Desenvolvimento de um sistema para o posicionamento automático de bulbilhos de alho utilizando visão computacional
| dc.contributor.advisor | Mestre Calebe Giaculi Júnior | |
| dc.contributor.author | Dias Neto, André | |
| dc.contributor.coadvisor | Mestre Francisco Heider Willy dos Santos | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-24T18:52:20Z | |
| dc.date.available | 2025-02-24T18:52:20Z | |
| dc.date.issued | 2025-02-05 | |
| dc.description.abstract | O alho está entre os condimentos mais populares do mundo, e, no Brasil, a maior parte do plantio é realizada de forma manual, exigindo uma grande demanda de mão de obra, elevando os custos de produção. Uma solução para reduzir os custos e aumentar a competitividade com o mercado internacional é utilizar a mecanização no plantio. Para atingir uma maior produtividade, o plantio da semente deve ser feito na posição correta, porém a maior parte das máquinas para o plantio de alho não atende ao requisito de posicionar a semente no solo. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema para o posicionamento automático de bulbilhos de alho, utilizando visão computacional. O objetivo é criar um protótipo que consiga identificar a posição em que a semente está e, através de imagens de vídeo em tempo real, fazer a correção da posição da semente antes do plantio. O trabalho aborda a importância de um plantio correto, com a raiz para baixo, e, se devidamente mecanizado, pode ajudar a reduzir os custos do plantio e maximizar a produção. O trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo para o posicionamento das sementes de alho, que consiste na implementação de um mecanismo físico, eletrônico e de um software que utiliza processamento digital de imagens e redes neurais convolucionais para realizar a classificação dos bulbilhos de alho. Um conjunto de dados foi criado com imagens reais dos bulbilhos, sendo utilizado, para treinar, um modelo de rede neural convolucional (MobileNetV2) para identificar a região radicular e o ápice das sementes. O trabalho apresenta resultados com acurácia média de 90% na classificação das posições e demonstra a capacidade de realizar a detecção em tempo real no dispositivo, validando o projeto como uma solução promissora. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14387/2107 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | Bambuí | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Visão computacional | |
| dc.subject.keyword | Redes neurais convolucionais | |
| dc.subject.keyword | Plantio de alho | |
| dc.subject.keyword | Posicionamento automático | |
| dc.title | Desenvolvimento de um sistema para o posicionamento automático de bulbilhos de alho utilizando visão computacional | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |