Análise de técnicas de segmentação para seleção de grãos de café torrados em imagens

O Brasil é o maior produtor de café do mundo e é o segundo maior consumidor. Desde a chegada do café no Brasil, ele vem sendo produto destaque na economia nacional. Cerca de 71% dessa produção é de café torrado e moído. O processo de torrefação é um processo de extrema importância, trazendo ao grão torrado aroma e sabor característico. Existem algumas maneiras de determinar o grau de torra do café, porém os equipamentos especializados possuem alto custo e a utilização dos discos Agtron/SCAA envolve um processo manual e subjetivo, onde é necessário comparar a cor dos grãos e escolher a mais próxima ao disco. Já existem trabalhos de pesquisas que tentam criar opções de baixo custo usando imagens para fazer a detecção do grau de torra. Entretanto, nesses trabalhos, para se atingir uma boa precisão, é necessário selecionar manualmente a região da imagem que contém os grãos de café. Esse processo manual é trabalhoso e impede um automatização mais completa do processo de detecção de torra. Assim, com o intuito de criar um processo de detecção de grau de torra mais automatizado, o presente projeto analisa técnicas de segmentação avaliando tanto qualitativamente quanto quantitativamente os resultados obtidos.