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Título: Sistema de visão computacional para a contagem de sementes de soja
Título(s) alternativo(s): Soybean counter with computer vision system
Autor(es): Watanabe, Daniel Takeshi
Orientador(es): Borba, Gustavo Benvenutti
Palavras-chave: Visão por computador
Sementes - Contagem
Software - Desenvolvimento
Soja
Computer vision
Seeds - Counting
Computer software - Development
Soybean
Data do documento: 27-Fev-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: WATANABE, Daniel Takeshi. Sistema de visão computacional para a contagem de sementes de soja. 2018. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Automação Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.
Resumo: O procedimento de contagem de sementes é importante para a correta precificação e comercialização do produto. Os métodos tradicionais de contagem de sementes são baseados no peso ou volume, o que resulta em erros. Assim, este procedimento convencional de contagem de sementes pode ser aperfeiçoado visando uma maior acurácia. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema de contagem de sementes de soja baseado em visão computacional. O sistema utiliza uma esteira transportadora para movimentação das sementes, uma câmera RGB para a aquisição das imagens e bibliotecas open source para a implementação do algoritmo de contagem. As principais etapas do algoritmo são: remoção de ruído, segmentação baseada em cor no espaço HSV, operações morfológicas, watershed e rotulação. Os experimentos demonstraram que o sistema é capaz de realizar a contagem de sementes de soja com um erro médio absoluto de 5,32%. Este resultado comprova o funcionamento satisfatório desta primeira versão do sistema de contagem de sementes de soja desenvolvido. No entanto, é importante destacar que o sistema necessita de aperfeiçoamentos, com o objetivo de diminuir este erro e viabilizar a adoção do sistema em um ambiente industrial.
Abstract: Seed counting is an important step for the correct pricing and further commercialization of the seeds. The traditional methods of seed counting are based on the weigh or volume measurement, which is prone to errors. Thus, such traditional seed counting methods can be improved in order to provide a larger accuracy. This work presents a computer vision system for the counting of soybean seeds. The developed system is based on a conveyor belt, a RGB camera and open source image processing software libraries. Main components of the developed algorithm are: noise removing, HSV-based color segmentation, morphological operations, watershed and labeling. Results shows that the proposed system presents a mean absolute error of 5.32%. This error is adequate for the current stage of this work, where a first version of the system for the counting of soybean seeds. However, it is important to mention that improvements are required for the eventual adoption of the developed system in industrial applications, since a better accuracy is necessary.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15495
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