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Previous issue date: 2013-09-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nowadays, the process of determining the longitudinal distance between seeds in a plantability test is manual and prone to failures. For maize, the seed distribution in inadequate distances prevents each plant has the space needed for their growth, providing competition for nutrients and light , as well as plants arranged far apart, provide space for the development of weed. Considering the importance of testing plantability and that it has been done manually and prone to failures, this study aimed to develop an automated environment analysis of seed distribution, consisting of a combination of mat plantability, movie camera and software. A treadmill plantability metered seed and topped with carpet, which was incorporated into a frequency inverter to allow the mat to work at different speeds, the videos were recorded using the camera Contour+, and the software was developed in Java, implementing techniques of digital image processing appropriate to the problem at hand. The environment developed made possible to obtain an accurate reading of the distance between seeds by counting the elapsed time between each detection time of each seed crosses a certain video point and the speed of the treadmill. There were performed two different types of tests. In the test with previously known distances, the largest error obtained in the measured distances was 0.9 cm, which represents 2.25% at a distance of 40 cm from seeds, such as maize and the mean error was 0.19 cm which represents 0.48% at a distance of 40 cm from seeds. The tests with long measuring 500 seeds showed that the system detects the most seeds passing the mat, with the highest error rate 1.26%. The proposed environment also allows the detection of seeds with different colors, as in this research were used in natura seeds (yellow, extracted directly from a spike), reddish and bluish, according to the treatment received. It is believed that the solution can assist in the selection of faster and more efficient dosing discs along the plantability tests and consequently in obtaining a better arrangement of plants in the field, leading to higher productivity. / Atualmente, o processo de determinação da distância longitudinal de sementes em um teste de plantabilidade é manual e propenso a falhas. Para a cultura do milho, a distribuição de sementes em distâncias inadequadas impede que cada planta tenha o espaço necessário para seu crescimento, propiciando a concorrência por nutrientes e luz, assim como plantas dispostas de forma muito distantes, propiciam espaço para o desenvolvimento de plantas daninhas. Considerando a importância do teste de plantabilidade e que este vem sendo feito de forma manual e propenso a falhas, este trabalho teve o objetivo de desenvolver um ambiente automatizado de análise de distribuição de sementes, composto por uma combinação de esteira de plantabilidade, câmera de filmagem e software. Foi utilizada uma esteira de plantabilidade com contador de sementes e com cobertura de carpete, à qual foi incorporado um inversor de frequência para possibilitar que a esteira trabalhasse em diferentes velocidades, os vídeos foram registrados utilizando a câmera Contour+, e o software foi desenvolvido em linguagem Java implementando técnicas de processamento digital de imagens adequadas ao problema em questão. Com o ambiente desenvolvido foi possível obter uma leitura precisa da distância entre as sementes, pela contagem do tempo decorrido entre cada detecção do momento em que cada semente cruza determinado ponto do vídeo e a velocidade da esteira. Foram realizados dois tipos diferentes de testes. Com o teste com distâncias previamente conhecidas, o maior erro obtido na medida das distâncias foi de 0,9 cm, que representa 2,25% em uma distância de 40 cm entre sementes, como é o caso do milho e a média de erro foi de 0,19 cm, que representa 0,48% em uma distância de 40 cm entre sementes. Os testes de medição longa com 500 sementes mostraram que o sistema detecta a maioria das sementes que passam na esteira, tendo como maior taxa de erro 1,26%. O ambiente proposto permite também a detecção das sementes em cores variadas, sendo que nesta pesquisa foram utilizadas sementes in-natura (amarelas, extraídas diretamente de uma espiga), avermelhadas e azuladas, de acordo com o tratamento recebido. Acredita-se que a solução pode auxiliar na seleção mais rápida e eficiente de discos dosadores ao longo dos testes de plantabilidade, e consequentemente, na obtenção de uma melhor disposição de plantas no campo, levando a uma maior produtividade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/170 |
| Date | 09 September 2013 |
| Creators | Dias, Wellington Cesar |
| Contributors | Guimarães, Alaine Margarete, Rocha, Jose Carlos Ferreira da, Fey, Emerson |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós Graduação Computação Aplicada, UEPG, BR, Computação para Tecnologias em Agricultura |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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