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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46046
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Magalhães Júnior, Antonio Mendes | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-19T16:54:42Z | - |
dc.date.available | 2021-01-19T16:54:42Z | - |
dc.date.issued | 2021-01-19 | - |
dc.date.submitted | 2020-11-13 | - |
dc.identifier.citation | MAGALHÃES JÚNIOR, A. M. Utilização de comitês de Redes Neurais Artificiais na classificação de danos em sementes de girassol. 2020. 150 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46046 | - |
dc.description.abstract | Brazil has the third largest world seed market and invoices billions of reais annually, making seed analysis extremely important. Through analysis techniques, it is possible to determine the germination potential and identify damage to the seeds. X-ray is one of the most desirable techniques, because it provides fast analysis and does not result in the destruction of seeds. However, the images resulting from the X-ray process often require post-processing, seeking visual improvement of the images for analysis by the evaluators. The evaluation process can be carried out by one or more evaluators, but it has a lot of subjectivity, making the automation of this analysis interesting. ANNs (Artificial Neural Networks) are known to be effective for use in pattern recognition and data classification problems, making them good candidates for this automation. In this work, the goal was to perform the classification of radiographic images of sunflower seeds, according to their level of damage, using multiple techniques of image processing and extraction of characteristics to compose different datasets in order to train the ANNs. For this, a dataset consisting of radiographic images of sunflower seeds was used, classified by evaluators into three categories: filled, partially filled or deformed seeds. Using these images, datasets were composed and used to train, validate and test ANNs, which were then used to compose committees. For each case, 10 committees were formed, and obtained averages of the metrics of accuracy, AUC and Kappa index of the committees. The averages of the performance metrics, approximately 90% for accuracy, 0.97 for AUC and 0.84 for Kappa, in the best case, indicate the efficiency of the methodology used in this work and suggest the possibility of using it in composition to usual methodologies for seed classification and evaluation. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | pt_BR |
dc.rights | restrictAccess | pt_BR |
dc.subject | Análise de raio-X | pt_BR |
dc.subject | Análise de sementes | pt_BR |
dc.subject | Reconhecimento de padrões | pt_BR |
dc.subject | X-ray analysis | pt_BR |
dc.subject | Seed analysis | pt_BR |
dc.subject | Pattern recognition | pt_BR |
dc.title | Utilização de comitês de Redes Neurais Artificiais na classificação de danos em sementes de girassol | pt_BR |
dc.title.alternative | Use of neural networks committees in the classification of damage in sunflower seeds | pt_BR |
dc.type | dissertação | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFLA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Sáfadi, Thelma | - |
dc.contributor.referee1 | Sáfadi, Thelma | - |
dc.contributor.referee2 | Guimarães, Paulo Henrique Sales | - |
dc.contributor.referee3 | Lacerda, Wilian Soares | - |
dc.contributor.referee4 | Paixão, Crysttian Arantes | - |
dc.description.resumo | O Brasil detém o terceiro maior mercado mundial de sementes e movimenta bilhões de reais anualmente, tornando de extrema importância a análise de sementes. Por meio de técnicas de análise, é possível determinar o potencial de germinação e identificar danos nas sementes. O raio-x é uma das técnicas mais desejáveis, uma vez que fornece rápida análise e não causa a destruição das sementes. Entretanto, as imagens resultantes do processo raio-x muitas vezes necessitam de pós processamento, buscando a melhoria visual das imagens para a análise por parte dos avaliadores. O processo de avaliação pode ser realizado por um ou mais avaliadores, porém é carregado de subjetividade, tornando interessante a automatização dessa análise. As RNAs (Redes Neurais Artificiais) são reconhecidamente eficazes para a utilização em problemas de reconhecimento de padrões e classificação de dados, tornando-se candidatas para essa automatização. Neste trabalho, o objetivo foi realizar a classificação de imagens radiografadas de sementes de girassol, quanto ao seu nível de dano, utilizando diversas técnicas de processamento de imagens e extração de características para compor diferentes conjuntos de dados a fim de treinar as RNAs. Para tal, foi utilizado um conjunto de dados composto por imagens de radiografias de sementes de girassol, classificadas por avaliadores entre três categorias: sementes cheias, parcialmente cheias e deformadas. Utilizando-se essas imagens, foram compostos conjuntos de dados que, por sua vez, foram utilizados para treinar, validar e testar RNAs, que foram então utilizadas para compor comitês. Para cada caso foram compostos 10 comitês e obtidas as médias das métricas de acurácia, AUC e índice Kappa desses comitês. As médias das métricas de desempenho, aproximadamente 90% para acurácia, 0,97 para AUC e 0,84 para Kappa, no melhor caso, indicam a eficiência da metodologia utilizada neste trabalho e sugerem a possibilidade do uso desta em composição com as metodologias usuais no que tange à classificação e avaliação de sementes. | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento de Estatística | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Estatística | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4990530494040296 | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações) |
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