Submitted by Marcio Filho (marcio.kleber@ufba.br) on 2017-06-06T13:29:36Z No. of bitstreams: 1 mestrado_luciano.pdf: 1770348 bytes, checksum: 311bfc2531be2f0144b369d6861acb71 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-16T15:08:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mestrado_luciano.pdf: 1770348 bytes, checksum: 311bfc2531be2f0144b369d6861acb71 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-16T15:08:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mestrado_luciano.pdf: 1770348 bytes, checksum: 311bfc2531be2f0144b369d6861acb71 (MD5) / Cada sub-sistema de um robô móvel possui aspectos próprios, que devem estar integrados a fim de capacitar o robô para a realização de uma tarefa particular. Dentre estes sub-sistemas, o sensoriamento é responsável por construir uma representação dos marcos do ambiente a fim de fornecer informações relevantes para a navegação do robô. Em geral, a construção de uma representação do ambiente possui alto custo computacional, devido a inaptidão nas estimativas de medição dos sensores. A proposta deste trabalho é a construção de um sistema de sensoriamento, baseado em fusão de sensores, de baixo custo computacional. O objetivo do sistema é o reconhecimento e localização espacial de objetos. A abordagem para o sistema se baseia na fusão redundante e complementar de dados dos sensores envolvidos (uma câmera e sensores de distância), utilizando Lógica Difusa. Para a classificação e localização dos objetos na imagem, o método de Máquina de Vetores de Suporte é utilizado e os resultados obtidos apontam para um bom desempenho nestas tarefas, com a utiliza¸c˜ao de apenas uma amostra de treinamento e sem qualquer tipo de processamento de imagem prévio. Ao final do processo, uma descrição dos objetos na cena é enviada para o robô, com informações detalhadas sobre cada objeto detectado no quadro considerado. O sistema de sensoriamento proposto ´e aplicado no ambiente de experimentação de futebol de robôs, cujas regras determinam as restrições para a arquitetura do sistema

A descoberta da história taxonômica e evolutiva das espécies é a principal fronteira das pesquisas científicas em diversas áreas do conhecimento. A biodiversidade dos indivíduos associada a grande variabilidade morfológica, torna essa tarefa um verdadeiro desafio. Os métodos tradicionais baseados na inspeção visual estão ultrapassados. Hoje em dia, os avanços tecnológicos têm colocado à disposição dos pesquisadores um arcabouço de ferramentas para o estudo das espécies. Este trabalho tem como objetivo investigar e desenvolver modelos computacionais capazes de analisar e classificar espécies biológicas por meio de características morfométricas. Para isso, técnicas de análise de imagens foram utilizadas para determinar a variabilidade das espécies em função de três informações de interesse: forma, estrutura tubular e textura. A potencialidade das metodologias foi avaliada por meio das seguintes espécies biológicas: maracujás silvestres do gênero Passiflora, eucaliptos do gênero Eucalyptus e arroz do gênero Oryza. Os experimentos produziram um conjunto de dados que representam uma detalhada descrição sobre a morfometria das espécies. Os resultados demonstraram que as técnicas de visão artificial são importantes para o estudo das espécies. As técnicas de análise de formas indicaram a viabilidade dessas metodologias na classificação das espécies, em particular, as redes complexas, a transformada de wavelets e a dimensão fractal multiescala que alcançaram altas taxas de classificações corretas. Os métodos desenvolvidos para análise de estruturas tubulares também demonstraram grande potencialidade na discriminação das espécies, principalmente a assinatura fractal multiescala a partir de pontos biométricos. As técnicas de análise de textura desenvolvidas também contribuíram para o estudo das espécies. Os resultados obtidos com as abordagens sinalizam que a relação entre biologia e computação é essencial para o desenvolvimento de metodologias eficientes. A inferência evolutiva das espécies foi um importante resultado obtido com os dados morfométricos, tanto a partir da forma, quanto da estrutura tubular e da textura. Testes estatísticos comprovaram a correlação entre os dados morfométricos obtidos por visão artificial e os dados moleculares de reconstrução filogenética. A multidisciplinaridade é o ponto central do trabalho, que está inserido na fronteira das áreas de visão artificial, morfometria e biologia. Com isso, essa simbiose resultou em promissoras contribuições para as áreas envolvidas / The discovery of taxonomic and evolutionary history of species is the main frontier of scientific research in various knowledge areas. The biodiversity of living things associated with the great morphological variability, makes this task a rightful challenge. The traditional methodologies based on visual inspection are totally outdated. Nowadays, technological advances have made available to researchers a framework of tools for the study of the species. This study aims to investigate and develop computer models to perform analysis and classification of biological species from morphometric features. For this, techniques of image analysis were used to determine the variability of the species in terms of three information of interest: shape, tubular structure and texture. The capability of the methods was evaluated by follows biological species: passion fruits of genus Passiflora, eucalyptus of genus Eucalyptus and rice of genus Oryza. The experiments produced a detailed dataset about the morphometric information of the species. The results showed that the techniques of artificial vision are demonstrably important to the study of the species. The shape analysis techniques indicated the viability of these methodologies in the species classification, in special the complex networks, the wavelets transform and the multiscale fractal dimension, have achieved high rates of correct discrimination. The new methods developed for analysis of tubular structures have also show great potential in species classification, especially the multiscale fractal signature from biometrics points. The techniques developed for texture analysis also show significant results in the investigation of the species. The results obtained with the approaches indicate that the relationship biology and computing is essential for the development of efficient methods. The inference of evolutionary tree of species was an important result obtained with the morphometric data collected from form, tubular structure and texture. Statistical tests showed a correlation between the morphometric data obtained by artificial vision and molecular data of phylogenetic reconstruction. A multidisciplinary approach is the focus of the work, which is related to the areas of artificial vision, morphometry and biology. Thus, this symbiosis has resulted in important contributions to the areas involved

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Vitor Barbirato Azevedo-V8.pdf: 2614205 bytes, checksum: 2cd8e9de813b7e5bd2a43d09df2b2d48 (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / This work presents a computer vision system for real-time mapping of the traversable region ahead of an autonomous vehicle that relies mostly on a stereo camera. For each new image pair captured by the stereo camera, the system first determines the camera position with re-spect to the ground plane using stereo vision algorithms and probabilistic methods, and then projects the camera raw image to the world coordinate system using inverse perspective map-ping. After that, the system classifies the pixels of the inverse perspective map as traversable or not traversable, generating an instantaneous occupancy map. Next, the instantaneous occu-pancy map is integrated to a probabilistic occupancy map, using the Bayes filter to estimate the occupancy probability of each map location. Finally, the probabilistic occupancy map is used to localize the lateral limits of the traversable region. The performance of the system for mapping the traversable region was evaluated in compari-son to manually classified images. The experimental results show that the system is able to correctly map up to 92.22 % of the traversable locations between 20 and 35 m ahead of an autonomous vehicle with a False Acceptance Rate not superior to 3.57 % when mapping par-allelepiped pavements / Neste trabalho é apresentado um sistema para mapeamento da região trafegável em tempo real que se baseia principalmente em uma câmera estéreo. Para cada novo par de imagens recebido da câmera estéreo, o sistema primeiro determina a posição da câmera com respeito ao plano da região trafegável usando algoritmos de visão estéreo e métodos probabilísticos, e então projeta a imagem de referência para o sistema de coordenadas do mundo através de mapea-mento inverso de perspectiva. Depois disso, o sistema classifica os pixels da imagem projeta-da como trafegáveis ou não trafegáveis, gerando um mapa de ocupação instantâneo. Em se-guida, o mapa de ocupação instantâneo é integrado em um mapa de ocupação probabilístico usando o filtro de Bayes, que estima a probabilidade de ocupação de cada localização do ma-pa. Finalmente, o mapa de ocupação probabilístico é utilizado para localizar os limites laterais da região trafegável. O desempenho do sistema para mapeamento da região trafegável foi avaliado em comparação com imagens classificadas manualmente. Os resultados experimentais mostram que o sistema é capaz de identificar corretamente até 92,22% das localizações trafegáveis entre 20 e 35 m à frente do veículo com uma Taxa de Falsa Aceitação não superior a 3,57% no mapeamento do pavimento de paralelepípedos

Orientador: Paulo Roberto Gardel Kurka / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-24T08:48:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lins_RomuloGoncalves_D.pdf: 22279853 bytes, checksum: 59b8195bf3adfecfd9a302b19fdd37a6 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O presente trabalho apresenta a proposta de um equipamento automatizado para a medição de virabrequins forjados a quente. O objetivo é efetuar a medição do virabrequim na própria linha de produção, sem o auxílio de instrumentos de medição ou máquinas de medição. O equipamento é baseado nos conceitos de visão computacional, ou seja, a medição será realizada por meio de imagens, desta forma, a solução proposta consiste em se utilizar seis câmeras posicionadas ao redor do virabrequim a fim de obter-se o maior número de detalhes do produto. Com a obtenção das imagens aplicou-se um método para localizar pontos correspondentes em cada par de imagem estabelecido. Com a localização dos pontos correspondentes, utilizou-se o modelo matemático desenvolvido para efetuar a reconstrução do virabrequim. A partir do virabrequim reconstruído, aplicou-se o modelo estatístico desenvolvido para a comparação do virabrequim reconstruído com o virabrequim padrão (modelo em CAD), sendo que a partir desta comparação é possível avaliar se o produto medido encontra-se dentro das especificações. Experimentos realizados em ambientes virtuais verificam e comprovam a viabilidade técnica e robustez do equipamento desenvolvido para a medição automatizada de virabrequins forjados a quente / Abstract: This thesis presents an automated equipment for measuring hot forged crankshafts. The goal is to perform the measurement of crankshaft production line itself, without the aid of measuring instruments or coordinate measuring machines, providing a measurement system integration with production management system of the company. The system is based in the concepts of computer vision, the measurement is made from images, this way, the proposed solution is to use six cameras positioned around the crankshaft in order to obtain the greatest number of full detail. From the images acquired method was applied to find corresponding points in image pairs established. With the location of the corresponding points, we used the mathematical model developed to perform the reconstruction of the crankshaft. With the crankshaft rebuilt, we applied the statistical model developed for the comparison of the crankshaft rebuilt with the crankshaft standard, and from this comparison it is possible to assess whether the product is measured within the design specifications. The experiments and evaluations on virtual environments occur prove the technical feasibility and robustness of the proposed system for the automated measurement of hot forged crankshafts / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Nesta tese são abordados, de maneira integrada, aspectos de paralelismo em visão natural e artificial, com discussões críticas das diversas áreas relacionadas. O paralelismo é discutido no sistema visual dos primatas, assim como suas principais contribuições e motivações incentivando a incorporação de paralelismo em sistemas de visão artificial. Um dos objetivos principais é fornecer as bases de paralelismo para o desenvolvimento do projeto Cyvis-1, uma proposta do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética (IFSC-USP) para visão versátil, com forte motivação biológica e baseada no córtex visual dos primatas. Para tanto, foi introduzida e implementada a proposta CVMP (Cybernetic Vision Message Passage), um conjunto de ferramentas para o desenvolvimento de aplicações paralelas em visão, tanto para sistemas distribuídos como para máquinas multiprocessadores. Baseada em programação orientada a objetos, interação homem-máquina, engenharia de software e programação visual, a proposta prima pelo desenvolvimento de forma simples e amigável. O CVMP é testado, avaliado e validado quanto a aspectos de funcionalidade e utilização, através da implementação paralela de diversos algoritmos de visão computacional e de processamento de imagens (operadores locais, transformada de Hough e transformada de Fourier, entre outros) os quais, além de ilustrar a utilização da ferramenta, são discutidos em termos de arquitetura e balanceamento de carga. São apresentadas três aplicações reais de sistemas paralelos de visão computacional, implementadas através do CVMP, demonstrando a eficiência da ferramenta, na implementação paralela, na utilização e cooperação de trabalho. Duas destas aplicações (integração de atributos visuais no projeto Cyvis-1 e um modelo de complexidade com base na percepção humana), foram desenvolvidas em conjunto com outros pesquisadores do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética. A terceira aplicação apresenta uma proposta do autor para um sistema automático de reconhecimento de plantas arbóreas (Botânica) / This thesis addresses, in an integrated way, the concept and usage of parallelism in natural and artificial vision. It starts by revising the primate visual system, and discussing how its principles and solutions can be extended to computational systems. One of the main objectives is to supply the parallelism backbone for the development of the Cyvis-1 System, which is a proposal of the Cybernetic Vision Research Group (IFSC-USP) for versatile vision, presenting a strong biological motivation, especially regarding the primate visual cortex. In order to achieve these objectives, the CVMP - Cybernetic Vision Message Passage - had to be developed, representing a set of simple and friendly parallel tools for computer vision applications in distributed and parallel (multiprocessor) systems, which is based on object oriented programming, human-machine interaction, software engineering and visual programming. The CVMP is tested, evaluated and validated with respect to functionality and utilization through the parallel implementation of several algorithms in computer vision and image processing (local operators, Hough transform, Fourier transform, etc.) which, in addition to illustrating the tools, are also discussed as far as their architecture and load balancing is concerned. Three applications of parallel computer vision systems to real situations are presented and implemented by using CVMP, corroborating the effectiveness of the tools in the parallel implementation, usage, and researcher integration. Two such applications (visual attributes integration in Cyvis-1 and a human complexity model) have been developed in collaboration with other researchers at the Cybernetic Vision Research Group. The third application presents the author\'s proposal for an automated system for arboreal plants recognition (Botany)

A pesquisa visou avaliar a metodologia do projeto Tree Vis para determinar a nutrição de ferro, boro, zinco e cobre em plantas de milho submetidas a doses desses nutrientes. Foram utilizados tratamentos constituídos pela omissão, 1/5, 2/5 e a dose completa dos elementos com quatro repetições em cada fase de coleta, sendo essas V4, V7 e R1. Os experimentos foram realizados em casa de vegetação, em cultivo hidropônico, conduzidos em vasos com solução nutritiva. Foi determinada a produção de massa seca da parte aérea e do sistema radicular, além da determinação dos teores dos nutrientes nas folhas indicativas dos estádios fenológicos de cada época de coleta. Em cada estádio foram coletadas imagens das folhas indicativas e novas através de um scanner para as análises de visão artificial. As doses crescentes dos nutrientes promoveram maior produção de massa seca na parte aérea e nas raízes e reduziram a produção quando utilizada a dose máxima do nutriente. O sistema de visão artificial mostrou-se promissor na identificação de deficiência de ferro com 77,5% de acerto, boro com 81,7% de acerto, zinco com 81,0% e cobre com 57,2 % de acerto, tendo identificado as com boa confiabilidade. / The research aimed to evaluate the methodology of the Pr oject Tree Vis for determining nutrition iron, boron, zinc and copper in maize plants subjected to doses of these nutrients. Treatments used were made by omission, 1/5, 2/5 and the full dose of the elements with four replicates at each stage of collection, these are V4, V7 and R1. The experiments ware conducted in a greenhouse in hydroponics, conducted in pots with nutrient solution. Was determined the dry mass production of the aerial part and roots, besides the determ ination of nutritional content in the leaves indicative of phenological stages of each harvest time. At each stage were collected images of indicative and new leaves through with a scanner for the analyzes of artificial vision. The increasing doses of nutr ients promoted higher dry mass production in the aerial part and roots and reduced the production when using the highest dose of the nutrient. The artificial vision system showed promise in identifying of deficiency of iron with 77.5% accuracy, of boron with 81.7% of correct, of zinc with 81.0% accuracy and copper with 57.2% accuracy, with a good reliability in the identifi.

A adubação e a utilização de cultivares mais produtivos consistem em tecnologias essenciais para melhorar a produtividade e a sustentabilidade da cultura do milho (Zea mays L.). A análise de imagens digitais é uma tecnologia utilizada para a identificação de deficiência nutricional em folhas de milho em estádios iniciais de desenvolvimento, já que, nos métodos atuais, é muito difícil a correção do nutriente deficiente no mesmo ciclo da cultura. O objetivo deste trabalho foi avaliar as características nutricionais e produtivas, bem como verificar métodos de extração de características de imagens digitais para diagnosticar sintomas de deficiência de nitrogênio (N) e potássio (K) em híbridos de milho, cultivados em casa de vegetação, com deficiência induzida em nitrogênio (N) ou potássio (K); e posteriormente no campo. O experimento foi independente para cada elemento e conduzido em 2 etapas: 1º) casa de vegetação sob cultivo hidropônico, com tratamentos em fatorial 4 (doses) x 3 (híbridos) e 4 repetições, sendo 4 doses: 5, 20%, 100% e 200% da dose completa; e 2º) campo, em blocos ao acaso em fatorial 4x3 (4 doses e 3 híbridos) e 4 blocos, sendo as doses de adubação: omissão individual e completa (0%) de N ou K, 50%, 100% e 200% da dose recomendada do nutriente em estudo. Os híbridos foram: DKB390 PróR2®(H1), Pioneer 30F35®(H2) e Syngenta Status®(H3). A coleta e digitalização das folhas foram realizadas nos estádios V4 e R1. Foram obtidas as imagens da folha indicativa do estádio (FI), que foram processadas pela análise de imagens e analisadas quimicamente. Os métodos de extração de características baseados em padrões de textura de imagens em escala de cinza foram: Fourier, Descritor Fractal (Fractal), Local Binary Pattern (LBP), Gabor Wavelets (GW) e Gabor Wavelets + Fractal Descriptors (GWF); e também foram estudados métodos de extração de características baseados em 4 índices espectrais de imagens coloridas: excesso de verde (EVd), vermelho normalizado (Vern), verde normalizado (Vn) e razão verde-vermelho (Rvv) e a combinação entre eles. Em casa de vegetação, foram determinadas massa seca da parte aérea (MSPA) e de raízes (MSRz) e as concentrações de macro e micronutrientes. No campo, no final do ciclo, foram realizadas avaliações da produtividade e análise química foliar e do solo. A redução nas doses de N ou de K nos híbridos estudados promoveu decréscimos significativos na concentração foliar desses elementos nos híbridos nos 2 estádios avaliados, apresentando sintomas visuais típicos de deficiência de N ou de K para os híbridos conduzidos com a menor dose de tal nutriente. A MSPA e MSRz nos híbridos conduzidos em casa de vegetação e a produtividade no campo também foram comprometidas com a redução na disponibilidade de N ou de K para os híbridos estudados. Para os híbridos conduzidos em casa de vegetação com doses de N ou de K, quando estudados separadamente pelos métodos baseados em textura, o Fourier apresentou alta porcentagem de acertos em todos os híbridos e nos 2 estádios, exceto para H3 no R1. Os melhores métodos baseados em índices espectrais apresentaram índice Kappa classificado como acima de bom. / The fertilization and the use of more productive cultivars are important technologies to improve productivity and sustainability of the maize crop. The digital image analysis is a technology used to identify nutritional deficiency in corn leaves, on the methodologies currently being applied, the correction of the deficient nutrient is not possible in the same growing cycle. The objective of this study was to evaluate the nutritional and productive characteristics and verify the extraction methods of digital image characteristics. This is performed to diagnose symptoms of nitrogen deficiency (N) and potassium (K) in corn hybrids (Zea mays L.) grown in a greenhouse, with induced nutritional deficiency in nitrogen (N) or potassium (K); and thereafter grown in the field. The experiment was independent for each element and conducted in two steps: 1; in a greenhouse under hydroponic cultivation, with treatments in a factorial 4 (doses) x 3 (hybrid) and 4 replications, with four doses: 5, 20%, 100% and 200% of full dose; and 2; the field in randomized blocks in a factorial 4x3 (4 doses and 3 hybrids) and 4 blocks, 4 fertilizer levels: individual and complete omission (0%) of N or K, 50%, 100% and 200 % of the recommended dose of the nutrient under study. The hybrids were DKB390 PróR2® (H1), Pioneer 30F35® (H2) and Syngenta Status® (H3). The collection and digitalization of the leaves were realizated in V4 and R1 growth stages. Indicative leaves of each stage were obtained and processed by image analysis and chemically analyzed. The extraction methods of characteristics based on texture patterns of images in gray-scale were: Fourier Descriptor Fractal (Fractal), Local Binary Pattern (LBP), Gabor Wavelets (GW) and Gabor Wavelets + Fractal Descriptors (GWF); and also characteristics extraction methods were studied based on 4 spectral indices of color images: excessive green (EVD), normalized red (Vern), normalized green (Vn), green-red ratio (RVV) and the combination of them. In the greenhouse were determined the dry mass of the aerial part of the plant (MSPA) and root (MSRz) and the concentrations of macro and micronutrients. In the field, at the end of the cycle, evaluations were carried out in productivity and foliar and soil analysis. The reduction in N or K levels in the studied hybrids led to significant decreases in foliar nutrient concentration in the plants conducted in a greenhouse and in the field in two stages evaluated, with typical visual symptoms of N deficiency or K for hybrid conducted with the lower dose of this nutrient. The MSPA and MSRZ in hybrid conducted in a greenhouse and productivity in the field were also committed to reducing the availability of N or K for the studied hybrids. To the hybrids conducted in the greenhouse with doses of N or K, when studied separately in the texture based methods, the Fourier showed high percentage of correct answers in all hybrids in both stages, except for H3 in R1. The best methods based on spectral indices presented classification considered more than good.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Raphael_Carneiro_vfinal_1.pdf: 1963434 bytes, checksum: 49eb545fb4a9507cd1051d800e698c3d (MD5) Previous issue date: 2006-12-16 / Tudo o que vemos é construído mentalmente pelo sistema visual do cérebro humano, a partir dos estímulos recebidos nas retinas: a percepção de cor, forma, profundidade e movimento, os objetos e as cenas visuais completas. Pesquisas na área de inteligência artificial, especialmente aplicadas à robótica, buscam emular esta função biológica, a fim de capacitar sistemas artificiais na interação com o mundo real. Entretanto, tarefas simples para um ser humano são muito complexas para um robô. Este trabalho propõe uma modelagem matemático-computacional do sistema visual humano, que seja biologicamente plausível e que seja capaz de emular a função de percepção de movimento e de velocidade dos objetos presentes no campo visual. A arquitetura neural utilizada representa células das camadas V1 e MT do córtex visual, com campos receptivos que utilizam convolução dos estímulos visuais com uma função de Gabor, e um mapeamento log-polar das células da retina para as equivalentes no córtex visual. Essa modelagem foi implementada em um sistema computacional que calcula um mapa de velocidades, abrangendo todo o campo visual, a partir do processamento de uma seqüência de imagens em movimento, captadas por uma câmera, e do subseqüente processamento das camadas neurais envolvidas no modelo. A fim de que a sua eficácia fosse verificada, diversos experimentos foram realizados, obtendo-se resultados bastante satisfatórios. / Everything that we see is mentally built by the human brain s visual system, from the stimuli received by the retinas: the perception of color, shape, depth and motion, the objects and the complete visual scenes. Researches on artificial intelligence, especially applied to robotics, look for emulating this biological function, in order to enable artificial systems to interact with the real world. However, simple tasks for a human being might be very complex for a robot. This work proposes a mathematical-computational modeling of the human visual system that is biologically plausible and capable to emulate motion perception and velocity perception of the objects present in the visual field. The proposed neural architecture represents V1 and MT cells of the visual cortex, with receptive fields using a convolution of the visual stimuli with a Gabor function, and a log-polar mapping of the retina cells to the equivalent ones in the visual cortex. That modeling was implemented in a computational system that calculates a map of velocities, comprehending the whole visual field, from the processing of a sequence of motion images, captured by a camera, and the subsequent neural layers processing. In order to evaluate the effectiveness of the system, several experiments were accomplished, obtaining quite satisfactory results.

A adubação e a utilização de cultivares mais produtivos consistem em tecnologias essenciais para melhorar a produtividade e a sustentabilidade da cultura do milho (Zea mays L.). A análise de imagens digitais é uma tecnologia utilizada para a identificação de deficiência nutricional em folhas de milho em estádios iniciais de desenvolvimento, já que, nos métodos atuais, é muito difícil a correção do nutriente deficiente no mesmo ciclo da cultura. O objetivo deste trabalho foi avaliar as características nutricionais e produtivas, bem como verificar métodos de extração de características de imagens digitais para diagnosticar sintomas de deficiência de nitrogênio (N) e potássio (K) em híbridos de milho, cultivados em casa de vegetação, com deficiência induzida em nitrogênio (N) ou potássio (K); e posteriormente no campo. O experimento foi independente para cada elemento e conduzido em 2 etapas: 1º) casa de vegetação sob cultivo hidropônico, com tratamentos em fatorial 4 (doses) x 3 (híbridos) e 4 repetições, sendo 4 doses: 5, 20%, 100% e 200% da dose completa; e 2º) campo, em blocos ao acaso em fatorial 4x3 (4 doses e 3 híbridos) e 4 blocos, sendo as doses de adubação: omissão individual e completa (0%) de N ou K, 50%, 100% e 200% da dose recomendada do nutriente em estudo. Os híbridos foram: DKB390 PróR2®(H1), Pioneer 30F35®(H2) e Syngenta Status®(H3). A coleta e digitalização das folhas foram realizadas nos estádios V4 e R1. Foram obtidas as imagens da folha indicativa do estádio (FI), que foram processadas pela análise de imagens e analisadas quimicamente. Os métodos de extração de características baseados em padrões de textura de imagens em escala de cinza foram: Fourier, Descritor Fractal (Fractal), Local Binary Pattern (LBP), Gabor Wavelets (GW) e Gabor Wavelets + Fractal Descriptors (GWF); e também foram estudados métodos de extração de características baseados em 4 índices espectrais de imagens coloridas: excesso de verde (EVd), vermelho normalizado (Vern), verde normalizado (Vn) e razão verde-vermelho (Rvv) e a combinação entre eles. Em casa de vegetação, foram determinadas massa seca da parte aérea (MSPA) e de raízes (MSRz) e as concentrações de macro e micronutrientes. No campo, no final do ciclo, foram realizadas avaliações da produtividade e análise química foliar e do solo. A redução nas doses de N ou de K nos híbridos estudados promoveu decréscimos significativos na concentração foliar desses elementos nos híbridos nos 2 estádios avaliados, apresentando sintomas visuais típicos de deficiência de N ou de K para os híbridos conduzidos com a menor dose de tal nutriente. A MSPA e MSRz nos híbridos conduzidos em casa de vegetação e a produtividade no campo também foram comprometidas com a redução na disponibilidade de N ou de K para os híbridos estudados. Para os híbridos conduzidos em casa de vegetação com doses de N ou de K, quando estudados separadamente pelos métodos baseados em textura, o Fourier apresentou alta porcentagem de acertos em todos os híbridos e nos 2 estádios, exceto para H3 no R1. Os melhores métodos baseados em índices espectrais apresentaram índice Kappa classificado como acima de bom. / The fertilization and the use of more productive cultivars are important technologies to improve productivity and sustainability of the maize crop. The digital image analysis is a technology used to identify nutritional deficiency in corn leaves, on the methodologies currently being applied, the correction of the deficient nutrient is not possible in the same growing cycle. The objective of this study was to evaluate the nutritional and productive characteristics and verify the extraction methods of digital image characteristics. This is performed to diagnose symptoms of nitrogen deficiency (N) and potassium (K) in corn hybrids (Zea mays L.) grown in a greenhouse, with induced nutritional deficiency in nitrogen (N) or potassium (K); and thereafter grown in the field. The experiment was independent for each element and conducted in two steps: 1; in a greenhouse under hydroponic cultivation, with treatments in a factorial 4 (doses) x 3 (hybrid) and 4 replications, with four doses: 5, 20%, 100% and 200% of full dose; and 2; the field in randomized blocks in a factorial 4x3 (4 doses and 3 hybrids) and 4 blocks, 4 fertilizer levels: individual and complete omission (0%) of N or K, 50%, 100% and 200 % of the recommended dose of the nutrient under study. The hybrids were DKB390 PróR2® (H1), Pioneer 30F35® (H2) and Syngenta Status® (H3). The collection and digitalization of the leaves were realizated in V4 and R1 growth stages. Indicative leaves of each stage were obtained and processed by image analysis and chemically analyzed. The extraction methods of characteristics based on texture patterns of images in gray-scale were: Fourier Descriptor Fractal (Fractal), Local Binary Pattern (LBP), Gabor Wavelets (GW) and Gabor Wavelets + Fractal Descriptors (GWF); and also characteristics extraction methods were studied based on 4 spectral indices of color images: excessive green (EVD), normalized red (Vern), normalized green (Vn), green-red ratio (RVV) and the combination of them. In the greenhouse were determined the dry mass of the aerial part of the plant (MSPA) and root (MSRz) and the concentrations of macro and micronutrients. In the field, at the end of the cycle, evaluations were carried out in productivity and foliar and soil analysis. The reduction in N or K levels in the studied hybrids led to significant decreases in foliar nutrient concentration in the plants conducted in a greenhouse and in the field in two stages evaluated, with typical visual symptoms of N deficiency or K for hybrid conducted with the lower dose of this nutrient. The MSPA and MSRZ in hybrid conducted in a greenhouse and productivity in the field were also committed to reducing the availability of N or K for the studied hybrids. To the hybrids conducted in the greenhouse with doses of N or K, when studied separately in the texture based methods, the Fourier showed high percentage of correct answers in all hybrids in both stages, except for H3 in R1. The best methods based on spectral indices presented classification considered more than good.

Nesta tese são abordados, de maneira integrada, aspectos de paralelismo em visão natural e artificial, com discussões críticas das diversas áreas relacionadas. O paralelismo é discutido no sistema visual dos primatas, assim como suas principais contribuições e motivações incentivando a incorporação de paralelismo em sistemas de visão artificial. Um dos objetivos principais é fornecer as bases de paralelismo para o desenvolvimento do projeto Cyvis-1, uma proposta do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética (IFSC-USP) para visão versátil, com forte motivação biológica e baseada no córtex visual dos primatas. Para tanto, foi introduzida e implementada a proposta CVMP (Cybernetic Vision Message Passage), um conjunto de ferramentas para o desenvolvimento de aplicações paralelas em visão, tanto para sistemas distribuídos como para máquinas multiprocessadores. Baseada em programação orientada a objetos, interação homem-máquina, engenharia de software e programação visual, a proposta prima pelo desenvolvimento de forma simples e amigável. O CVMP é testado, avaliado e validado quanto a aspectos de funcionalidade e utilização, através da implementação paralela de diversos algoritmos de visão computacional e de processamento de imagens (operadores locais, transformada de Hough e transformada de Fourier, entre outros) os quais, além de ilustrar a utilização da ferramenta, são discutidos em termos de arquitetura e balanceamento de carga. São apresentadas três aplicações reais de sistemas paralelos de visão computacional, implementadas através do CVMP, demonstrando a eficiência da ferramenta, na implementação paralela, na utilização e cooperação de trabalho. Duas destas aplicações (integração de atributos visuais no projeto Cyvis-1 e um modelo de complexidade com base na percepção humana), foram desenvolvidas em conjunto com outros pesquisadores do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética. A terceira aplicação apresenta uma proposta do autor para um sistema automático de reconhecimento de plantas arbóreas (Botânica) / This thesis addresses, in an integrated way, the concept and usage of parallelism in natural and artificial vision. It starts by revising the primate visual system, and discussing how its principles and solutions can be extended to computational systems. One of the main objectives is to supply the parallelism backbone for the development of the Cyvis-1 System, which is a proposal of the Cybernetic Vision Research Group (IFSC-USP) for versatile vision, presenting a strong biological motivation, especially regarding the primate visual cortex. In order to achieve these objectives, the CVMP - Cybernetic Vision Message Passage - had to be developed, representing a set of simple and friendly parallel tools for computer vision applications in distributed and parallel (multiprocessor) systems, which is based on object oriented programming, human-machine interaction, software engineering and visual programming. The CVMP is tested, evaluated and validated with respect to functionality and utilization through the parallel implementation of several algorithms in computer vision and image processing (local operators, Hough transform, Fourier transform, etc.) which, in addition to illustrating the tools, are also discussed as far as their architecture and load balancing is concerned. Three applications of parallel computer vision systems to real situations are presented and implemented by using CVMP, corroborating the effectiveness of the tools in the parallel implementation, usage, and researcher integration. Two such applications (visual attributes integration in Cyvis-1 and a human complexity model) have been developed in collaboration with other researchers at the Cybernetic Vision Research Group. The third application presents the author\'s proposal for an automated system for arboreal plants recognition (Botany)