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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSCHUTZ, D. R.
dc.contributor.authorPENALOZA, E. A. G.
dc.contributor.authorMERCALDI, H. V.
dc.contributor.authorSILVA, L. J. R.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, V. A.
dc.contributor.authorCRUVINEL, P. E.
dc.date.accessioned2024-01-18T19:32:18Z-
dc.date.available2024-01-18T19:32:18Z-
dc.date.created2024-01-18
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationIn: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SENSORS, ACTUATORS, METERING AND SENSING - ALLSENSORS 2023, 8., 2023, Venice, Italy. Proceedings... Wilmington, USA: IARIA, 2023.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1161039-
dc.descriptionDentre as diferentes etapas envolvidas nos processos produtivos agrícolas, a pulverização agrícola utilizada para o controle fitossanitário abrange grande parte do custo total de produção e sua incorreta execucão pode aumentar os riscos humanos e biológicos. Assim pesquisas são necessárias para garantir o uso adequado de defensivos agrícolas, assegurando a qualidade da aplicação. Dentre os indicadores de qualidade, fornecidos pelo espectro de gotas, o diâmetro médio volumétrico (DMV) é um dos mais utilizados. Porém, sua análise é baseada em testes pós aplicação, consequentemente impedindo a atuação no momento da pulverização do agrotóxico. Esta pesquisa tem como objetivo a implementação de uma arquitetura de rede neural artificial (RNA) em um pulverizador agrícola com tecnologia de injeção direta, de modo a efetuar a classificação do tamanho de gotas em tempo real baseadas em medições de vazão, pressão e resistência fluídica provenientes dos instrumentos no pulverizador e históricos de caracteríısticas operacionais do maquinário. Assim, treinamentos e testes são realizados com base em resultados experimentais e tabelas provenientes de manuais técnicos dos fabricantes dos bicos. Resultados obtidos permitem caracterizar que a metodologia usada propiciam estimativas adequadas do tamanho de gotas, aumentando a qualidade de aplicação.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDiâmetro médio volumétrico
dc.subjectRedes neurais artificiais
dc.subjectSistemas inteligentes
dc.subjectPulverização agrícola
dc.titleClassificador em tempo real do tamanho de gota de um pulverizador agrÍcola baseado em redes neurais artificiais.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
riaa.ainfo.id1161039
riaa.ainfo.lastupdate2024-01-18
dc.contributor.institutionUniversidade de São Paulo; Universidade Federal de Pelotas; Universidade Federal de São Carlos; Universidade de São Paulo; Universidade de São Paulo; PAULO ESTEVAO CRUVINEL, CNPDIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPDIA)

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