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Classificador inteligente aplicado à inspeção da qualidade visual de grãos de feijão

Processo: 14/09194-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2014 - 31 de julho de 2016
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:Sidnei Alves de Araújo
Beneficiário:Sidnei Alves de Araújo
Instituição-sede: Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Campus Memorial. São Paulo , SP, Brasil
Pesq. associados: Jorge Henrique Pessota ; José Carlos Curvelo Santana ; Wonder Alexandre Luz Alves
Assunto(s):Inteligência computacional  Visão computacional  Reconhecimento de padrões  Classificação  Feijão  Controle da qualidade 

Resumo

O feijão é uma das principais fontes de energia e de proteínas e está presente na alimentação diária do brasileiro. Assim como a maioria dos produtos alimentícios, suas propriedades visuais são importantes para determinar o seu preço de mercado e auxiliar sua escolha pelo consumidor. Basicamente, a inspeção da qualidade do feijão brasileiro é feita de forma manual seguindo procedimentos operacionais estabelecidos pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Contudo, 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 para apoiar tais processos com intuito de reduzir custos operacionais e padronizar resultados, gerando diferencial competitivo para as empresas. Neste projeto propõe-se o desenvolvimento de um classificador inteligente, baseado em técnicas de reconhecimento de padrões visuais e de inteligência computacional, capaz de classificar os feijões mais consumidos no Brasil, com base na coloração e tamanhos dos grãos. Este classificador poderá ser aplicado na inspeção da qualidade do feijão produzido no país, tendo em vista uma das etapas deste processo é a aferição da mistura contida em uma amostra, levando em conta a coloração da película dos grãos, para determinação da classe predominante do produto, a qual impacta diretamente no seu preço de mercado. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE ARAUJO, SIDNEI ALVES; PESSOTA, JORGE HENRIQUE; KIM, HAE YONG. Beans quality inspection using correlation-based granulometry. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 40, p. 84-94, APR 2015. Citações Web of Science: 10.

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