Utilização de Redes Neurais Artificiais na classificação de danos em sementes de girassol - Magalhães Junior, Antonio Mendes; Santos, Paula Ribeiro; Sáfadi, Thelma (Sigmae, 2019)
Redes Neurais Artificiais (RNAs) são reconhecidamente eficazes para a utilização em problemas de reconhecimento de padrões e classificação de dados. Este trabalho teve como objetivo a classificação de imagens radiografadas de sementes de girassol quanto ao seu nível de dano. Dessa maneira, as sementes de girassol foram radiografadas e as imagens geradas foram categorizadas em sementes cheias, com danos leves ou deformadas. Essas imagens foram redimensionadas buscando uniformizar suas dimensões e diminuir a quantidade de entradas para a RNA. Após isso, a equalização das imagens foi realizada, objetivando-se a melhora do contraste e assim acentuar as imperfeições presentes nas sementes. Uma RNA de topologia feed-forward e uma camada escondida foi utilizada e o conjunto de imagens foi dividido de forma aleatória, reservando parte das imagens para validação e teste da RNA treinada. Após mil treinos com cada configuração, o índice médio de acerto da RNA foi de aproximadamente 74,5% utilizando as três classes, de 77,4% para sementes cheias contra sementes com danos leves, 96,0% para sementes cheias contra sementes deformadas e 86,5% para sementes com danos leves contra sementes deformadas. Dessa forma, a abordagem utilizada pode ser aplicada para a classificação de sementes de forma automatizada, uma vez que obteve bons índices de acerto.