Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32507| Título: | Análise do crescimento de cultivar de alface por meio de técnicas de processamento digital de imagens |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of lettuce growth through digital image processing techniques |
| Autor(es): | Andrade, Jakeline da Silva |
| Orientador(es): | Aikes Junior, Jorge |
| Palavras-chave: | Hidroponia Hortaliças - Doenças e pragas Horticultura Hydroponics Vegetables - Diseases and pests Horticulture |
| Data do documento: | 22-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | ANDRADE, Jakeline da Silva. Análise do crescimento de cultivar de alface por meio de técnicas de processamento digital de imagens. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2023. |
| Resumo: | A percepção de visão do ser humano está inteiramente ligada à capacidade de analisar aquilo que os olhos enxergam. Realizar este processo no monitoramento de uma plantação em larga escala é basicamente impossível quando feito manualmente. Com a aplicação do monitoramento utilizando a tecnologia muitos casos de mau desenvolvimento da planta poderiam ser evitados caso descobertos de modo precoce. Com isso, o objetivo deste trabalho foi realizar a análise de crescimento de alfaces em sistema hidropônico para alertar o produtor caso haja alguma anomalia no desenvolvimento da planta. A utilização da alface como meio de estudo ocorreu por conta do seu tempo de crescimento, no qual é considerado curto quando comparado a outras plantas. Outro ponto que motivou sua escolha é que além de muito consumida, a alface é fortemente suscetível a pragas e doenças que podem retardar o seu crescimento. Para realizar o desenvolvimento do projeto, foram coletadas imagens de vários ciclos das hortaliças através de uma câmera colocada acima da bancada. Esta ferramenta foi construída utilizando técnicas de processamento digital de imagens e usou softwares auxiliares como: OpenCV, Visual Studio Code e Microsoft SQL Server. Além da emissão de alerta para avisar o produtor de alguma anomalia no desenvolvimento da planta, notou-se necessário o acompanhamento do crescimento futuro da planta com base em dados coletados e para isso foi utilizado o modelo de Verhulst na dinâmica de crescimento de alfaces. Na fase de mapeamento, a metodologia adotada para identificar as aberturas presentes na imagem obteve uma taxa de acerto de 97,67%. Já durante os testes realizados na etapa de análise de crescimento, constatou-se que todas as hortaliças com um crescimento abaixo do esperado foram devidamente identificadas e comunicadas ao produtor, juntamente com o número da abertura em que se encontram. Esses resultados evidenciam a eficácia do método implementado na detecção de anomalias no desenvolvimento das plantas. |
| Abstract: | The human perception of vision is entirely linked to the ability to analyze what the eyes see. Performing this process in monitoring a large-scale plantation is basically impossible when done manually. With the application of monitoring using technology, many cases of poor plant development could be avoided if discovered early. Thus, the objective of this work was to analyze the growth of lettuce in a hydroponic system to alert the producer if there is any anomaly in the development of the plant. The use of lettuce as a study medium was due to its growth time, which is considered short when compared to other plants. Another point that motivated his choice is that, in addition to being widely consumed, lettuce is highly susceptible to pests and diseases that can slow down its growth. To carry out the development of the project, images of various cycles of vegetables were collected through a camera placed above the bench. This tool was built using digital image processing techniques and used auxiliary software such as: OpenCV, Visual Studio Code and Microsoft SQL Server. In addition to issuing an alert to warn the producer of any anomaly in the development of the plant, it was noted that it was necessary to monitor the future growth of the plant based on collected data and for this the Verhulst model was used in the dynamics of growth of lettuces. In the mapping phase, the methodology adopted to identify the openings present in the image obtained a success rate of 97.67%. During the tests carried out in the growth analysis stage, it was found that all vegetables with growth below expectations were duly identified and communicated to the producer, together with the number of the opening in which they are found. These results show the effectiveness of the implemented method in detecting anomalies in plant development. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32507 |
| Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| analisealfaceprocessamentoimagens.pdf | 90,51 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
