A extração e comercialização das castanhas do Brasil (Bertholletia excelsa H.B.K.) é uma importante fonte de renda na região norte do Brasil. O processamento das castanhas nas indústrias ainda necessita de melhorias. Por isso, o Brasil está atrasado na questão da qualidade do produto em relação às exigências feitas pelo mercado externo. A Bolívia, que é a maior exportadora de amêndoas, utiliza tecnologia para processamento das amêndoas e com isso consegue satisfazer as exigências impostas pelo mercado internacional, sendo mais competitiva do que o Brasil nesse segmento. Sistemas de visão computacional e sistemas inteligentes estão sendo amplamente utilizados para melhoria dos processos de produção e dos produtos em diversas áreas do conhecimento. Visando a melhoria dos processos nas indústrias brasileiras de beneficiamento das castanhas, este trabalho utilizou conceitos de visão computacional com foco em duas das várias etapas de beneficiamento: classificação das castanhas e seleção de suas amêndoas. Assim, esta dissertação apresenta o software desenvolvido para seleção das amêndoas e também uma metodologia de classificação por origem. O software desenvolvido para a seleção das amêndoas apresentou na distinção entre intactas e quebradas uma média de identificações corretas de 95,7%. Já para a metodologia de classificação, teve 84% de identificações corretas na identificação das origens. / Extraction and trading of the Brazil nuts (Bertholletia excelsa H.B.K.) is an important source of income for the northern region of Brazil. The factory processing of the Brazil nuts still needs improvements. This is in the mean reason why Brazil is losing ground in the foreign market due to the demands made on the issue of product quality. Bolivia, today is the largest exporter of nuts, and uses technology for nuts processing satisfying the requirements imposed by the international market, being more competitive than Brazil in this segment. Computer vision and intelligent systems are being widely used to improve production processes and products in many areas of technology. Aiming to improve the Brazilian industrial nuts processing, this study used computer vision concepts with focus on two of the various stages of processing: classification of nuts and selection of its almonds. Thus, this dissertation presents the software developed for selection of almonds and also a method of classification by origin. The software developed for the selection of almonds showed the distinction between intact and broken with an average accuracy of 95.7%. As for the methodology of classification, this had 84% accuracy in identifying the sources.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-10082010-135941 |
| Date | 10 June 2010 |
| Creators | Raphael Gava de Andrade |
| Contributors | Valentin Obac Roda, Adilson Gonzaga, José Dalton Cruz Pessoa |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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