Detecção, segmentação e classificação de ovos em imagens de ovoscopia

• Processo: 22/15667-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: CONFAP - Conselho Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa
• Pesquisador responsável: Denis Henrique Pinheiro Salvadeo
• Beneficiário: Vitor Hugo Monteiro Privatto
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/07446-3 - Predição da qualidade de ovos de galinha utilizando ovoscopia, sensoriamento de profundidade, tomografia computadorizada, visão computacional e aprendizado de máquina, AP.R
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Redes neurais convolucionais Segmentação de imagens Visão computacional Qualidade dos ovos Casca de ovo Ovo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado profundo | Detecção de objetos | Extração Automática de medidas em imagens | Ovoscopia | Redes Neurais convolucionais | segmentação de imagens | Visão Computacional

Resumo

Considerando um contexto de desenvolvimento de técnicas de predição automática de qualidade de ovos de galinha, ao qual esta bolsa TT se insere, este projeto visa implementar e comparar diversas técnicas de visão computacional e redes neurais profundas para tarefas de detecção de ovos, geração de máscara dos pixels de cada ovo (segmentação de instâncias), determinação da região da câmara de ar em ovos (segmentação semântica), extração de medidas e classificação da qualidade de casca de ovos, tendo imagens de ovoscopia como entrada para estas tarefas. (AU)