Biblioteca do Café
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Item Monitoramento da maturação dos frutos e de doenças do cafeeiro utilizando modelos de deep learning(Universidade Federal de Viçosa, 2021-12-20) Oliveira, Carolina Tavares de; Valente, Domingos Sarvio MagalhãesO valor da safra do café está relacionado à vários fatores entre eles: a oferta e a demanda, a quantidade produzida, o armazenamento, a qualidade dos frutos, dentre outros. A qualidade do café, por sua vez, é afetada por vários fatores, entre eles radiação solar, nutrição das plantas, altitude, presença ou ausência de pragas e doenças. Dentre as principais doenças que infestam a cultura do café estão: ferrugem, cercosporiose e mancha de phoma. A ferrugem (Hemileia vastatrix Berk. & Br.) ataca as folhas do cafeeiro o que gera queda prematura das mesmas e redução da fotossíntese. De forma semelhante, a cercosporiose causa danos, principalmente, em lavouras sem fertilização adequada, atingindo folhas e frutos. Já mancha de phoma é favorecida por diferentes eventos climáticos como: ventos fortes e frios, granizo e geada. Além das doenças, outro fator determinante que impacta diretamente na qualidade da bebida é o grau de maturação dos frutos no momento da colheita. Sabe- se que frutos maduros, no estádio denominado cereja, geram cafés de qualidade superior. Normalmente, a avaliação do grau de maturação é realizada por métodos destrutivos, com colheitas de algumas plantas no talhão, que podem ou não representar o talhão a ser colhido. Neste contexto, tecnologias computacionais, tais como: técnicas de inteligência artificial podem ser úteis para monitoramento do cafeeiro. A inteligência artificial tem tido um papel importante no desenvolvimento da agricultura, por meio dela é possível estimar a produtividade das safras, identificar pragas e doenças nas lavouras, definir de forma mais assertiva o momento adequado para realizar a colheita. Dessa forma, esse trabalho teve como objetivos: (1) Desenvolver modelo de detecção, classificação e segmentação de frutos a partir de imagens obtidas em ambientes não controlados (2) Desenvolver um classificador para classificar imagens entre: presença e ausência da doença no cafeeiro, e desenvolver um classificador para identificar as três espécies de doenças comuns que atacam o cafeeiro, a saber, cercosporiose, mancha de phoma e ferrugem. Para atender o primeiro objetivo foram coletadas 78 imagens com frutos em diferentes graus de maturação. As imagens foram rotuladas para identificação dos locais com frutos verde, cereja e passa e fundo. A rotulagem foi realizada de forma manual/visual com auxílio de uma ferramenta desenvolvida por meio da linguagem de programação Python. A partir dos rótulos foi possível treinar um modelo de segmentação de instâncias com arquitetura Mask-RCNN. Para atender o segundo foram coletadas imagens de plantas contaminadas pelas doenças do cafeeiro, a saber, cercospora, mancha de phoma e ferrugem e imagens de plantas sem contaminação na região da Zona da Mata mineira. As mesmas imagens foram utilizadas para classificar somente as três doenças do cafeeiro. Em ambas as análises as imagens serviram de entradas para o treinamento dos modelos de classificação utilizando redes neurais convolucionais. Os resultados foram avaliados pelas métricas da matriz de confusão, a saber, a precisão, recall e f1-score. A precisão do modelo é a relação entre verdadeiros positivos (detecções corretas) sobre a soma de todas as detecções. As abordagens mostraram que o modelo de segmentação de frutos alcançou precisões de 0,897; 0,900; 0,891 para as classes: cereja, verde e passa, respectivamente. Os valores de recall para as mesmas classes respectivamente foram: 0,759; 0,700; 0,813, respectivamente. Já os valores de f1-score para as mesmas classes foram:0,7336; 0,6802; 0,7692. Desta forma, o modelo foi mais eficiente na detecção, segmentação de classificação de frutos passas. Quando foi aplicado o mesmo modelo nas imagens geradas por janela deslizante os valores de precisão foram: 0,974; 0,906; 0,878; recall foram: 0,753; 0,740; 0,813; e f1-score foram: 0,844; 0,8105; 0,8427 para as classes: cereja, verde e passa, respectivamente. No modelo de classificação de doenças as precisões, recall e f1-score foram: 0,933 para ambas as classes: presença e ausência de doença. Já o modelo que classificou as três espécies de doenças apresentou valores de precisão: 0,900, 0,850 e 0,900, recall de 0,900, 0,850 e 0,900 e f1-score de 0,900, 0,850 e 0,900 para as classes ferrugem, cercospora e mancha de phoma, respectivamente. Palavras-chave: Processamento de Imagens. Segmentação de instâncias. Deep Learning. Colheita do café. Inteligência artificial. Maturação do café.Item Modelagem do sistema fruto-pedúnculo no processo de derriça de café(Universidade Federal de Viçosa, 2012-09-19) Villibor, Geice Paula; Queiroz, Daniel Marçal deA cultura do café tem importância expressiva na agricultura brasileira, sendo o Brasil o maior produtor mundial. Dentre todas as operações de campo envolvidas na cadeia produtiva, a colheita é uma das mais complexas e onerosas de ser realizada. A mecanização da colheita está sendo imprescindível para a manutenção da atividade cafeeira, uma vez que os custos envolvidos com mão-de-obra reduzem expressivamente, o tempo dispendido para a operação é minimizado e ainda evitam-se perdas de qualidade devido à retirada tardia dos frutos do campo. A determinação experimental de propriedades mecânicas do sistema fruto-pedúnculo do café, em conjunto à modelagem matemática e à simulação, é importante para a concepção e melhoria de dispositivos de colheita. Entender a resposta do sistema, submetido à vibração, auxilia na definição de parâmetros que propiciam a derriça seletiva dos frutos do café. A derriça seletiva dos frutos do café contribui positivamente para a qualidade final da bebida. Objetivou-se com o presente trabalho determinar os parâmetros modais incluindo amortecimento, frequência natural e rigidez; e a transmissibilidade de vibração do sistema fruto- pedúnculo do café por meio de vídeos digitais de alta velocidade. Adicionalmente, por meio de modelagem matemática, objetivou-se também estudar a dinâmica do sistema submetido à vibração forçada. Os parâmetros modais foram determinados pelo método do decremento logarítmico, para as safras de 2010 e 2011. A transmissibilidade de vibração entre um vibrador eletromagnético e o sistema fruto-pedúnculo do café, na direção e transversalmente ao deslocamento de entrada, foi estudada em dois experimentos distintos. O primeiro na faixa dos dispositivos comerciais de colheita, em frequências entre 13,33 e 26,67 Hz e amplitudes de 5 a 15 mm; e o segundo trabalhando com frequências mais elevadas e amplitudes reduzidas, 35 a 55 Hz e 3,5 a 6,5 mm. O deslocamento resultante do fruto de café foi obtido por meio de vídeos digitais de alta velocidade e técnicas de processamento de imagens. Foi utilizado um fundo de imagem para prover informações necessárias para obtenção dos deslocamentos do sistema fruto- pedúnculo do café em coordenadas métricas. Os deslocamentos obtidos nos testes de transmissibilidade de vibração foram utilizados para validação das simulações A cultura do café tem importância expressiva na agricultura brasileira, sendo o Brasil o maior produtor mundial. Dentre todas as operações de campo envolvidas na cadeia produtiva, a colheita é uma das mais complexas e onerosas de ser realizada. A mecanização da colheita está sendo imprescindível para a manutenção da atividade cafeeira, uma vez que os custos envolvidos com mão-de-obra reduzem expressivamente, o tempo dispendido para a operação é minimizado e ainda evitam-se perdas de qualidade devido à retirada tardia dos frutos do campo. A determinação experimental de propriedades mecânicas do sistema fruto-pedúnculo do café, em conjunto à modelagem matemática e à simulação, é importante para a concepção e melhoria de dispositivos de colheita. Entender a resposta do sistema, submetido à vibração, auxilia na definição de parâmetros que propiciam a derriça seletiva dos frutos do café. A derriça seletiva dos frutos do café contribui positivamente para a qualidade final da bebida. Objetivou-se com o presente trabalho determinar os parâmetros modais incluindo amortecimento, frequência natural e rigidez; e a transmissibilidade de vibração do sistema fruto- pedúnculo do café por meio de vídeos digitais de alta velocidade. Adicionalmente, por meio de modelagem matemática, objetivou-se também estudar a dinâmica do sistema submetido à vibração forçada. Os parâmetros modais foram determinados pelo método do decremento logarítmico, para as safras de 2010 e 2011. A transmissibilidade de vibração entre um vibrador eletromagnético e o sistema fruto-pedúnculo do café, na direção e transversalmente ao deslocamento de entrada, foi estudada em dois experimentos distintos. O primeiro na faixa dos dispositivos comerciais de colheita, em frequências entre 13,33 e 26,67 Hz e amplitudes de 5 a 15 mm; e o segundo trabalhando com frequências mais elevadas e amplitudes reduzidas, 35 a 55 Hz e 3,5 a 6,5 mm. O deslocamento resultante do fruto de café foi obtido por meio de vídeos digitais de alta velocidade e técnicas de processamento de imagens. Foi utilizado um fundo de imagem para prover informações necessárias para obtenção dos deslocamentos do sistema fruto- pedúnculo do café em coordenadas métricas. Os deslocamentos obtidos nos testes de transmissibilidade de vibração foram utilizados para validação das simulações realizadas. Para a safra de 2010, para os frutos cereja e verde, respectivamente, as frequências naturais do sistema fruto-pedúnculo do café foram 15,74 e 13,97 Hz; o coeficiente de amortecimento foi de 0,053 e 0,032 N s m-1 e a rigidez foi de 14,40 e 8,32 N m-1. Para a safra de 2011, as frequências naturais do sistema fruto-pedúnculo do café foram 11,62 e 13,29 Hz; o coeficiente de amortecimento foi de 0,029 e 0,0253 N s m-1 e a rigidez equivalente foi de 8,61 e 7,09 N m-1. A maior transmissibilidade de vibração no sistema fruto-pedúnculo do café foi observada para faixas próximas a frequência de 20 Hz para ambos os estádios de maturação. Utilizando as simulações, também para essa frequência, foram estimados os maiores esforços resultantes no sistema fruto- pedúnculo do café, para ambos os estádios de maturação. Foi possível a determinação dos deslocamentos resultantes do sistema fruto-pedúnculo do café por meio de vídeos de alta velocidade submetido à excitação harmônica com adequabilidade. Os resultados mostraram que a obtenção de elevados índices de seletividade no processo de derriça, utilizando a faixa para a primeira frequência natural, parece difícil de ser alcançada visto que a diferença entre os parâmetros modais, transmissibilidade de vibração e esforços, para os estádios de maturação verde e cereja, é reduzida.