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CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros / Not available

As pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta. / The pest and disease management is one of the significant factors in the citrus culture. This work focuses on the black spot disease ( C B S ) , a fungai disease caused by Guignardia citricarpa that occasions sunken lesions in the rind of fruits causing precocious maturation, accented fali, depreciation for in natura fruit market and increase of the production costs for disease controlling. One of the main problems to control the CBS disease is the delay to appearance of symptom (when the orchard is already infected), and the fungai presence identification is necessary as soon as possible, allowing the appliance of procedures to control it. Nowadays, spores identification, particularly the ascospores (sexual spores), is made by collecting suspended particles in orchards blown on discs, which are analyzed by specialists using the microscope. The use of a computer aided vision system to assist the spores identification is one of the strategies to speed up this process. In this work, methods to analyze and characterize the spores, based on its shape, were studied and compared. Among them, the shape curvature method and the Fourier descriptors, chosen for presenting the best result, were implemented in a system - the CITRUS Vis - to analyze the images and identify the ascospores.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-15122017-145610
Date27 April 2005
CreatorsPazoti, Mário Augusto
ContributorsBruno, Odemir Martinez
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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