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https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3366| Type: | Monografia |
| Título : | Visão computacional aplicada na classificação de grãos de milho |
| Author: | Rosin, Juliana Isabel de Freitas |
| First advisor: | Padilha, Adriano Sanick |
| Resume: | Este trabalho propõe utilizar visão computacional para classificar grãos de milho. Em virtude da subjetividade que o método manual impõe, utilizar técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina podem auxiliar na diminuição dos erros ocasionados pela subjetividade do classificador. O trabalho proposto apresenta um protótipo de aquisição com controle de iluminação, a criação de um banco de imagens, uma análise exploratória nas características dos grãos de milho e testes de 3 datasets em 3 modelos conhecidos de aprendizado de máquina, sendo eles KNN, Random Forest e SVM, chegando a acurácia de 83% para classificar três classes de grãos de milho. |
| Resumen : | This paper proposes to use computer vision to classify corn grains. Due to the subjectivity that the manual method imposes, using computer vision techniques and machine learning can help to reduce the errors caused by the subjectivity of the classifier. The proposed work presents a prototype acquisition with lighting control, the creation of an image bank, an exploratory analysis on the characteristics of corn grains and tests of 3 data sets in 3 known machine learning models, KNN, Random Forest and SVM, reaching an accuracy of 83% to classify three maize grain classes. |
| Palabras clave : | Visão computacional Milho Classificação |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal da Fronteira Sul |
| Acronym of the institution: | UFFS |
| College, Institute or Department: | Campus Chapecó |
| Type of Access: | Acesso Aberto |
| URI : | https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3366 |
| Fecha de publicación : | 2019 |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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