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Métodos de análise de imagens não destrutivos para avaliação da qualidade de sementes

Processo: 17/15220-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores
Vigência: 01 de fevereiro de 2018 - 30 de abril de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitotecnia
Pesquisador responsável:Clíssia Barboza da Silva
Beneficiário:Clíssia Barboza da Silva
Instituição-sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Pesq. associados: Agide Gimenez Marassi ; Alberto Tannús ; Fernando Fernandes Paiva ; Francisco Guilhien Gomes Junior ; Julio Marcos Filho ; Roberval Daiton Vieira ; Silvio Moure Cicero
Auxílios(s) vinculado(s):18/03807-6 - EMU concedido no processo 2017/15220-7: multiFocus digital radiography system, AP.EMU
18/03802-4 - EMU concedido no processo 2017/15220-7: sistema de imagem VideoMeterLab, AP.EMU
18/03793-5 - EMU concedido no processo 2017/15220-7: sistema de imagem SeedReporter câmera spectral & colour, AP.EMU
Bolsa(s) vinculada(s):20/04852-5 - Aplicação de técnicas analíticas de imagem por ressonância magnética e imagem multiespectral para avaliação de sementes de amendoim, BP.IC
19/04127-1 - Aplicação de técnicas analíticas de imagem por ressonância magnética e imagem multiespectral para avaliação de sementes de pinhão-manso, BP.IC
18/24777-8 - Fluorescência de clorofila e análise multiespectral de imagens para avaliação da qualidade de sementes de cenoura e tomate, BP.MS
18/01774-3 - Métodos de análise de imagens não destrutivos para avaliação da qualidade de sementes, BP.JP
Assunto(s):Ressonância magnética  Fluorescência  Análise de imagens  Controle da qualidade  Sementes  Tomate  Cenoura  Amendoim 

Resumo

A crescente demanda por sementes no Brasil, em especial para as culturas de importância econômica, leva à necessidade de constante aperfeiçoamento nos parâmetros para avaliação da qualidade deste insumo, com o propósito de maximização da produção e, consequentemente, da competitividade do setor agrícola no cenário econômico nacional e internacional. Sendo assim, a avaliação da qualidade de sementes por meio de técnicas de análise de imagens não destrutivas é de grande interesse, pois podem ser obtidas informações objetivas, em período de tempo relativamente curto, com menor interferência humana e com grande potencial de portabilidade. Em continuidade ao projeto temático "Análise de imagens na pesquisa em tecnologia de sementes", financiado pela FAPESP (processo nº 06/57900-0), o presente projeto tem como objetivo dar prosseguimento aos estudos sobre métodos não destrutivos para avaliação da qualidade de sementes, a partir do aperfeiçoamento de recentes técnicas de análise de imagens de raios x e de ressonância magnética, bem como a introdução e o estabelecimento no país, das técnicas de análise de imagens multiespectrais e de fluorescência de clorofila. Espera-se com este projeto encontrar padrões de imagens ópticas por meio de técnicas modernas que permitam a caracterização de alterações nos padrões de qualidade de sementes de cenoura, tomate, pinhão-manso e amendoim, e dar continuidade aos trabalhos que o grupo de pesquisadores envolvidos vêm realizando nos últimos anos, permitindo o fortalecimento e ampliação de abordagens inovadoras, com a inclusão de novas linhas de pesquisa em proposta interinstitucional, de âmbito internacional. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Mestrado em análise de imagens de sementes e plântulas na USP 
Equipamento multiusuário facilita seleção de insetos estéreis usados no combate à praga da fruticultura 
Iniciação científica em análise de imagens de sementes no Cena-USP 
Bolsista da FAPESP é premiada no 7º Congresso de Sementes das Américas 
Iniciação Científica em Fitotecnia com Bolsa da FAPESP 
Mestrado em Fitotecnia com Bolsa da FAPESP 
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (18 total):
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Equipamento multiusuário facilita seleção de insetos estéreis usados no combate à praga da fruticultura 
Equipamento multiusuário facilita seleção de insetos estéreis usados no combate à praga da fruticultura 
Insectos estériles en el combate contra una plaga del campo 
Un equipo multiusuario ayuda a seleccionar insectos estériles en el combate contra una plaga del campo 
Un equipo multiusuario ayuda a seleccionar insectos estériles en el combate contra una plaga del campo 
Un equipo multiusuario ayuda a seleccionar insectos estériles en el combate contra una plaga del campo 
Un equipo multiusuario ayuda a seleccionar insectos estériles en el combate contra una plaga del campo 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision boosts pest control efficacy via insect sterilization 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision boosts pest control efficacy via insect sterilization 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision boosts pest control efficacy 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 
Computer vision is used for boosting pest control efficacy via sterile insect technique 

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 MEDEIROS, ANDRE DANTAS; CAPOBIANGO, NAYARA PEREIRA; DA SILVA, JOSE MARIA; DA SILVA, LAERCIO JUNIO; DA SILVA, CLISSIA BARBOZA; FERNANDES DOS SANTOS DIAS, DENISE CUNHA. Interactive machine learning for soybean seed and seedling quality classification. SCIENTIFIC REPORTS, v. 10, n. 1 JUL 9 2020. Citações Web of Science: 0.
BARBOZA DA SILVA, CLISSIA; MARCOS-FILHO, JULIO. Storage performance of primed bell pepper seeds with 24-Epibrassinolide. AGRONOMY JOURNAL, v. 112, n. 2, p. 948-960, MAR-APR 2020. Citações Web of Science: 0.
MASTRANGELO, THIAGO; DA SILVA, FABIANO FRANCA; MASCARIN, GABRIEL MOURA; DA SILVA, CLISSIA BARBOZA. Multispectral imaging for quality control of laboratory-reared Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) pupae. Journal of Applied Entomology, NOV 2019. Citações Web of Science: 0.

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