Este trabalho propõe e implementa uma solução para o problema de mapeamento 2D de ambientes internos usando um robô móvel (projetado e construído especificamente para essa pesquisa) equipado com o sensor Kinect da Microsoft. Esse sensor é classificado como uma câmera RGB-D ou câmera de profundidade, pois gera uma nuvem densa de pontos com informação de posição 3D associada a cada ponto. Para tal, um conjunto de pontos de luz infravermelha é projetado no ambiente usando um padrão pseudoaleatório pré-determinado e uma câmera infravermelha interna no Kinect detecta e calcula a localização dos pontos de luz que estão no seu campo de visão. Inicialmente a nuvem de pontos gerada pelo Kinect é processada pelo algoritmo RANSAC (RANdom SAmple Consensus) para extração das características (localização) dos objetos do ambiente no sistema de coordenadas com origem no robô móvel (mapa local). As imagens de duas câmeras RGB do tipo webcam sem fio no teto do laboratório são usadas para determinar a pose do robô (localização e orientação) no mapa global. Com essa informação, as coordenadas dos objetos detectados são transformadas do mapa local para o mapa global. O robô deve então ser reposicionado no ambiente para que uma nova nuvem de pontos seja gerada e capturada pelo Kinect embarcado. Neste trabalho, uma lente do tipo zoom foi usada para reduzir o alcance mínimo do Kinect de 80 cm (valor padrão) para aproximadamente 30 cm. Visando reduzir os erros de localização, são propostos e implementados modelos de calibração para a câmera IR do Kinect e para o algoritmo de localização do robô a partir das imagens das câmeras do teto. Os resultados de testes experimentais no laboratório em um ambiente real com tamanho 1,60 m x 2,70 m comprovam que a solução proposta é satisfatória.

Os motores instalados nos foguetes desenvolvidos atualmente no Brasil utilizam o propelente sólido como o principal componente gerador de empuxo. Durante a fase de fabricação desses motores é utilizado um revestimento interno de material isolante térmico, a fim de proteger o invólucro do motor das altas temperaturas produzidas pelos gases gerados na combustão. A adesão entre o bloco de propelente sólido e o isolante térmico é realizada por uma fina camada aderente, denominada por "liner". Essa adesão deve assegurar que todo o conjunto se mantenha adequadamente unido durante as etapas de estocagem, transporte, montagem e lançamento. A utilização de motor com irregularidades de continuidade nessa adesão pode provocar a geração descontrolada de gases, sendo que essa situação tem potencial para causar a explosão do motor-foguete. No processo adotado pelo Instituto de Aeronáutica e Espaço, após a aplicação da aludida camada, um especialista realiza a tarefa de inspeção visual minuciosa em busca de áreas irregulares, na superfície da camada aderente, capazes de comprometer a adesão do propelente. Decorrente da natureza da mencionada tarefa, a adoção da visão computacional como recurso para auxiliar a inspeção de superfícies de camada aderente se mostrou favorável como contribuição para esse processo. Nesse contexto, este trabalho propõe a utilização de algoritmo baseado em visão computacional para auxiliar o especialista na detecção de áreas com superfícies irregulares. Estão previstos, basicamente, nesse algoritmo recursos para parametrização, tratamento de reflexos, e análises de intensidade de cor. A validação dos recursos do algoritmo foi obtida por meio de testes práticos executados em protótipo dedicado para esse fim. Os resultados positivos obtidos nos testes sugerem que o algoritmo, quando for integrado em arquitetura física afim, será capaz de auxiliar a tarefa de identificar áreas irregulares, na superfície da camada aderente, capazes de comprometer a adesão do propelente.

Disfunções na percepção das cores, i.e. discromatopsias, podem ocorrer por um grande número de causas, sejam estas congênitas ou adquiridas. A possibilidade de cura torna premente a necessidade de se conhecer os impactos das discromatopsias sobre a vida de seus portadores. Questionários que avaliam a qualidade de vida na área de pesquisa visual vêm se mostrando eficazes para verificação do impacto de doenças do sistema visual sobre a qualidade de vida dos indivíduos. Todavia, nos instrumentos que atualmente existem questões relacionadas à visão de cores ainda são praticamente ausentes. Com o intuito de avaliar o impacto da discromatopsia congênita sobre a vida de indivíduos adultos com este tipo de alteração visual, este estudo tem por objetivo desenvolver uma ferramenta que acesse dimensões deste impacto. O estudo foi desenvolvido em três etapas: estudo exploratório-descritivo por meio de entrevista semiestruturada, desenvolvimento metodológico da tecnologia e estudo piloto dos questionário construídos. Foram entrevistados 14 participantes (cuja média de idade ± 39,99 e do grupo controle ± 27,16) e aplicado o pré-teste em 12 sujeitos. Todos os sujeitos realizaram avaliação psicofísica e extração de DNA para verificação do tipo de discromatopsia. As respostas entrevistas semiestruturadas foram transcritas e analisadas com auxílio do Software Sphinx Software (Sphinx Brasil, Canoas, Rio Grande do Sul, Brasil) e análise estatística descritiva utilizamos o programa Statistica versão 6.0 (StartSoft Inc., Tulsa, Oklahoma, EUA) e adotado um nível de significância de 0,05 (= 5%). A partir das respostas dadas foram formulados dois questionários pilotos que visam avaliar o impacto da alteração de visão de cores: um com respostas lineares e outro escalar. O cálculo dos escores obtidos no pré-teste foram gerados a partir da somatória da pontuação das questões das ferramentas. Dos quatorze participantes, estudados, pudemos observar que as discromatopsias apresentam influência direta sobre as atividades de vida diária e profissional dos indivíduos avaliados. Os escores corroboram com gravidade da alteração visual pois quanto mais alterados os testes psicofísicos maiores os escores nos questionários o que indica maior impacto na vida dos sujeitos. Das escalas de respostas experimentadas a intervalar possui maior precisão nas respostas obtidas, principalmente nos sujeitos de alteração tipo deutan (maior n). A alteração visual de acordo com os sujeitos não possui carácter limitante mas é significativa de acordo com os escores. A ferramenta criada poderá auxiliar estudos futuros relacionados a discromatopsia para melhor entendimento da influência dessa alteração visual / Dysfunctions in color perception, as dyschromatopsia can occur for different reasons, whether congenital or acquired. The possibility of a cure generates a pressure to know the impact of dyschromatopsia in the lives of affected individuals. Questionnaires that assess quality of life in visual field have shown the impact of diseases in the visual system and the quality of life in this individuals. However, the instruments that currently have issues related to color vision are still virtually absent. In order to evaluate the impact of congenital dyschromatopsia on the lives of adults with this type of visual defect, this study aims to develop a questionnaire that assesses dimensions of this impact. The study was conducted in three stages: exploratory descriptive study with semi-structured interview, methodological development of technology and a pilot study of constructed questionnaire. Were interviewed 14 participants (average age 39.99 ±; control group ± 27.16) and the pretest was applied in 12 participants. All individuals made psychophysical tests and DNA extraction to verify the type of dyschromatopsia. The answers of semi-structured interviews were transcribed and analyzed by Sphinx Software (Sphinx Brasil, Canoas, Rio Grande do Sul, Brasil). For the statistical analysis we used the software Statistica 6.0 (StatSoft Inc., Tulsa, Oklahoma, USA) and adopted a 0.05 significance level ( = 5%). From the answers given were formulated two pilots questionnaires to assess the impact of color vision change: one with linear responses and another with interval responses. The calculation of the scores obtained in the pretest were generated from the scores of the sum of the answers. The answers that used scalar scale has more precision in the responses obtained, especially in individuals with deutan defect colour vision. According to participants, the visual defect is not a limiting factor, but proved to be something significant through the scores obtained in the questionnaires. This questionnaire would support others studies and helps to understand the influence of this color vision deficiency in the lives of the affected individuals

A atenção conjunta é considerada, na literatura específica, como sendo uma habilidade fundamental do bebê para que este possa, a partir dela, estabelecer um conjunto de dimensões básicas no seu desenvolvimento cognitivo, social e afetivo. A atenção conjunta se refere a comportamentos como olhar na direção do olhar do outro, observar a face, a intenção e os interesses do outro, mostrar e compartilhar interativamente objetos com outros. Episódios de atenção conjunta, portanto, podem quase ser denominados de episódios de atenção visual conjunta. Esta capacidade, como dado eminentemente visual, tem sido considerada como crucialmente importante para o desenvolvimento da capacidade interativa do bebê, sendo indispensável para que este se socialize. Entretanto, ao se pensar estes processos em crianças cegas ou com deficiência visual severa, depara-se com a pouca quantidade de informação disponível em dados de pesquisas. Assim, a meta desta pesquisa foi investigar se ocorreu e como ocorreu a construção, o estabelecimento e a manutenção do processo de atenção conjunta em um bebê vidente e um bebê com deficiência visual severa, ambos em interação com os parceiros em seu entorno. Para tal, partiu-se da verificação de quais pistas sensoriais o bebê ou os parceiros circundantes se utilizam nas interações (se pistas visuais, táteis, vestibulares, auditivas, cinestésicas, olfativas ou gustativas) para iniciar, estabelecer e manter a atenção conjunta. Utilizou-se de estudo de casos múltiplos-exploratórios, envolvendo um bebê com deficiência visual severa e sua família vidente, fazendo-se um contraponto com um bebê vidente em uma família também vidente. O contraponto se mostrou importante para dar visibilidade a recursos e aspectos específicos do processo, e também preservar as características dos ambientes em que os bebês e suas famílias se encontram. A perspectiva sócio-interacionista permitiu a compreensão dos processos desenvolvimentais que ocorrem nestas situações. A construção do corpus se deu através de videogravações, posteriormente recortadas de acordo com sua relevância para a verificação da meta proposta, sendo as cenas selecionadas transcritas. Para a análise destes recortes considerou-se a abordagem microgenética, com aporte metodológico da Rede de Significações funcionando como proposta privilegiada e possibilitadora da compreensão da complexidade dos processos. Como resultados, verificou-se que para o bebê vidente, os dados encontrados confirmam o que a literatura específica indica como sendo o percurso típico para a construção da atenção conjunta. Para o bebê com deficiência visual severa, nota-se também, a partir de outras pistas que não as visuais, o estabelecimento e a manutenção do processo de atenção conjunta. Sugerem-se, entretanto, mais pesquisas a respeito destas questões, não só para se buscar mais dados a partir de outros bebês videntes e também com as mesmas características sensoriais diferenciadas da cegueira ou da deficiência visual severa, como também para contribuir com a construção de novos dados teóricos a respeito do tema. / Joint attention is considered, in specific literature, as a fundamental skill of the baby. Through this ability, the baby sets up a group of basic dimensions in his cognitive, social and affective development. Joint attention refers to behaviors like looking in the direction of someone else\'s gaze, observe the face, the intent and the interests of the other, pointing out and sharing objects interactively with other. Joint attention episodes, therefore, can almost be called joint visual attention episodes. This ability, basically as a visual fact, has been considered as crucially important for the development of the interactive capabilities of the baby, becoming essential for his socialization. However, there is few survey data about joint attention in severe visual impairment or blind children. Therefore, this research aims to investigate if occurs and how occurs the construction, establishment and maintenance of joint attention process in a seer baby, and in a severe visual impairment baby, both in interaction with surrounding partners. This work is intended to check what sensorial cues are being used, by the baby or by the surrounding partners, in their interactions (whether visual, tactile, vestibular, auditory, kinesthetic, olfactory or gustatory) to initiate, establish and maintain joint attention. It was choosen the methodology Exploratory Multiple Case Study, involving a severe visual impairment baby and its seer family, as a counterpoint to a seer baby and its seer family. This approach offered additional visibility to some specific aspects in joint attention, and, in addition, to preserving surrounding characters in which babies and their families are involved. The Social-Interactionist Perspective allowed the understanding of such developmental processes. Corpus Construction were captured on digital video recordings, subsequently prepared accordingly to the work goal and its relevancy. The selected scenes were transcribed. For the analysis of these clippings was considered a microgenetic approach. The Network of Meanings sustained the comprehension of joint attention processes and offers methodological support. As an outcome for the seer baby, this work endorses what specific literature indicates for the establishment of joint attention in a typical development child. For this baby with severe visual impairment, it was observed establishment and maintenance of joint attention process, from non visual sensory cues. However, it suggests more research on these issues to generate new contribuitions over the theme joint attention, not only to seer babies, but also to severe visual impairment babies. These future works might contribute to build new theoretical data on joint attention, in typical or even atypical sensorial conditions of development.

A robótica é uma área multidisciplinar que cresce continuamente com a contribuição do avanço científico e aumento frequente do poder computacional do hardware. As pesquisas em robótica estão divididas em diversas linhas de investigação. A visão computacional é uma das linhas de pesquisa de grande interesse devido à farta variedade de métodos e técnicas oferecidas. Um dos maiores desafios para os robôs é descobrir e analisar o ambiente em que estão inseridos. Dentre os principais sensores que podem ser utilizados, as câmeras digitais oferecem um bom benefício: podem ser leves, pequenas e baratas, características fundamentais para alguns robôs. Este trabalho propõe o desenvolvimento e análise de um sistema de visão computacional para rastrear veículos usando sistemas de detecção e classificação de segmentos em imagens. Para atingir os objetivos são investigados métodos de extração de informações das imagens, modelos de atenção visual e modelos de aprendizado bioinspirados para detecção e classificação de veículos. Para a tarefa de atenção visual foram utilizadas as técnicas de geração de mapas de saliência iNVT e VOCUS2, enquanto que para classificação foi empregada a técnicas bag-of-features e finalmente, para o rastreamento do veículo especificado, durante seu percurso em uma rodovia, foi adotada a técnica Camshift com filtro de Kalman. O sistema desenvolvido foi implementado com um robô aéreo e testado com imagens reais contendo diferentes veículos em uma rodovia e os resultados de classificação e rastreamento obtidos foram muito satisfatórios. / Robotics is a multidisciplinary area that continually grows with the contribution of scientific advancement and frequent increase in computational hardware power. Research in robotics are divided into several lines of investigation. Computer vision is one of the research areas of great interest due to the abundant variety of methods and techniques offered. One of the biggest challenges for the robots is to discover and analyze the environment in which they are inserted. Among the main sensors that can be used, digital cameras offer good benefits: they can be lightweitgh, small and cheap, which are fundamental characteristics for some robots. This work undertakes the development and analysis of a computer vision system to track vehicles by detecting and classifying segments in imaging systems. To achieve the objectives, methods on image information extraction, visual attention models and bioinspired learning models were studied for detection and classification of vehicles. For the task of visual attention the INVT and VOCUS2 models were used to generate saliency maps, while for classification was applied the bag-of-features method and finally to track the specified vehicle during its journey on a highway, it was adopted CamShift technique joint with a Kalman filter. The developed system was implemented with an aerial robot and tested with real images containing different vehicles on a highway and the results of classification and tracking obtained were very satisfactory.

O emprego de veículos autônomos é uma prática comumente adotada para a melhoria da produtividade no setor agrícola. No entanto, o custo computacional é um fator limitante na implementação desses dispositivos autônomos. A alternativa apresentada neste trabalho consistiu no desenvolvimento de um dispositivo de hardware dedicado para a navegação de robôs móveis agrícolas, o qual indica áreas navegáveis e não navegáveis, além do ângulo de inclinação do veículo em relação à linha de plantio. O desenvolvimento do projeto foi baseado em um método de extração de características visuais locais por meio do processamento de imagens coloridas obtidas por uma câmera de vídeo. O circuito foi implementado por meio de uma ferramenta de desenvolvimento baseado em um FPGA de baixo custo. O circuito consiste nas etapas de classificação, processamento morfológico e extração das linhas de navegação. Na primeira etapa, os pixels são classificados a partir do modelo de cores HSL em classes que representam as áreas passíveis e não passíveis de navegação. Posteriormente, a etapa de processamento morfológico realiza as tarefas de filtragem, agrupamento e extração de bordas. O processamento morfológico é realizado por meio de um arranjo de unidades de processamento dedicadas. Cada unidade pode realizar uma operação básica de morfologia matemática. O elemento estruturante utilizado na operação, bem como a operação realizada pela unidade, é configurado por meio de parâmetros do projeto. O processo de extração das linhas de orientação é realizado por meio do método de regressão linear por mínimos quadrados. A arquitetura proposta no projeto permitiu o processamento em tempo real de imagens para a aplicação de navegação autônoma de robôs móveis em ambientes agrícolas. / The use of autonomous vehicles is a generally adopted practice to improve the productivity in the agriculture sector. However, the computer requirements are a limiting factor for implementation of these autonomous devices. The alternative shown in this paper is the design of a dedicated hardware for the autonomous agricultural robot navigation. The project development was based on a local visual feature extraction method by processing digital images obtained from a color video camera. The circuit was implemented through a development tool based on a low cost FPGA. The circuit consists of stages of classification, morphological processing and guidance line extraction. In the first stage, the pixels are classified through HSL color model into classes that represent suitable and unsuitable area for navigation. Then, the morphological processing stage performs filtering, grouping and edge detection tasks. The morphological processing is carried out by an arrangement of dedicated processing units. Each unit can perform a basic operation of mathematical morphology. The structuring element used in the operation and the operation performed by the unit are configured through project parameters. The guidance line extraction process is performed through the linear regression method by least square. The architecture proposed in the design allowed the real-time image processing in autonomous robot navigation applications in agricultural environments.

Objetivos: Avaliar a capacidade do eletrorretinograma de padrão reverso (PERG) macular e multifocal (mf) de diferenciar pacientes com suspeita de glaucoma (SG) e glaucoma com defeito de campo hemianópico (GH) de controles, comparar a capacidade de discriminação do PERG e tomografia de coerência óptica (TCO) fourrier domain, e avaliar a relação entre as medidas do PERG e TCO. Métodos: Medidas do campo visual (CV) computadorizado, respostas do PERG transiente e modo estacionário e PERGmf foram obtidos dos SG (n=14, 24 olhos), GH (n=5, 7 olhos) e controles (n=19, 22 olhos). Os seguintes parâmetros de TCO foram investigados: camada de fibras nervosas da retina peripapilar (CFNRpp), espessura total da mácula e espessuras das camadas segmentadas da mácula. As medidas foram analizadas utilizando-se modelos lineares de efeito misto. Também foi avaliada a relação entre as medidas e a performance diagnóstica de cada tecnologia. Resultados: Comparado aos controles, a média do tempo de pico de P50 da resposta do PERG transiente estava reduzida nos SG e GH, enquanto que a fase, a amplitude do modo estacionário e respostas do PERGmf estavam anormais apenas no GH. A média das medidas da TCO de espessura macular e da CFNRpp nos SG e GH diferiram significativamente dos controles. Uma significativa relação foi observada entre o PERG e a maior parte dos dos parâmetros do CV central e TCO. A análise por regressão e componentes principais revelou que a TCO de nervo óptico e mácula, assim como o PERG transiente e PERGmf tiveram estatisticamente capacidade similar em discriminar os SG dos controles. Conclusões: Os parâmetros do PERG e da TCO podem estar anormais, com significativa relação entre as medidas, em uma porcentagem alta de olhos com SG com CV normal. Nossos achados sugerem que as duas tecnologias podem ser úteis e complementares na detecção precoce de glaucoma / Purpose: To evaluate the ability of macular and multifocal (mf) pattern electroretinogram (PERG) to differentiate glaucoma suspects (GS) and glaucoma with hemifield loss (GHL) from controls, to compare the discrimination ability of PERG and fourier-domain optical coherence tomography (fdOCT), and to assess the relationship between PERG and fdOCT measurements. Methods: Standard automated perimetry (SAP), steady-state and transient PERG responses and mfPERG measurements were obtained from GS (n=14, 24 eyes), GHL (n=5, 7 eyes) and controls (n=19, 22 eyes). The following fdOCT parameters were investigated: circumpapillary retinal nerve fiber layer (cpRNFL), full-thickness macula, and segmented macular layer thicknesses. Measurements were compared using mixed effects linear models. The relationships between measurements and the diagnostic performance of each technology were also assessed. Results: Compared to controls, average P50 peak time transient PERG responses were reduced in GS and GHL, whereas average phase and amplitude steady-state and mfPERG responses were abnormal only in GHL. The average fdOCT-measured cpRNFL and macular thickness measurements in GS and GHL differed significantly from controls. A significant relationship was found between PERG and most fdOCT or central SAP sensitivity parameters. Principal component regression analysis revealed that optic disc and macular OCT parameters, along with mfPERG and transient PERG parameters had statistically similar ability to discriminate GS from controls. Conclusions: PERG and OCT parameters may be abnormal, with significant correlations between measurements, in a high percentage of GS eyes with normal SAP. Our findings suggest that both technologies may be helpful and complementary in early glaucoma detection

A detecção e reconhecimento de objetos é uma tarefa fundamental em aplicações relacionadas à navegação autônoma de robôs móveis e veículos inteligentes. Com a evolução tecnológica nos sistemas sensoriais, surgiram equipamentos capazes de detectar e representar os elementos presentes no ambiente de forma tridimensional, em estruturas chamadas nuvem de pontos. Os sensores 3D geralmente capturam um grande volume de pontos em curtos intervalos de tempo, o que demanda técnicas robustas para processamento dessa informação além de tolerância a eventuais ruídos nos dados. Uma abordagem frequentemente utilizada na área de Visão Computacional para redução de dimensionalidade é a extração de features robustas, armazenando um subconjunto de informações representativas e simplificadas do conjunto de dados. Esta tese apresenta uma metodologia de classificação de objetos em nuvens de pontos 3D através da extração de features 3D globais. Foi desenvolvido um novo descritor 3D invariante à escala, translação e rotação denominado 3D-CSD (3D-Contour Sample Distances) para representação da superfície dos objetos presentes no ambiente, e utilizado um método de aprendizado supervisionado para reconhecimento de padrões. Os experimentos realizados envolveram o uso de Redes Neurais Artificiais para o reconhecimento de diferentes classes de objetos, avaliando e validando a metodologia proposta. Os resultados obtidos demostraram a viabilidade da aplicação desta abordagem para o reconhecimento de objetos em sistemas de percepção 3D. / Objects detection and recognition is a critical task in applications for mobile robots and intelligent vehicles autonomous navigation. With the advent of many 3D sensors, environment elements can be detected and represented in three-dimensional mode, in structures known as point clouds. 3D sensors usually capture a large amount of points at high rates, requiring robust techniques to process this information and also deal with noise on input data. A common approach in the Computer Vision field for dimensionality reduction is the use of robust features extraction techniques. This way, only a subset with representative and simplified information from the dataset is processed. This thesis presents a methodology for objects recognition in 3D point clouds using global 3D features extraction. A novel 3D descriptor invariant to scale, translation and rotation named 3D-CSD (3D-Contour Sample Distances) was developed to represent the objects surface, and a supervised learning method used for pattern recognition. The experiments were performed using Artificial Neural Networks for the recognition of different classes of objects, evaluating and validating the proposed methodology. Obtained results demonstrated the feasibility of this approach application for object recognition in 3D perception systems.

Para ter uma aplicação real, um robô móvel deve poder desempenhar sua tarefa em ambientes desconhecidos. Uma arquitetura para robôs móveis que se adapte ao meio em que o robô se encontra é então desejável. Este trabalho apresenta uma arquitetura adaptativa para robôs móveis, de nome AAREACT, que aprende como coordenar comportamentos primitivos codificados por Campos Potenciais através de aprendizado por reforço. Cada comportamento utiliza a informação de apenas um tipo de sensor (visão, sonar ou odometria). O sensor de visão foi desenvolvido neste trabalho, e utiliza os tempos para colisão obtidos através da análise de seqüências de imagens para indicar a disposição dos objetos à frente do robô. A atuação da arquitetura proposta é comparada com a apresentada por uma arquitetura com coordenação fixa dos comportamentos, demonstrando melhor desempenho. Os resultados obtidos neste trabalho também apontam a alta capacidade de adaptação da arquitetura AAREACT. / It is desirable that mobile robots applied to real world applications perform their operations in previously unknown environments. Thus, a mobile robot architecture capable of adaptation is very suitable. This work presents an adaptive architecture for mobile robots called AAREACT, that has the ability of learning how to coordinate primitive behaviors codified by the Potential Fields method through reinforcement learning. Each behavior uses the information of a single sensor (vision, sonar or odometer). This work also brings details about the vision sensor\'s development, which uses time-to-crash information in order to detect distances to frontal obstacles. The proposed architecture\'s actuation is compared to that showed by an architecture that performs a fixed coordination of its behaviors, and shows a better performance. The obtained results also suggest that AAREACT has good adaptation skills.

Um sistema de visão artificial (SVA) para diagnose nutricional de milho, baseado em análise de imagens de folhas foi recentemente proposto pelo GCC-IFSC e Agrárias-FZEA/USP. O objetivo do estudo foi avaliar o estado nutricional do milho cultivado em casa de vegetação em solução nutritiva, com deficiência e suficiência nutricionais induzidas de nitrogênio (N), fósforo (P), potássio (K) e manganês (Mn) utilizando visão artificial, e posteriormente em campo visando validar o diagnóstico pelo sistema de visão artificial desenvolvido. As doses dos nutrientes foram constituídas pela omissão, 1/5, 2/5 e a dose completa, combinadas em três estádios de desenvolvimento do milho (V4, V7 e R1), com quatro repetições. O experimento foi individual para cada elemento. Em cada época foram coletadas imagens de folhas indicativas do estádio (FI), folhas velhas (FV) para o N, P e K e folhas novas para o Mn, que foram primeiramente digitalizadas em 1200 dpi, e em seguida encaminhadas para serem analisadas quimicamente. Também foram avaliadas nas plantas, as variáveis biométricas (altura, diâmetro do colmo e número de folhas) e determinar as produções de massa seca da parte aérea e do sistema radicular, além da determinação dos teores de nutrientes. A omissão de N, P e K proporcionaram deficiências nutricionais características nas folhas do milho, quando cultivado em casa de vegetação. As modificações nas folhas do milho, com as doses dos nutrientes estudadas, possibilitaram a obtenção de imagens necessárias para o desenvolvimento do SVA, em casa de vegetação. A utilização das imagens da casa de vegetação para treinar o SVA visando à validação de imagens do campo, gerou confusão na interpretação, levando a erros de classificação, entretanto, o uso desta tecnologia para diagnose nutricional do milho, tanto em casa de vegetação, como no campo, é promissora. / An artificial vision system (AVS) for nutrient diagnosis of corn, based on analysis of images of leaves was recently proposed by SCG-IFSC and Agrarian-FZEA/USP. The objective was evaluate the nutritional status of maize grown in a greenhouse in nutrient solution with induced nutritional deficiency and sufficiency of nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K) and manganese (Mn) using artificial vision, and correlate the results obtained with foliar analysis, and then the field in order to validate the diagnosis by artificial vision system developed. Doses of nutrients were established by omission, 1/5, 2/5 and full dose, combined into three developmental stages of corn (V4, V7 and R1), with four replications. The experiment was for each individual element. Images of leaves were collected in each epoch indicating the stage (FI), old leaves (FV) for N, P and K and Mn for new leaves, which were first scanned at 1200 dpi, then sent to be analyzed chemically. The biometric variables (height, stem diameter and number of leaves) were also evaluated, and the dry matter production of shoots and roots was determined, besides the determination of nutritional content. The omission of N, P and K caused typical nutrient deficiencies provided in the leaves of maize when grown in a greenhouse. The changes in the leaves of maize, with doses of nutrients studied, allowed the imaging necessary for training SVA in a greenhouse. The use of images of the greenhouse to train the SVA aiming to validate images of the field has led to confusion in the interpretation leading to errors of classification, however the use of this technology for nutrient diagnosis of corn, both in the greenhouse and in the field, is promising.