CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: CASADEI, ADRIANA - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Graos de milho; YOLO; Faster R-CNN; EfficientDet
- Language: Português
- Abstract: A população mundial continua aumentando. Já somos oito bilhões de pessoas e, para garantir a oferta de alimentos em quantidade suficiente para todos, é necessário que a produção também aumente, porém de forma sustentável e equilibrada. O Brasil pode desempenhar um papel importante nesse cenário, já que é um dos maiores produtores de grãos do mundo. Contudo, além de focar no aumento da capacidade produtiva, é importante garantir a qualidade dos grãos produzidos, tanto para o mercado interno quanto externo. A classificação de grãos é um processo minucioso que analisa amostras de grãos objetivando determinar a qualidade de um lote. O processo de análise, em geral, é realizado por uma pessoa treinada, porém um grande desafio é a subjetividade, ainda mais quando o grão está no limiar do que exige a normativa. A tecnologia pode auxiliar na otimização dessa tarefa, principalmente, nas áreas de visão computacional e aprendizado de máquina. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é criar uma base de dados com amostras rotuladas de grãos de milho e, em seguida, treinar modelos no estado-da-arte para realizar a classificação dos grãos, oferecendo uma análise comparativa para identificar o modelo mais promissor. Este trabalho compara os resultados das redes YOLO v8, EfficientDet e Faster R-CNN com arquiteturas variando das mais simples e leves à mais completas respectivamente. Os resultados alcançados demonstram que, para o problema de classificação de qualidade de grãos, qualquer um dos modelos treinados alcança o desempenho necessário para realizar a tarefa com sucesso. Assim, conclui-se que a rede YOLO v8, sendo a mais leve entre as analisadas, é adequada para a solução do problema e automatização do processo de classificação de grãos.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
-
ABNT
CASADEI, Adriana. CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Casadei, A. (2023). CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf -
NLM
Casadei A. CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf -
Vancouver
Casadei A. CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf
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