcio Dias
Keywords:	Classificação;Sementes;Processamento Digital de Imagens
Issue Date:	24-Dec-2017
Publisher:	Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation:	SILVA, Kleysson Arthur Medeiros da. Aplicação de Sistema Computacional para a Classificação de Sementes de Soja por Tamanho Utilizando Processamento Digital de Imagens. 2017. 54 f. Monografia (Especialização) - Curso de Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Unidade Especializada em Ciências Agrárias, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba, 2017.
Portuguese Abstract:	A classificação de sementes é uma forma de padronização de acordo com as regras formais indicadas pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA). Um lote de sementes padronizado torna mais prática à semeadura de forma automática. Este projeto tem como objetivo a classificação de sementes de soja por tamanho de forma automática através de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI). As imagens utilizadas foram divididas em 3 diferentes lotes de sementes de soja (L5, L7 e L8), fornecidas pelo Grupo de Estudos em Tecnologia de Sementes da Escola Agrícola de Jundiaí (EAJ), cada lote composto de 2 repetições. Os dados coletados das medições manuais e classificação das sementes, feitas com o auxílio de paquímetro digital, foram comparados com os resultados de medição e classificação realizados pelo sistema. Os resultados foram obtidos utilizando os índices de Verdadeiro Positivo (VP), Verdadeiro Negativo (VN), Falso Positivo (FP), Falso Negativo (FN). A partir desses índices foi possível aferir a Acurácia do sistema. As medições obtiveram uma acurácia média de aproximadamente 97%. As classes das sementes de 5,0mm à 6,5mm obtiveram os melhores valores de acurácia. O sistema foi desenvolvido a partir dos padrões estabelecidos para a aquisição das imagens e classificação das sementes de soja.
URI:	https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/37899
Other Identifiers:	2013077320
Appears in Collections:	EAJ - TCC - Análise e desenvolvimento de sistemas

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.