Utilização de Redes Neurais Artificiais na classificação de danos em sementes de girassol

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Junior, Antonio Mendes Magalhães Santos, Paula Ribeiro Sáfadi, Thelma
Copyright Year	2019
Abstract	Redes Neurais Artificiais (RNAs) sao reconhecidamente eficazes para a utilizacao em problemas de reconhecimento de padroes e classificacao de dados. Este trabalho teve como objetivo a classificacao de imagens radiografadas de sementes de girassol quanto ao seu nivel de dano. Dessa maneira, as sementes de girassol foram radiografadas e as imagens geradas foram categorizadas em sementes cheias, com danos leves ou deformadas. Essas imagens foram redimensionadas buscando uniformizar suas dimensoes e diminuir a quantidade de entradas para a RNA. Apos isso, a equalizacao das imagens foi realizada, objetivando-se a melhora do contraste e assim acentuar as imperfeicoes presentes nas sementes. Uma RNA de topologia feed-forward e uma camada escondida foi utilizada e o conjunto de imagens foi dividido de forma aleatoria, reservando parte das imagens para validacao e teste da RNA treinada. Apos mil treinos com cada configuracao, o indice medio de acerto da RNA foi de aproximadamente 74,5% utilizando as tres classes, de 77,4% para sementes cheias contra sementes com danos leves, 96,0% para sementes cheias contra sementes deformadas e 86,5% para sementes com danos leves contra sementes deformadas. Dessa forma, a abordagem utilizada pode ser aplicada para a classificacao de sementes de forma automatizada, uma vez que obteve bons indices de acerto.
Starting Page	564
Ending Page	575
Page Count	12
File Format	PDF HTM / HTML
Volume Number	8
Alternate Webpage(s)	https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/download/1046/688
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article