Proposta de método computacional automatizado para apoio à classificação de tabaco Virgínia

RESUMO

Este artigo propõe um método automático para classificação de folhas de tabaco curado. Tipicamente este processo é realizado de modo manual, possibilitando erros humanos. Aliado a isso, a existência de um procedimento comparativo automatizado, auxiliando na realização da classificação, poderá tornar tal processo mais rápido e transparente. Para a implementação do método, não invasivo ao produto agrícola, analisou-se 250 amostras de imagens digitais de tabaco Virginia nos modelos de cores RGB e HSV. A validação do método foi desenvolvida empregando ferramentas de quadrados mínimos parciais (QMP) e rede neural artificial (RNA), apresentando uma análise qualitativa e quantitativa de ambos as ferramentas. Verificou-se que a técnica de QMP pode ser aplicada para este método, pelo fato de possuir um tempo computacional menor, adequando-se melhor a um processo em tempo real. Pode-se constatar que o método por RNA obteve melhores resultados de predição. Ambos os métodos empregados, tiveram melhores resultados adotando o modelo de cor RGB, atingindo coeficientes de determinação de 68 e 96% para o método de QMP e RNA, respectivamente.

Palavras-chave:
processamento de imagem; quadrados mínimos parciais; rede neural artificial