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2015_MatheusHenriquedaSilvaSouza_tcc.pdf1,09 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorBorges, Díbio Leandro-
dc.contributor.authorSouza, Matheus Henrique da Silva-
dc.identifier.citationSOUZA, Matheus Henrique da Silva. Identificação de doenças em folhas de tomateiro usando visão computacional. 2015. x, 23 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.pt_BR
dc.descriptionMonografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2015.pt_BR
dc.description.abstractEste documento trata de uma técnica de segmentação de imagens aplicada à identificação de manchas bacterianas em folhas de tomate, substituindo de forma automatizada a classificação manual das mesmas e aumentando a precisão e velocidade do processo. O processo envolve a conversão da imagem da folha para o formato CIELab, seguido da aplicação do filtro bilateral e do método de Otsu de segmentação binária. Um processo paralelo de detecção de ridge é realizado a partir da imagem original em escala de cinza, para redução dos segmentos erroneamente classificados. O método proposto apresenta uma melhoria na precisão da segmentação em relação ao método usado como base, mas o uso da segmentação de ridge introduz novas limitações à técnica, que podem ser mais aparentes em imagens de folhas com determinados aspectos.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAgricultura de precisãopt_BR
dc.subject.keywordVisão por computadorpt_BR
dc.subject.keywordTomate - doenças e pragaspt_BR
dc.subject.keywordSegmentação de imagenspt_BR
dc.titleIdentificação de doenças em folhas de tomateiro usando visão computacionalpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2016-12-22T19:32:32Z-
dc.date.available2016-12-22T19:32:32Z-
dc.date.submitted2015-01-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/15286-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1This document presents an image segmentation technique applied to the identification of bacterial spots on tomato leaves, replacing the current manual classification in an automated manner and improving the accuracy and speed of the process. The process involves the conversion of the leaf image to the CIELab format, followed by the application of the bilateral filter and the Otsu’s method for binary segmentation. A parallel process of ridge detection is done on top of the grayscale version of the original image, in order to reduce the wrongfully classified segments. The proposed method presents an enhancement of the precision of the segmentation in relation to the base method, but the use of ridge segmentation introduces new limitations to the technique, which may be more apparent in leaf images with specific traits.pt_BR
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