Defesa de Mestrado da discente Ellen Marques Giacometti
Defesa da discente Ellen Marques Giacometti
Título: Classificação de Limas Tahiti utilizando Visão Computacional
Resumo: O limão do Tahiti responde por grande parte das exportações de frutas do Brasil. A classificação da qualidade das frutas é uma questão crítica para o agronegócio, uma vez que o preço da fruta é determinado pela qualidade da fruta. A classificação autônoma de frutas tornou-se um processo essencial, pois permite a seleção rápida e eficiente de frutas para exportação. Essa capacidade reduz custos e aumenta a competitividade no mercado do agronegócio. Neste contexto, foi proposta a criação de um sistema classificador automático de imagens de limas Tahiti que utiliza visão computacional e é capaz de classificar limas utilizando suas características básicas, como cor e tamanho e possíveis malformações. Para treinar o sistema proposto e avaliar os resultados das técnicas de machine learning aplicadas, foi criado um banco de dados contendo centenas de imagens de limas Tahiti dispostas de diferentes maneiras sob diversas condições de iluminação. Para expandir o banco de dados criado, foi aplicado data aumengtation, onde o SMOTE foi utilizado para ampliar artificialmente a quantidade de amostras. Os resultados obtidos com o modelo proposto atendem aos padrões de qualidade estabelecidos pela UNECE em termos de classificação de maturidade e de avaliação de presença de defeitos. O melhor classificador obteve resultados satisfatórios em termos de maturidade e presença de defeitos, atingindo mais de 90% de precisão usando XGB.
Palavras-chave: classificação de frutas; visão computacional; data augmentation
Banca examinadora:
Gabriel Matos Araujo, D.Sc. (CEFET/RJ, orientador e presidente)
Diego Barreto Haddad, D.Sc. (CEFET/RJ)
Amaro Azevedo de Lima, Ph.D. (CEFET/RJ)
Felipe da Rocha Henriques, D.Sc. (CEFET/RJ)
Data: 24/01/2025
Link: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_YmYxMDEwNDctZDEzMy00N2FkLWJjMzItNDg1NjhhMjk3YWUx%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%228d7ec457-a07f-4b62-9549-eac169ae67f6%22%7d
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