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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32447| Título: | Desenvolvimento de um aplicativo mobile para o auxílio do teste de tetrazólio nas sementes de soja |
| Título(s) alternativo(s): | Development of a mobile application to help test tetrazolium in soy seeds |
| Autor(es): | Mecheln, Luís Henrique Manosso Von |
| Orientador(es): | Paula Filho, Pedro Luiz de |
| Palavras-chave: | Controle de qualidade Soja - Biotecnologia Processamento de imagens Quality control Soybean - Biotechnology Image processing |
| Data do documento: | 30-Ago-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | MECHELN, Luís Henrique Manosso Von. Desenvolvimento de um aplicativo mobile para o auxílio do teste de tetrazólio nas sementes de soja. 2023. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2022. |
| Resumo: | O cultivo da soja Glycine max (L.) Merr. representa grande importância para o Brasil, portanto, laboratórios de análise de sementes realizam diversos testes para mensurar as condições de qualidade dos lotes produzidos. Dentre estes testes, destaca-se o teste de Tetrazólio que classifica e avalia o vigor e viabilidade de plantio. Porém, a etapa de avaliação visual do teste pode gerar subjetividade em alguns casos, além de ser cansativa e tediosa para os analistas. O uso de visão computacional para auxiliar a identificação de padrões nas sementes tem impulsionado pesquisas com diversas técnicas em processamento de imagem e diferentes classificadores de dados. A maioria das pesquisas utiliza conjuntos distintos de imagens e não as disponibilizam para a comunidade científica, dificultando a reprodução dos resultados e a comparação com outros métodos de análise sobre os mesmos dados. Assim, a proposta deste trabalho é elaborar uma metodologia de coleta de dados e desenvolvimento de uma base de imagens públicas, que fomentará pesquisas cientificas no âmbito do teste de Tetrazólio em sementes de soja. A metodologia exige uma abordagem simples na etapa de coleta de dados, permitindo a aquisição da imagem e a classificação da amostra, alterando o mínimo possível o tempo final da análise quando comparada ao método tradicional. A concordância dos dados coletados deve ser verificada entre os pares, na qual uma reavaliação é feita por outros especialistas sobre uma imagem já classificada, e então é calculado o coeficiente estatístico de concordância Kappa e ICC dos dados. A implementação da metodologia proposta foi realizada com o desenvolvimento de uma ferramenta de coleta e uma plataforma de disponibilização dos dados. Como ferramenta de coleta de dados foi utilizado um software para dispositivo móvel, como smartphones e tablets e um sistema WEB para socialização em um banco de dados de imagens, oferecendo uma base verificada e segmentada de dados e imagens de sementes de soja que passaram pelo teste de Tetrazólio. |
| Abstract: | Soybean cultivation Glycine max (L.) Merr. represents great importance for Brazil, therefore, seed analysis laboratories carry out several tests to measure the quality conditions of the produced lots. Among these tests, the Tetrazolium test stands out, which classifies and evaluates the vigor and viability of planting. However, the visual evaluation stage of the test can generate subjectivity in some cases, in addition to being tiring and tedious for the analysts. The use of computer vision to help identify patterns in seeds has driven research with different image processing techniques and different data classifiers. It is noted that most studies use different sets of images and do not make them available to the scientific community, making it difficult to reproduce the results and compare them with other methods of analysis on the same data. Thus, the purpose of this work is to elaborate a methodology for data collection and development of a database of public images, which will promote scientific research in the ambit of the Tetrazolium test in soybean seeds. The methodology requires a simple approach in the data collection stage, allowing image acquisition and sample classification, altering the final analysis time as little as possible when compared to the traditional method. The agreement of the collected data must be verified between the pairs, where a reassessment is made by other specialists on an image already classified, and then the statistical coefficient of agreement Kappa and ICC of the data is calculated. The implementation of the proposed methodology was carried out with the development of a collection tool and a platform for data availability. As a data collection tool, we used software for mobile devices, such as smartfones and tablets and a WEB system for publication in an image database, offering a verified and segmented base of data and images of soybean seeds that passed the Tetrazolium test. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32447 |
| Aparece nas coleções: | MD - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio |
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