Processamento de imagens para identificação de defeitos no arroz
Há no Brasil uma cultura comercial
que arroz de qualidade é aquele arroz longo,
branco translúcido e sem impurezas. Para esse
padrão ser mantido as etapas de beneficiamento
evoluíram. Conta-se atualmente com máquinas
modernas e eficientes para o alcance dessa
qualidade. O presente estudo visa identificar
a separação dos grãos de arroz com defeitos
através da identificação de um componente de
cor nas escalas de cinza e RGB, verificando
assim sua viabilidade na seleção óptica
mecanizada, como operação de beneficiamento.
Para o teste foram recebidos um lote de
arroz branco e um lote de arroz parboilizado,
contendo grãos de arroz com defeitos, que serão
separados manualmente em amostras com os
seguintes defeitos: gessado, marinheiro, ardido
e manchado e picado, caracterizando quatro
tratamentos. Na sequência ocorreu a captação
das imagens através de um escâner, delimitado
com EVA de cor preta escolhida por nenhum dos
defeitos apresentar tonalidades iguais ao fundo,
com as dimensões de 22x30cm junto com
uma grade quadriculada do mesmo material
nas dimensões de 2 x 2cm com o intuito de
analisar o grão de arroz de forma separada. Os
dados coletados foram submetidos à análise de
variância (p≤0,05) e depois comparados usando
o teste de Tukey com 5% de probabilidade. Os
resultados indicaram que os grãos gessados
podem ser selecionados na escala de azul tanto
em arroz branco como parboilizado, a escala de
vermelho não é indicada para separação de tipos
diferentes em arroz branco ou parboilizado, já a
escala de verde pode ser utilizada para separar
tipos diferentes de arroz no parboilizado e a
escala cinza que é muito utilizada pela indústria
apresenta valores intermediários, não sendo a
mais indicada para o processo de seleção
Processamento de imagens para identificação de defeitos no arroz
-
DOI: 10.22533/at.ed.87619260427
-
Palavras-chave: seleção; RGB; Oryza sativa L.
-
Keywords: selection; RGB; quality; Oryza sativa L
-
Abstract:
There is in Brazil a commercial
culture that quality rice is that long, translucent
white rice with no impurities. For this pattern to be
maintained the processing steps have evolved. It
is currently equipped with modern and efficient
machines to achieve this quality. The present
study aims to identify a defective rice grains
separation by identifying a color component in
the gray and RGB scales, thus verifying their
viability in the mechanized optical selection, as a
A produção do Conhecimento nas Ciências Agrárias e Ambientais 4 Capítulo 27 299
beneficiation operation. For the test, one lot of white rice and one lot of parboiled rice
containing defected rice grains were collected and manually separated into samples with
the following defects: chalker, husk, heat damage and stain and pecky, characterizing
four treatments. Following the capture of images through a scanner, delimited with EVA
of black color chosen by none of the defects present shades equal to the background,
with the dimensions of 22 x 30cm together with a grid of the same material in the
dimensions of 2 x 2cm with the aim of analyzing the rice grain separately. The collected
data were submitted to analysis of variance (p≤0.05) and then compared using the
Tukey test with 5% probability. The results indicated that the grains can be selected
on the blue scale in both white and parboiled rice, the red scale is not indicated for
separation of different types in white or parboiled rice, since the green scale can be
used to separate types different from rice in the parboiled and gray scale that is widely
used by the industry presents intermediate values, not being the most indicated for the selection process.
-
Número de páginas: 15
- Gizele Ingrid Gadotti
- Ádamo de Sousa Araújo
- Rita de Cassia Mota Monteiro
