Classification of Individual Castor Seeds Using Digital Imaging and Multivariate Analysis

AUTOR(ES)

Vilar, Welma T. S., Aranha, Rayanne M., Medeiros, Everaldo P., Pontes, Márcio J. C.

FONTE

J. Braz. Chem. Soc.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2015-01

RESUMO

Este artigo apresenta um método baseado em imagem digital e análise multivariada para classificação de sementes de mamona com respeito ao tipo de cultivar. Para este propósito, dois grupos de sementes comumente empregadas nas plantações brasileiras foram avaliados: cultivares BRS Nordestina e BRS Paraguaçu (grupo I), cultivar BRS Energia e o genótipo CNPA 2009-7 (grupo II). Imagens destes dois grupos foram registradas usando uma webcam e a distribuição de frequência de índices de cores nos canais vermelho-verde-azul, matiz, saturação, intensidade e tons de cinza foi obtida. A análise discriminante pelos mínimos quadrados parciais (PLS-DA) e análise discriminante linear foram aplicadas separadamente para cada grupo de semente. Os melhores resultados foram obtidos usando o modelo PLS-DA, o qual classificou corretamente 97,5% e 98,8% das amostras de predição para o grupo I e II, respectivamente. O método proposto é simples, rápido, não destrutivo e de baixo custo.

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