Classificação automática do acabamento de gordura em imagens digitais de carcaças bovinas
AUTOR(ES)
Carmen Dalla Rosa Bittencourt
DATA DE PUBLICAÇÃO
2009
RESUMO
No Brasil, a classificação do acabamento de gordura em carcaças bovinas é realizada por meio de inspeção visual de regiões predefinidas da carcaça, feita por um profissional habilitado, seguindo os critérios estabelecidos na Portaria N.o 612/89 do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O acabamento é classificado em cinco categorias, de 1 a 5. Esse método, por ser subjetivo, é mais propenso a ocorrência de erros de classificação. Essa pesquisa propõe uma metodologia para aquisição de imagens digitais de carcaças bovinas durante o abate e a classificação automática do acabamento de gordura das carcaças. A metodologia proposta é baseada no uso de redes neurais artificiais e compreende duas fases distintas. A primeira delas, consiste no uso de uma rede MLP com treinamento Levenberg - Marquardt para segmentação das regiões de gordura. A segunda consiste em usar uma rede MLP com treinamento de retropropagação do erro para classificar a carcaça em relação ao acabamento da gordura. Os resultados obtidos foram o desenvolvimento do protótipo de aquisição de imagens de carcaças bovinas, o uso de redes neurais para segmentar a gordura em imagens digitais das carcaças obtidas sem a utilização de artifícios de intervenção no processo de abate e a proposição de um classificador neural com acurácia de 86% na classificação do acabamento de gordura. Para a realização dessa pesquisa, até o momento foram coletadas 4.710 imagens de carcaças bovinas, utilizando o protótipo desenvolvido.
ASSUNTO(S)
digital image processing neural network processamento de imagens digitais carcaças bovinas redes neurais bovine carcass ciencia da computacao
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