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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Braga Júnior, Roberto Alves | - |
| Autor(es): dc.contributor | Contado, José Luís | - |
| Autor(es): dc.contributor | Salgado, Caio Césio | - |
| Autor(es): dc.contributor | Braga Júnior, Roberto Alves | - |
| Autor(es): dc.contributor | Botega, Juliana Vilela Lourençoni | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Edvaldo Aparecido Amaral da | - |
| Autor(es): dc.creator | Souza Sobrinho, Alcebíades Fogaça | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:26:50Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:26:50Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-03 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-03 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-02 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-12-18 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/33435 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1161509 | - |
| Descrição: dc.description | Since the 1980's the Brazilian agriculture has been going through an unprecedented evolution. This is a result of successive efforts in research and field applications, which placed Brazil as a worldwide food supplier. However, the dynamism of agriculture constantly brings about new challenges that demand new solutions. The high occurrence of green soybean seeds is a problem, because of their low germination rate; even when they germinate, the seedlings are anomalous. Moreover, if they are processed into byproducts, the presence of chlorophyll in these grains makes them undesirable, since additional procedures are required to remove it. This work aimed at evaluating the differentiation of ripe and green soybean seeds under red laser, green laser, red LED lights and fluorescent light through image processing. We captured images (340x480 pixels) of ripe and green soybean seeds that were illuminated by red laser, green laser, red LED lights and fluorescent lights. Afterwards, we obtained the average grey scale v alues for each image, according to the Red, Green, Blue channels, and for images converted to an 8 -bit grey scale. The data were submitted to variance tests, Principal Component Analyses, Multiple Factor Analyses, and grey level calculations to classify the images. According to the results, illuminating the seeds with red laser, red LED lights and fluorescent lights was effective for image classification, reaching a 90% level of accuracy at Red channel. | - |
| Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) | - |
| Descrição: dc.description | A agricultura no Brasil, a partir da década de 80, vivenciou uma evolução sem precedentes. Esse resultado é fruto de sucessivos esforços em pesquisas e aplicações de tecnologias em campo, consolidando o país como um fornecedor mundial de alimentos, entretanto, a característica dinâmica da agricultura faz com que novos desafios surjam constantemente, exigindo novas soluções. A ocorrência do elevado teor de sementes de soja esverdeadas é um problema, já que ela possui baixo índice de germinação, e quando ocorre, gera plântulas anômalas, se destinadas ao processamento para obtenção de seus subprodutos, a presença da clorofila nesses tipos de grãos é indesejável, por precisar de processos adicionais para a sua remoção. Este trabalho teve como objetivo avaliar a diferenciação de sementes de soja maduras e esverdeadas iluminadas com laser vermelho, laser verde, led vermelho e lâmpadas fluorescentes, utilizando o processamento de imagens. Foram capturas imagens de sementes de soja maduras e esverdeadas na resolução de 340x480 pixels, iluminados com laser vermelho, laser verde, led vermelho e lâmpadas fluorescentes. Posteriormente, foram obtidas as médias dos níveis de cinza de cada imagem nos canais Red, Green, Blue e em imagens convertidas para a escala de cinza 8-bits. Os dados foram submetidos a teste de v ariância, Análise de Componentes Principais, Análise de Múltiplos Fatores e cálculo do nível de cinza, para classificação das imagens. Pelos resultados, verificou-se eficiência da iluminação com laser vermelho, led vermelho e lâmpadas fluorescentes para a classificação das imagens, alcançando uma taxa de acerto acima de 90% no canal Red. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento de Engenharia | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sementes de soja esverdeada | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Iluminação por laser | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Green soybean seeds | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Image processing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Lighting by laser | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Engenharia de Software | - |
| Título: dc.title | Classificação de sementes de soja maduras e esverdeadas por meio de métodos ópticos | - |
| Título: dc.title | Classification of ripe and greenish soybean seeds by optical methods | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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