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Análise de viabilidade técnico-científica de um sistema de visão computacional para a classificação de mudas de flores e plantas ornamentais

Processo: 12/50974-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de abril de 2014 - 31 de dezembro de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Luiz Otávio Lamardo Alves Silva
Beneficiário:Luiz Otávio Lamardo Alves Silva
Empresa:Mvisia Comércio de Equipamentos Eletrônicos Inovadores Ltda
Município: São Paulo
Bolsa(s) vinculada(s):14/06116-3 - Análise de viabilidade técnico-científica de um sistema de visão computacional para a classificação de mudas de flores e plantas ornamentais, BP.TT
14/16745-8 - Análise de viabilidade técnico-científica de um sistema de visão computacional para a classificação de mudas de flores e plantas ornamentais, BP.PIPE
Assunto(s):Inovação  Visão computacional  Aprendizado computacional  Mudas (plantas)  Flores  Plantas ornamentais 

Resumo

No processo produtivo de flores e plantas ornamentais em escala comercial, uma das dificuldades encontradas pelos produtores é garantir o crescimento homogêneo de suas plantas, de modo que as condições de crescimento possam ser controladas adequadamente. Nesse cenário, as mudas utilizadas para gerar as plantas são importantes uma vez que pode-se estimar o potencial de crescimento da planta através de uma inspeção visual delas. Portanto, uma classificação das mudas quanto à velocidade esperada de crescimento, anterior ao plantio nos vasos, garante a homogeneidade da plantação. Um sistema automático de classificação pode ser construído então para a automação desta tarefa. No entanto, existe um desafio uma vez que as regras para essa categorização estão espalhadas nas mentes dos produtores e especialistas. Dada a natureza visual da inspeção realizada na separação das mudas de violeta, um sistema de visão computacional pode ser empregado. Ainda assim, geralmente não é simples para os especialistas explicar exatamente quais parâmetros eles utilizam na inspeção visual, então técnicas de seleção de atributos auxiliam no processo de escolha das características mais relevantes. A construção do classificador é feita com algoritmos de aprendizado de máquina, a partir de exemplos classificados por especialistas. O objetivo deste trabalho é, então, desenvolver os meios e métodos necessários para se realizar automaticamente a classificação de mudas de violetas nos diferentes níveis de potencial de crescimento. Diversos exemplos de instâncias (fotos de mudas) classificadas serão coletados junto a um especialista e serão usados como referência para os experimentos. Uma comparação entre vários métodos de seleção de atributos, assim como entre vários algoritmos de classificação será realizada, avaliando-se quais subconjuntos de atributos e quais algoritmos alcançam maiores taxas de acerto e se adequam melhor ao problema. Ao final da realização deste projeto de pesquisa, espera-se obter um sistema de visão capaz de classificar corretamente as mudas. Em fases futuras, a incorporação desse sistema numa máquina capaz de separar as mudas de acordo com a classificação será realizada, possibilitando aumento da produtividade, qualidade e rentabilidade dos produtores nacionais. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Startup develops computer system for plant sorting and selection  
Empresa incubada na USP cria sistema computacional para seleção de plantas