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dc.contributor.authorSANTOS, W. R. dos
dc.contributor.authorFALCAO, R.
dc.date.accessioned2023-11-08T19:49:14Z-
dc.date.available2023-11-08T19:49:14Z-
dc.date.created2023-11-08
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationIn: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 7., 2023, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 56-60.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1158058-
dc.descriptionProdutos originados dos grãos da canola, como óleo, farinha e biodiesel, são diretamente afetados pela qualidade desses grãos. O uso da tecnologia tem contribuído para a identificação dos grãos impuros ou em estágios diferentes de maturidade. A visão computacional em conjunto com o aprendizado de máquina pode gerar ferramentas capazes de avaliar a qualidade das sementes de forma não invasiva, sem destruir amostras e com baixo custo, uma vez que utiliza imagens digitais como insumo. O presente estudo propõe o uso de visão computacional e aprendizado não supervisionado de máquina para análise de sementes de canola a partir de imagens digitais, com o objetivo de contar, identificar cada semente e calcular o percentual de grãos maduros. Os resultados mostraram que o método K?Means pode ser usado para contar e identificar sementes de canola em fotografias com alta precisão. Na amostra, foram identificadas noventa e três sementes maduras, quatro verdes e três secas.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectGoogle Colaboratory
dc.titleMedição de qualidade de sementes de canola com visão computacional e aprendizado de máquina.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroSemente
dc.subject.thesagroQualidade
dc.subject.nalthesaurusCanola
dc.subject.nalthesaurusPython
riaa.ainfo.id1158058
riaa.ainfo.lastupdate2023-11-08
dc.contributor.institutionWELLINGTON RANGEL DOS SANTOS, CNPAE; ROSANA FALCAO, CNPAE.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPAE)

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