| Processo: | 17/05188-9 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2019 |
| 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 |
| Município da Instituição Sede: | São Paulo |
| Pesquisadores associados: | Cleber Gustavo Dias ; José Carlos Curvelo Santana ; Peterson Adriano Belan |
| Assunto(s): | Visão computacional Reconhecimento de padrões Controle da qualidade Feijão |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Feijão | Inspeção da Qualidade | Inspeção Visual Automática | Reconhecimento de Padrões | Visão Computacional | Reconhecimento de Padrões/Visão Computacional |
Resumo
Para muitos produtos industriais e agrícolas, suas propriedades visuais são fatores importantes para determinar o preço de mercado e auxiliar a escolha do 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 sistema de visão computacional (SVC) aplicável ao processo de inspeção visual da qualidade do feijão brasileiro. A ideia é que ele seja capaz de classificar os feijões mais consumidos no Brasil, com base na coloração e tamanhos dos grãos, além de identificar os principais defeitos. Desta forma, o SVC proposto poderá ser usado para determinar, de forma automática, a classe e do tipo do produto, que consequentemente impactam no seu preço de mercado. Além da implementação do SVC, pretende-se ainda desenvolver um equipamento de baixo custo aplicável à solução do problema investigado. (AU)
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