Orientador: Rouverson Pereira da Silva / Coorientador: Walter Maldonado Júnior / Glauco de Souza Rolim / Daniel de Bortoli Teixeira / Luis Carlos Cirilo Carvalho / Gabriel Araújo e Silva Ferraz / Resumo: O café é uma commodity cujo preço é ajustado conforme parâmetros de qualidade, sendo a colheita uma operação que está intimamente ligada à qualidade final do produto. Sabemos que frutos no estádio cereja apresentam melhor qualidade de bebida em comparação aos frutos verdes ou secos. Além disso, a planta de café em suas condições naturais, apresenta maturação em todos os estádios na mesma planta. Sendo assim, o café seria uma cultura com potencial que justifique mais pesquisas na colheita. Surge então a hipótese: e se fosse possível colher somente frutos maduros - cereja e seco? Permanecendo os frutos verdes ainda na planta, para completar seu ciclo de maturação fisiológica, sendo colhidos em um segundo momento? E se com um celular em mãos o produtor pudesse tirar fotografias dos grãos, e um estimador digital reconhecesse os frutos e estimasse a produtividade e classificasse os frutos em seus respectivos estádios de maturação. Seria possível ter uma quantidade de informação suficiente de pontos em uma área, para gerar um mapa de produtividade e maturação? De posse do mapa, poderíamos gerar um "projeto de colheita" a ser realizado pela colhedora, buscando colher apenas os frutos de interesse. Para comprovar tal situação dividimos o trabalho em duas etapas: 1) Por meio de imagens identificar os frutos de café digitalmente. Esperamos que por meio de imagens tiradas por celulares ou câmeras possam estimar a produtividade e maturação, utilizando as técnicas de processamento de imag... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: ABSTRACT: Coffee is a commodity which price is adjusted according to quality parameters, the harvest is an operation that is closely linked to the final quality of the product. We know that fruits in the cherry stage have better quality drink compared to green or dry fruits. In addition, the coffee plant in its natural conditions, shows maturation in all stages in the same plant. Therefore, coffee would be a crop with potential to justify more research at harvesting. The hypothesis then arises: what if it were possible to harvest only ripe fruits - cherry and dry? Remaining the green fruits still in the plant, to complete their physiological maturation cycle, being harvested in a second moment? And if with a cell phone in hand farmers could take pictures of the grains, and a digital estimator would recognize the fruits and estimate the productivity and classify the fruits in their respective stages of maturation. It would be possible to have enough information in the area to generate maps of productivity and maturation. In the possession of the map, we could generate a "harvest project" to be carried out by the harvester, seeking to reap only the fruits of interest. To prove this situation, we divide the work into two stages: 1) With images, digitally identifies coffee fruits. We hope that by means of images taken by cell phones or cameras can estimate the productivity and maturation, using the techniques of image processing by Deep learning; 2) Through maps of productivity a... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000919534 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Kazama, Elizabeth Haruna. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias. |
| Publisher | Jaboticabal, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | iv, 97 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
Page generated in 0.0018 seconds