DIFERENTES TIPOS DE CÂMERA EM AMBIENTE COM ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL NA AQUISIÇÃO DE IMAGEM DE FRUTOS DE MELÃO AMARELO
O processo de pós-colheita de frutos
apresenta vários problemas devido à demora na
classificação dos frutos, a utilização de imagem
computadorizada é uma forma de automatizar
e agilizar o processo de pós-colheita. O objetivo
deste trabalho foi avaliar qual a melhor câmera
com iluminação artificial na aquisição de imagem
de fruto de melão amarelo. O experimento foi
conduzido no laboratório de tecido vegetal IFCE
– Campus Sobral no período de setembro de
2015 a Janeiro de 2016 foi utilizados 17
melões. As câmeras utilizadas para a
captura das imagens dos melões foi uma SONY
modelo DSC-W530 e NIKON modelo D3100. Um
suporte, de baixo custo, foi construído através
de canos de pvc para a fixação da câmera, A
biblioteca da OpenCv 3.0 foi utilizada para auxiliar
no processamento das imagens dos melões, para
determinar o formato do fruto foi aplicado
algoritmo com sistemas de coordenadas polares.
As duas câmeras mostraram-se muito eficiente
na classificação dos frutos de melão amarelo em
comparação com métodos manuais.
DIFERENTES TIPOS DE CÂMERA EM AMBIENTE COM ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL NA AQUISIÇÃO DE IMAGEM DE FRUTOS DE MELÃO AMARELO
-
DOI: Atena
-
Palavras-chave: Atena
-
Keywords: automation, Cucumis melo L, post-harvest, computer vision.
-
Abstract:
The process of post-harvest fruit
presents several problems due to the delay in the
classification of fruit, use of computerized image
is a way to automate and streamline the process
of post-harvest. The objective of this study was to
evaluate the best camera with artificial lighting
in the purchase of yellow melon fruit image. The
experiment was conducted in the plant tissue
laboratory IFCE - Campus Sobral in the period from
September to January 2016 was used 17 melons.
The cameras used to capture images of melons
was a SONY DSC- W530 and NIKON D3100 model
model. A support, low cost, built through PVC pipes
to the camera attachment, the library OpenCV 3.0
was used to aid in the images of melos processing
to determine the fruit shape was applied algorithm
with polar coordinate systems. Both cameras have
proved very effective in the classification of yellow
melon fruit compared to manual methods.
-
Número de páginas: 15
- MÁRCIO FACUNDO ARAGÃO
