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Avaliação do vigor e germinação de sementes de soja a partir da análise de imagens de plântulas / Vigor and germination assessment of soybean seeds from image analysis of seedlings

A cultura de soja desempenha um papel importante na economia nacional, por isso seria importante o estabelecimento de métodos de testes precisos que pudessem auxiliar na determinação da qualidade das sementes para definição do destino certo de um lote, direcionando-o para plantio ou alimentação. Testes de vigor são testes que levam em consideração a relação entre a semente e o ambiente de semeadura e complementam os resultados de testes de germinação, descrevendo o potencial que um lote de sementes possui para o desenvolvimento de plântulas normais sob um amplo conjunto de condições ambientais. O método clássico para avaliação da germinação e do vigor de sementes baseia-se na inspeção visual das plântulas após um período de germinação sendo um processo demorado e subjetivo, assim, neste trabalho é proposta uma novo método para automatizar a avaliação da germinação e do vigor de um lote de sementes de soja com base no desenvolvimento das plântulas, por meio da análise de imagens digitais. As imagens deste experimento são capturadas por um scanner e depois são submetidas a procedimentos para que se possam extrair as características relevantes para calcular o vigor. Foram avaliados três métodos para segmentar as imagens baseados nos modelos de cor RGB, HSV e imagens geradas pelo resultado de operações matemáticas entre canais dos dois modelos, foram testadas duas metodologias para separar o cotilédone da raiz em plântulas, sendo uma baseada no detector de bordas Canny e outra no detector de cantos SUSAN. Para calcular o índice de vigor, foram utilizadas equações propostas por outro Sako e também foi desenvolvida uma equação baseada no processo de irrigação de solo para análise de uniformidade do comprimento de plântulas. Como resultados obtiveram-se uma média de 91% de cotilédones removidos corretamente das imagens e uma nova equação que melhor representa a uniformidade e elimina a subjetividade humana. / Soybean plays an important role in the national economy, so it would be important to establish accurate methods that can assist in determining the quality of seeds to define the right destination to the seed lots, directing it to planting or feeding. Vigor tests are tests that consider the relationship between the environment and seed and complement germination tests results, describing the potential that seed lot has for developing normal seedlings under a wide range of environmental conditions. The classic methods to evaluate seed germination and vigor are based in visual inspection after a germination period, taking much time and it is a subjective task, thus this paper purposes a new method to automatize seed germination and vigor assessment based on seedlings growth using digital images analysis. Images for this experiment are captured by a scanner and then they are submitted to procedures which can extract relevant characteristics to calculate vigor and germination. Three different methods were tested to segmentate images using RGB and HSV color models and images created by results of mathematical operations among arrays of this two color models, having two methodologies to cotyledon from root in seedlings, being one based on Canny edge detector and another based in SUSAN corner detector. To calculate vigor index were tested equations purposed by another authors and also purposes using an equation developed to soil irrigation adapted for assess length uniformity of seedlings. As results we obtained an average of 91% of cotyledons removed properly from images and a new equation that best represents the uniformity of a seed lot and eliminates human subjetivity.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-15042015-104931
Date11 March 2015
CreatorsLima, Daniel Caio de
ContributorsRodrigues, Evandro Luís Linhari
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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