Classificação de grãos de café usando visão computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Lube, Igor Garcia
Orientador(a): Almeida, Gustavo maia de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Serra
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Visão Computacional
Redes Neurais - Computação
Café - Classificação
Software - Desenvolvimento
Link de acesso: https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/4161
Resumo: RESUMO: O mercado cafeeiro caracteriza-se por um conjunto de atividades de enorme complexidade, dinamismo e um nível crescente de exigência dos consumidores quanto à qualidade dos grãos produzidos. Isso impõe um alto controle de qualidade aos países produtores, consumidores e exportadores. Atualmente, um dos grandes fatores responsáveis pela qualidade e pelo valor do café brasileiro é a classificação manual dos grãos, ou seja, aquela em que uma pessoa exerce o papel de um classificador treinado (certificado) para qualificar amostras de café. O processo atual de classificação sofre com a subjetividade e experiência de cada classificador, além de fatores ambientais inerentes ao local de trabalho, como iluminação e ergonomia, tornando a padronização um grande desafio. Diante deste cenário, o presente trabalho propõe desenvolver um sistema para classificar amostras de café considerando os defeitos contidos na Tabela de Classificação Oficial Brasileira (COB). O sistema é baseado na rede neural artificial YOLO, configurada para identificar e contar tipos de defeitos e, a partir dessa contagem, classificar a que tipo de café cada amostra pertence. Dentre os benefícios da automatização do processo de classificação de café destacam-se: a redução de custos, a agilidade e a padronização da classificação.
id IFES-2_d026bf76ae0bdc85cbf7bbeb525a21e1
oai_identifier_str oai:repositorio.ifes.edu.br:123456789/4161
network_acronym_str IFES-2
network_name_str Repositório Institucional do IFES
repository_id_str
spelling Lube, Igor GarciaPinto, Luiz AlbertoPaixão, Thiago MeirelesAlmeida, Gustavo maia deCastro, Fidelis Zanetti de2023-12-29T10:57:48Z2023-12-29T10:57:48Z2023-11-16LUBE, Igor Garcia. Classificação de grãos de café usando visão computacional. 2023. 72 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal do Espírito Santo, Serra, 2023.https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/416130004012070P2RESUMO: O mercado cafeeiro caracteriza-se por um conjunto de atividades de enorme complexidade, dinamismo e um nível crescente de exigência dos consumidores quanto à qualidade dos grãos produzidos. Isso impõe um alto controle de qualidade aos países produtores, consumidores e exportadores. Atualmente, um dos grandes fatores responsáveis pela qualidade e pelo valor do café brasileiro é a classificação manual dos grãos, ou seja, aquela em que uma pessoa exerce o papel de um classificador treinado (certificado) para qualificar amostras de café. O processo atual de classificação sofre com a subjetividade e experiência de cada classificador, além de fatores ambientais inerentes ao local de trabalho, como iluminação e ergonomia, tornando a padronização um grande desafio. Diante deste cenário, o presente trabalho propõe desenvolver um sistema para classificar amostras de café considerando os defeitos contidos na Tabela de Classificação Oficial Brasileira (COB). O sistema é baseado na rede neural artificial YOLO, configurada para identificar e contar tipos de defeitos e, a partir dessa contagem, classificar a que tipo de café cada amostra pertence. Dentre os benefícios da automatização do processo de classificação de café destacam-se: a redução de custos, a agilidade e a padronização da classificação.ABSTRACT: The coffee market is characterized by a set of activities of enormous complexity, dynamism, and an increasing level of demand from consumers regarding the quality of the beans produced. This imposes high quality control on producing, consuming, and exporting countries. Currently, one of the major factors responsible for the quality and value of Brazilian coffee is the manual classification of beans, that is, in which a person plays the role of a trained (certified) classifier to qualify coffee samples. The current classification process suffers from the subjectivity and experience of each classifier, in addition to environmental factors inherent to the workplace, such as lighting and ergonomics, making standardization a major challenge. Given this scenario, the present work proposes a system to classify coffee samples considering the defects listed in the Official Brazilian Classification Table (COB). The system will have a core based on the YOLO artificial neural network, configured to identify, count types of defects and based on this count, classify which type of coffee each sample belongs to. Among the benefits of automating the coffee classification process, the following stand out: cost reduction, agility, and standardization of classification.72 facesso_abertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessVisão ComputacionalRedes Neurais - ComputaçãoCafé - ClassificaçãoSoftware - DesenvolvimentoClassificação de grãos de café usando visão computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSerraporreponame:Repositório Institucional do IFESinstname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)instacron:IFESCampus SerraEngenharia de Controle e AutomaçãoORIGINALDissertação_Classificação_grãos_de_café_visão_computacional.pdfDissertação_Classificação_grãos_de_café_visão_computacional.pdfapplication/pdf2931841https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/14a4ef3d-13be-45f3-accc-1a3a45d61c04/downloadf64e817b1e09b59b21f8b506351d043cMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8934https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/ac03efcb-7b24-406c-8198-34b1ecbfd948/downloadac7cb971050ed632be934da23d966924MD52falseAnonymousREADTEXTDissertação_Classificação_grãos_de_café_visão_computacional.pdf.txtDissertação_Classificação_grãos_de_café_visão_computacional.pdf.txtExtracted texttext/plain106348https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/d1018fb9-ca02-4ad7-83fe-c6b9b5f158e5/download428aeec2060fbc2f40844b7e196c252eMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDissertação_Classificação_grãos_de_café_visão_computacional.pdf.jpgDissertação_Classificação_grãos_de_café_visão_computacional.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1962https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/94023c29-c9ea-414f-ae4f-41cf9e28f0fe/download0ff4e4e12ee46ac3d6de90a2d80d0b21MD54falseAnonymousREAD123456789/41612023-12-29T10:57:48.994Zopen.accessoai:repositorio.ifes.edu.br:123456789/4161https://repositorio.ifes.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ifes.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ifes.edu.bropendoar:2023-12-29T10:57:48Repositório Institucional do IFES - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)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
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Classificação de grãos de café usando visão computacional
title Classificação de grãos de café usando visão computacional
spellingShingle Classificação de grãos de café usando visão computacional
Lube, Igor Garcia
Visão Computacional
Redes Neurais - Computação
Café - Classificação
Software - Desenvolvimento
title_short Classificação de grãos de café usando visão computacional
title_full Classificação de grãos de café usando visão computacional
title_fullStr Classificação de grãos de café usando visão computacional
title_full_unstemmed Classificação de grãos de café usando visão computacional
title_sort Classificação de grãos de café usando visão computacional
author Lube, Igor Garcia
author_facet Lube, Igor Garcia
author_role author
dc.contributor.member.none.fl_str_mv Pinto, Luiz Alberto
Paixão, Thiago Meireles
dc.contributor.author.fl_str_mv Lube, Igor Garcia
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Almeida, Gustavo maia de
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Castro, Fidelis Zanetti de
contributor_str_mv Almeida, Gustavo maia de
Castro, Fidelis Zanetti de
dc.subject.por.fl_str_mv Visão Computacional
Redes Neurais - Computação
Café - Classificação
Software - Desenvolvimento
topic Visão Computacional
Redes Neurais - Computação
Café - Classificação
Software - Desenvolvimento
description RESUMO: O mercado cafeeiro caracteriza-se por um conjunto de atividades de enorme complexidade, dinamismo e um nível crescente de exigência dos consumidores quanto à qualidade dos grãos produzidos. Isso impõe um alto controle de qualidade aos países produtores, consumidores e exportadores. Atualmente, um dos grandes fatores responsáveis pela qualidade e pelo valor do café brasileiro é a classificação manual dos grãos, ou seja, aquela em que uma pessoa exerce o papel de um classificador treinado (certificado) para qualificar amostras de café. O processo atual de classificação sofre com a subjetividade e experiência de cada classificador, além de fatores ambientais inerentes ao local de trabalho, como iluminação e ergonomia, tornando a padronização um grande desafio. Diante deste cenário, o presente trabalho propõe desenvolver um sistema para classificar amostras de café considerando os defeitos contidos na Tabela de Classificação Oficial Brasileira (COB). O sistema é baseado na rede neural artificial YOLO, configurada para identificar e contar tipos de defeitos e, a partir dessa contagem, classificar a que tipo de café cada amostra pertence. Dentre os benefícios da automatização do processo de classificação de café destacam-se: a redução de custos, a agilidade e a padronização da classificação.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-12-29T10:57:48Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-12-29T10:57:48Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-11-16
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv LUBE, Igor Garcia. Classificação de grãos de café usando visão computacional. 2023. 72 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal do Espírito Santo, Serra, 2023.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/4161
dc.identifier.capes.pt_BR.fl_str_mv 30004012070P2
identifier_str_mv LUBE, Igor Garcia. Classificação de grãos de café usando visão computacional. 2023. 72 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal do Espírito Santo, Serra, 2023.
30004012070P2
url https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/4161
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv acesso_aberto
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv acesso_aberto
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 72 f
dc.publisher.none.fl_str_mv Serra
publisher.none.fl_str_mv Serra
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional do IFES
instname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)
instacron:IFES
instname_str Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)
instacron_str IFES
institution IFES
reponame_str Repositório Institucional do IFES
collection Repositório Institucional do IFES
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/14a4ef3d-13be-45f3-accc-1a3a45d61c04/download
https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/ac03efcb-7b24-406c-8198-34b1ecbfd948/download
https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/d1018fb9-ca02-4ad7-83fe-c6b9b5f158e5/download
https://repositorio.ifes.edu.br/bitstreams/94023c29-c9ea-414f-ae4f-41cf9e28f0fe/download
bitstream.checksum.fl_str_mv f64e817b1e09b59b21f8b506351d043c
ac7cb971050ed632be934da23d966924
428aeec2060fbc2f40844b7e196c252e
0ff4e4e12ee46ac3d6de90a2d80d0b21
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional do IFES - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ifes.edu.br
_version_ 1864451024354279424

Registros relacionados