Classificação das castanhas do Brasil por origem e seleção de suas amêndoas utilizando visão computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Andrade, Raphael Gava de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-10082010-135941/
Resumo: A extração e comercialização das castanhas do Brasil (Bertholletia excelsa H.B.K.) é uma importante fonte de renda na região norte do Brasil. O processamento das castanhas nas indústrias ainda necessita de melhorias. Por isso, o Brasil está atrasado na questão da qualidade do produto em relação às exigências feitas pelo mercado externo. A Bolívia, que é a maior exportadora de amêndoas, utiliza tecnologia para processamento das amêndoas e com isso consegue satisfazer as exigências impostas pelo mercado internacional, sendo mais competitiva do que o Brasil nesse segmento. Sistemas de visão computacional e sistemas inteligentes estão sendo amplamente utilizados para melhoria dos processos de produção e dos produtos em diversas áreas do conhecimento. Visando a melhoria dos processos nas indústrias brasileiras de beneficiamento das castanhas, este trabalho utilizou conceitos de visão computacional com foco em duas das várias etapas de beneficiamento: classificação das castanhas e seleção de suas amêndoas. Assim, esta dissertação apresenta o software desenvolvido para seleção das amêndoas e também uma metodologia de classificação por origem. O software desenvolvido para a seleção das amêndoas apresentou na distinção entre intactas e quebradas uma média de identificações corretas de 95,7%. Já para a metodologia de classificação, teve 84% de identificações corretas na identificação das origens.