@PHDTHESIS{ 2019:1546232839,
 	title = {Sistema de visão computacional para inspeção da qualidade de grãos de feijão},
 	year = {2019},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/2793",
 	abstract = "As propriedades visuais de muitos produtos agrícolas, incluindo grãos de feijão, são fatores importantes para determinar seus preços de mercado e auxiliar na escolha do consumidor. Basicamente, a inspeção visual da qualidade do feijão brasileiro é feita de forma manual seguindo procedimentos operacionais estabelecidos pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, que instruem como enquadrar o feijão em grupo (de acordo com a espécie botânica), classe (com base na coloração das peles dos grãos) e tipo (conforme os defeitos existentes na amostra). Os processos manuais de inspeção de qualidade normalmente estão sujeitos a problemas como o alto custo e a dificuldade de padronização dos resultados. Neste contexto, torna-se importante o uso de sistemas computacionais com intuito de reduzir custos operacionais e padronizar resultados, gerando diferencial competitivo para as empresas. Neste trabalho foi desenvolvido de um sistema de visão computacional para inspeção da qualidade de grãos de feijão (determinação de classe e tipo), denominado SIVQUAF, composto por um conjunto de software e hardware. Para concepção do software foram desenvolvidas abordagens computacionais para segmentação, classificação e detecção dos principais defeitos. Já o hardware consiste em um equipamento desenvolvido com materiais eletromecânicos de baixo custo, tais como uma mesa confeccionada em alumínio estrutural que inclui uma câmera de aquisição de imagens, servo motor e mecanismo separador de grãos. Foram realizados experimentos com o SIVQUAF em dois modos: amostra individualizada e contínuo. Para o primeiro modo empregou-se uma base composta por 270 imagens de amostras de feijões, com diferentes misturas e defeitos, adquiridas com o uso do equipamento desenvolvido. Já no modo contínuo (ou on-line) os feijões contidos em um lote, por exemplo um saco de 1Kg, são derramados continuamente na esteira para o sistema realizar a inspeção, similar ao que ocorre na indústria de alimentos. Tais experimentos demonstraram a viabilidade do SIVQUAF para operar em modo contínuo, uma vez que ele é capaz processar uma imagem de 1280×720 pixels em aproximadamente 1,0 s, com taxas de acertos de 98,0% na segmentação, 99,0% na classificação e acima de 80,0% na detecção de defeitos.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento},
 	note = {Informática}
}