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Título: Processo automático para determinação de grau de infestação de mancha bacteriana em plantações de tomate industrial
Autor(es): Guedes, Samuel Tschiedel Curado de Magalhães
Orientador(es): Borges, Díbio Leandro
Assunto: Processamento de imagens
Agricultura de precisão
Data de apresentação: Dez-2014
Data de publicação: 6-Dez-2016
Referência: GUEDES, Samuel Tschiedel Curado de Magalhães. Processo automático para determinação de grau de infestação de mancha bacteriana em plantações de tomate industrial. 2014. xi, 44 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.
Resumo: A avaliação do estado de contaminação de uma planta é uma etapa fundamental à automação na agricultura. A dosagem de pesticidas e fertilizantes, por exemplo, depende diretamente dessa análise. Tanto maior sua precisão, menores o desperdício de recursos e os efeitos colaterais, como a contaminação do solo. No entanto, por ser tarefa complexa e dependente de conhecimentos específicos, é geralmente cara e demorada, com uso justificável apenas em grandes escalas. Este trabalho apresenta um processo automático de avaliação do grau de saúde de uma planta de tomate industrial por meio de uma imagem digital do espécime em campo. Utilizando um agregado de técnicas de processamento de imagens, o sistema é capaz de fornecer análises que se mostraram equiparáveis às de especialistas, mas de maneira mais consistente e rápida. O processo, consolidado em um software, visa diminuir os custos operacionais da análise e ampliar a possibilidade do uso de metodologias que dela diretamente dependam, como a dosagem, em plantações de menor escala. Em aplicações que já adotam tais técnicas, a maior velocidade e precisão propiciam maior sofisticação dos métodos utilizados, com o consequente aumento de produtividade e eficiência.
Abstract: A plant’s contamination evaluation is a key step to automation in agriculture. The dosage of pesticides and fertilizers, for example, depends directly on this analysis. The greater its accuracy, the lower waste of resources and side effects, such as soil contamination. However, because it is complex and dependent on specific knowledge, it is generally expensive and time consuming, with use justified only in large scales. This work presents an automatic procedure for evaluating the health degree of an industrial tomato plant by means of a digital image of the specimen on-field. Using an array of image processing techniques, the system is able to provide analysis that is comparable to those of experts, but more consistently and faster. The process, consolidated in a software, aims to reduce the operating costs of the analysis and fostering the use of methodologies that directly depend on it, such as dosage, in small-scale plantations. For applications that already adopt such techniques, the speed and accuracy allow for greater sophistication of the methods used, resulting in increased productivity and efficiency.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2014.
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