Rede neural convolucional e padrão de metadados na classificação de grãos de soja - Machado, Bruna Neves (2021)
A classificação de grãos na agricultura é feita de forma manual, onde deve ser analisado grão a grão para que os grãos sejam alocados em suas respectivas classes. A identificação das classes dos grãos é feita visualmente, onde é feita a análise da cor e o estado em que o grão se encontra. Essa classificação é feita, geralmente, por profissionais especializados na área que podem demandar muito tempo para classificar uma pequena quantidade de grãos. O tempo para realizar a classificação manual é fundamental para que os grãos sejam avaliados e enviados para os consumidores o mais rápido possível. Neste trabalho foi apresentado um modelo de padrão de metadados para a classificação de grãos, um aplicativo para estruturar os metadados em HTML ou em XML, além de um método computacional para a classificação de grãos de soja da espécie Glycine max onde redes neurais convolucionais foram utilizadas. As redes neurais convolucionais utilizadas foram as Resnet34, MobileNet e VGG19. A rede foi treinada com base nos dados de defeitos de grão. Foram consideradas 9 (nove) classes de grãos de soja, onde cada classe continha 100 (cem) imagens. O resultado alcançado da Resnet34 foi de 99,55% de acurácia com o uso de data augmentation, e 80,85% sem o uso dessa técnica. As redes MobileNet e VGG19 obtiveram uma acurácia de 97,33% e 97,22% com o uso do data augmentation respectivamente.