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Tipo: Monografia
Título: Sistema de visão computacional aplicado à contagem de sementes de soja movimentadas por uma transportadora de sucção pneumática
Autor(es): Rauber, Jonathan Terhorst
Primeiro Orientador: Padilha, Adriano Sanick
Resumo: Os sistemas de contagem de sementes disponíveis para a indústria ainda são relativamente caros e possuem desempenho limitado. Um empecilho conhecido é o de segmentar os objetos quando estes constituem cenários desafiadores de sobreposição. Este trabalho propõe um sistema de contagem em ambiente controlado, no qual sementes de soja em movimento através de uma turbina de sucção pneumática são inspecionadas. Os objetos são segmentados do fundo, têm seus contornos detectados e calculam-se os seus cascos convexos. A partir da extração da quantidade de defeitos de convexidade, bem como de outras características morfológicas do objeto, é elaborado um clusterizador K-Means clássico, que rotula cada contorno com a quantidade de sementes nele existente. Por fim, as sementes são rastreadas pela análise do movimento quadro a quadro. Produzindo acurácia de cerca de 99%, constitui um método de contagem para grandes volumes de baixo custo computacional e com potencial para especialização em cada uma de suas etapas.
Abstract/Resumen: The seed counting systems available to the industry are still relatively expensive and have limited counting speed. One known difficulty is the challenge of segmenting objects when they are overlapping each other. This work proposes a counting system having a controlled environment in which soybean seeds are transported in an air conveyor pneumatic turbine and areinspected. The objects are segmented from the background,have thei rcontours detected and their convexhulls are calculated. There after the number of convexit ydefects is extracted, as well as other morphological characteristics of the object. Thus, a classic K-Meansclusterer is drawn, labelling each detected contour with the actual quantity of seeds. Finally the seeds are tracked by a frame-to-frame motion analysis. Although it produces accuracy that is still insufficient for industrial use, it constitutes a large throughput counting method with low overhead and is open for improvement in each one of its stages.
Palavras-chave: Processamento de imagens
Clusters
Sementes
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal da Fronteira Sul
Sigla da Instituição: UFFS
Faculdade, Instituto ou Departamento: Campus Chapecó
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3345
Data do documento: 2019
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