Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-07-08T12:55:45Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 870586 bytes, checksum: 3004880a7a2f998cae39e65aab0c5b11 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T12:55:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 870586 bytes, checksum: 3004880a7a2f998cae39e65aab0c5b11 (MD5) Previous issue date: 2015-07-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O domínio de metodologias para a obtenção de carcaças com maior proporção de músculos e quantidade correta de gordura vem sendo estudado amplamente com o intuído de facilitar e baratear os procedimentos já existentes. As técnicas referentes a composição corporal e as exigências nutricionais de bovinos ainda são limitadas. Assim, o objetivo desse trabalho é desenvolver um sistema computacional para o cálculo de métricas para a estimação da massa corporal de bovinos da raça Nelore. Utilizou-se uma câmera com sensor infravermelho (IR) para a captação de imagens e profundidade dos animais. Foi delimitado o contorno do animal, e foi feito o processamento das coordenadas dos pontos internos, que foram interpolados determinando uma superfície tridimensional do animal. Algoritmos foram desenvolvidos para o processamento das imagens e a estimação da massa corporal através de predição estatística. As técnicas de processamento de imagens, foram utilizadas para obtenção de 29 descritores do bovino, entre elas altura média, área do plano dorsal, índices volumétricos, e outras métricas geométricas e coeficientes relacionados às transformações da imagem pelos métodos de Fourier e Wavelet. Os descritores calculados foram correlacionados com a massa real do animal e o método de regressão linear multipla stepwise (RS) foi aplicado para se estabelecer a eficácia da predição da massa corporal. / The methodologies domain to obtain substrates with higher proportions of muscle and fat correct amount has been widely studied with the sensed facilitating and cheapening the existing procedures. The techniques related to body composition and nutritional requirements of cattle are still limited. The objective of this work is to develop a computer system for calculating metrics for estimating the body weight of Nelore cattle. We used a camera with infrared (IR) sensor for capturing images and depth of animals. The animal was defined contour, and was made the processing of the coordinates of the internal points which are interpolated by determining a three-dimensional surface of the animal. Algorithms were developed for the image processing and estimation of body mass by statistical prediction. Image processing techniques were used to obtain 29 bovine descriptors, including average height, dorsal plan area, volumetric ratios, and geometric and other factors related to the transformation of the image by the methods of Fourier and wavelet metrics. The calculated descriptors were correlated with the actual weight of the animal and linear stepwise multiple regression method (RS) was used to establish the efficacy prediction of body weight.