Sistema de Eventos Acadêmicos da UFMT, XI Mostra da Pós-Graduação

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Aprendizado profundo na identificação de grãos quebrados na colheita mecanizada
João Gabriel Rodrigues, Renildo Luiz Mion

Última alteração: 20-09-19

Resumo


A soja [Glycine max (L.) Merrill] é uma das culturas mais cultivadas no mundo, em que, para o sucesso de uma lavoura, a utilização de sementes de alta qualidade é essencial. Entre os fatores responsáveis pela perda da qualidade em sementes de soja, destaca-se os danos mecânicos, originados, durante as operações de colheita e beneficiamento. O uso de colhedoras equipadas com sistemas inteligentes de alto custo permite determinar a quebra de forma imediata durante a colheita. O objetivo deste trabalho consiste em desenvolver um sistema eletrônico de baixo custo utilizando inteligência artificial capaz de identificar e quantificar o porcentual de grãos quebrados.  O trabalho será desenvolvido no Laboratório de Máquinas e Mecanização Agrícola da Universidade Federal de Mato Grosso, campus de Rondonópolis. Serão utilizados algoritmos de classificação e detecção em tempo real para identificar e quantificar nas imagens a presença de grãos quebrados. Para avaliar serão utilizadas as metodologias da precisão média e recall. Espera-se encontrar uma rede que seja capaz de classificar e contabilizar os grãos quebrados com uma precisão superior a 95%, auxiliando o operador na tomada de decisões e na melhoria do controle de qualidade do processo.


Palavras-chave


Inteligência Artificial; Colheita Mecanizada; Soja