Avaliação da perecibilidade da carne de porco utilizando o processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal
| Ano de defesa: | 2019 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Catolica de Pelotas
Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas Brasil UCPel Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/794 |
Resumo: | Este trabalho propõe uma técnica para avaliação da perecibilidade da carne suina, considerando suas propriedades para o consumo, baseado no processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal. Metodologias rápidas e não destrutivas para a detecção de componentes de segurança, especialmente da carne, tem sido objeto de pesquisa de grande relevância na atualidade. Para a avaliação do método, foram utilizadas 306 amostras extraídas de imagens hiperespectrais na faixa espectral de 394:10990:80nm. Para extração dos elementos de referência das amostras nas imagens hiperespectrais, foi utilizado o método Vertex. As amostras da carne foram classificadas, considerando sua qualidade para consumo, por meio de uma rede neural artificial. Resultados de análise mostraram que o uso de imagens hiperespectrais multi-temporais, combinadas com uma rede neural artificial, permitiu uma classificação rápida e não destrutiva das amostras de carne, provando ser uma ferramenta promissora na monitoração de segurança da carne suina e demais carnes |
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Avaliação da perecibilidade da carne de porco utilizando o processamento de imagens hiperespectrais multi-temporalimagens hiperespectrais; membros de referência; mistura espectral; processamento multitemporal; autoencoders; rede neuralendmember; hyperspectral images; multitemporal processing; autoencoders; neural networkENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS; INSTRUMENTACAOEste trabalho propõe uma técnica para avaliação da perecibilidade da carne suina, considerando suas propriedades para o consumo, baseado no processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal. Metodologias rápidas e não destrutivas para a detecção de componentes de segurança, especialmente da carne, tem sido objeto de pesquisa de grande relevância na atualidade. Para a avaliação do método, foram utilizadas 306 amostras extraídas de imagens hiperespectrais na faixa espectral de 394:10990:80nm. Para extração dos elementos de referência das amostras nas imagens hiperespectrais, foi utilizado o método Vertex. As amostras da carne foram classificadas, considerando sua qualidade para consumo, por meio de uma rede neural artificial. Resultados de análise mostraram que o uso de imagens hiperespectrais multi-temporais, combinadas com uma rede neural artificial, permitiu uma classificação rápida e não destrutiva das amostras de carne, provando ser uma ferramenta promissora na monitoração de segurança da carne suina e demais carnesA hyperspectral imaging technique was explored to evaluate the safety of pork in this study. Fast and non-destructive methodologies for the detection of certain safety components, especially meat, are a major research target at the moment. We used 306 samples extracted from hyperspectral images in the spectral range of 394:10990:80nm. A classical method of extraction of endmembers from a sequence of hyperspectral images of the pork was applied, allowing to observe its spectral signatures. The meat samples were classified, considering their segurity for consumption, through an artificial neural network. The study showed that the use of multitemporal hyperspectral images combined with the use of an artificial neural network allowed a rapid and non-destructive classification of the meat samples, proving to be a promising tool to monitor the safety of meatCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Catolica de PelotasCentro de Ciencias Sociais e TecnologicasBrasilUCPelMestrado em Engenharia Eletronica e ComputacaoAlmeida, Sérgio José Melo dehttp://lattes.cnpq.br/2722601824277488Bermudez, José Carlos Moreirahttp://lattes.cnpq.br/6364609502443598Diniz, Cláudio Machadohttp://lattes.cnpq.br/3726715175711775Aguiar, Marilton Sanchotene dehttp://lattes.cnpq.br/3499616508280892Gallo, Betty Braga2019-06-13T12:11:55Z2019-03-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGallo, Betty Braga. Avaliação da perecibilidade da carne de porco utilizando o processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal. 2019. 67 f. Dissertação( Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao) - Universidade Catolica de Pelotas, Pelotas.http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/794porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpelinstname:Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)instacron:UCPEL2020-09-29T21:40:08Zoai:tede.ucpel.edu.br:jspui/794Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www2.ufpel.edu.br/tede/http://tede.ucpel.edu.br:8080/oai/requestbiblioteca@ucpel.edu.br||cristiane.chim@ucpel.tche.bropendoar:2020-09-29T21:40:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel - Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)false |
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Este trabalho propõe uma técnica para avaliação da perecibilidade da carne suina, considerando suas propriedades para o consumo, baseado no processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal. Metodologias rápidas e não destrutivas para a detecção de componentes de segurança, especialmente da carne, tem sido objeto de pesquisa de grande relevância na atualidade. Para a avaliação do método, foram utilizadas 306 amostras extraídas de imagens hiperespectrais na faixa espectral de 394:10990:80nm. Para extração dos elementos de referência das amostras nas imagens hiperespectrais, foi utilizado o método Vertex. As amostras da carne foram classificadas, considerando sua qualidade para consumo, por meio de uma rede neural artificial. Resultados de análise mostraram que o uso de imagens hiperespectrais multi-temporais, combinadas com uma rede neural artificial, permitiu uma classificação rápida e não destrutiva das amostras de carne, provando ser uma ferramenta promissora na monitoração de segurança da carne suina e demais carnes |
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