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

Processo: 18/01774-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Apoio a Jovens Pesquisadores
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2018
Vigência (Término): 31 de janeiro 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
Vinculado ao auxílio:17/15220-7 - Métodos de análise de imagens não destrutivos para avaliação da qualidade de sementes, AP.JP
Assunto(s):Sementes   Qualidade dos alimentos   Análise de alimentos   Ressonância magnética   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 a bolsa:
Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis  
Una técnica basada en la inteligencia artificial permite automatizar el análisis de las semillas  
Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola 
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (52 total):
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Engenharia 360: Inteligência Artificial ajuda a analisar sementes para uso agrícola (01/Jun/2021)
AgroCampana (Argentina): Una técnica basada en la inteligencia artificial permite automatizar el análisis de las semillas (10/Mai/2021)
Agro Rural Noticias (Argentina): Una técnica basada en la inteligencia artificial permite automatizar el análisis de las semillas (10/Mai/2021)
Mundo Agropecuario (Venezuela): Técnica basada en inteligencia artificial que permite la automatización del análisis de semillas de cultivos (31/Mar/2021)
Lab Manager (Canadá): Technique Based on AI Allows Automation of Crop Seed Analysis (23/Mar/2021)
Farms (Canadá): Technique Based on Artificial Intelligence Permits Automation of Crop Seed Analysis (22/Mar/2021)
AZo Life Sciences: New technique based on AI can automate and streamline seed quality analysis (22/Mar/2021)
Farms (Canadá): Technique Based on Artificial Intelligence Permits Automation of Crop Seed Analysis (22/Mar/2021)
AZoRobotics.com: AI-Based Method can Automate and Streamline Seed Quality Analysis (22/Mar/2021)
WorldNewsEra (EUA): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (21/Mar/2021)
The Airbnb Analyst: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (21/Mar/2021)
PressBoltNews (Índia): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Nestia (Singapura): Science & Nature * Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Florida News Times (EUA): Artificial intelligence-based technology enables automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Today UK News (Reino Unido): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Wixroom: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Universe Decode: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Tripale: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Projin News (Coreia do Sul): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Izod News - The Mid American Herald: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Analytics Read: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (20/Mar/2021)
Phys.Org (Reino Unido): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Health Medicine Network (EUA): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Science Codex: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Scienmag Science Magazine (Reino Unido): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Seed Today (EUA) online: Technique Based On Artificial Intelligence Permits Automation Of Crop Seed Analysis (19/Mar/2021)
7thSpace: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Seed World (EUA): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
SeedQuest: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Fresh Hourly - the latest news: Technique based on artificial intelligence Enables automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Burada Biliyorum (Turquia): #Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
TechCodex (Índia): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Gamers Grade: Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Samachar Central (Índia): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Biz News Post (EUA): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
My Droll (Índia): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
RPA Singapore - Robotic Process Automation (Singapura): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
IAAS - International Association for Agriculture Sustainability (EUA): Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Garretts Simpson.design: Technique based on artificial intelligence Enables automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Latest News (Canadá): Technique based on artificial intelligence Enables automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
News 7: Science & Nature * Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
Native News Post (EUA): Science & Nature * Technique based on artificial intelligence permits automation of crop seed analysis (19/Mar/2021)
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Revista Cultivar Máquinas online: Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar análise de sementes (19/Fev/2021)
Blog Jornal da Mulher: Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola (19/Fev/2021)
Portal CanaMix : Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola (19/Fev/2021)
Saense: Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola (19/Fev/2021)
Mundo e Meio: Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola (19/Fev/2021)
2A + Alimentos: Técnica baseada em inteligência artificial permite automatizar a análise de sementes para uso agrícola (24/Fev/2021)

Publicações científicas (4)
(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)
DA SILVA, CLISSIA BARBOZA; NAVES SILVA, ALYSSON ALEXANDER; BARROSO, GEOVANNY; YAMAMOTO, PEDRO TAKAO; ARTHUR, VALTER; MOTTA TOLEDO, CLAUDIO FABIANO; MASTRANGELO, THIAGO DE ARAUJO. Convolutional Neural Networks Using Enhanced Radiographs for Real-Time Detection of Sitophilus zeamais in Maize Grain. FOODS, v. 10, n. 4 APR 2021. Citações Web of Science: 0.
DA SILVA, CLISSIA BARBOZA; MARTINS BIANCHINI, VITOR DE JESUS; DE MEDEIROS, ANDRE DANTAS; DUARTE DE MORAES, MARIA HELOISA; MARASSI, AGIDE GIMENEZ; TANNUS, ALBERTO. A novel approach for Jatropha curcas seed health analysis based on multispectral and resonance imaging techniques. INDUSTRIAL CROPS AND PRODUCTS, v. 161, MAR 2021. Citações Web of Science: 0.
MARTINS BIANCHINI, VITOR DE JESUS; MASCARIN, GABRIEL MOURA; APARECIDA SANTOS SILVA, LUCIA CRISTINA; ARTHUR, VALTER; CARSTENSEN, JENS MICHAEL; BOELT, BIRTE; DA SILVA, CLISSIA BARBOZA. Multispectral and X-ray images for characterization of Jatropha curcas L. seed quality. PLANT METHODS, v. 17, n. 1 JAN 26 2021. Citações Web of Science: 2.
GALLETTI, PATRICIA A.; CARVALHO, MARCIA E. A.; HIRAI, WELINTON Y.; BRANCAGLIONI, VIVIAN A.; ARTHUR, VALTER; BARBOZA DA SILVA, CLISSIA. Integrating Optical Imaging Tools for Rapid and Non-invasive Characterization of Seed Quality: Tomato (Solanum lycopersicum L.) and Carrot (Daucus carota L.) as Study Cases. FRONTIERS IN PLANT SCIENCE, v. 11, DEC 21 2020. Citações Web of Science: 1.

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