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Previous issue date: 2016-12-07 / Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Estado do Paraná (FA) / Production and use of high quality seeds are important factors for the soybean farming. Therefore the quality control system in the seed industry must be reliable, accurate and fast. Seed technology research has been striving to develop or improve tests to enable seed quality evaluation. Tetrazolium test, besides evaluating the viability and vigor of the seeds, provides information about the potencial causing agents of quality reduction. Even though not using expensive instruments and reagents, the test requires a well-trained seed analyst, and the test’s accuracy depends on their knowledge about the all involved techniques and procedures, including the subjectivity of the observer. Therefore, the objective of the present research was to develop a computational tool that could minimize the implicit subjectivity in the test, contributing to increase information credibility and ensure the accuracy results. This tool allows, by tetrazolium test images, to identify seeds damage, as well as their location and extension, making the interpretation less subjective. From the feature extraction data in digital images of tetrazolium test, supervised classification algorithms were applied to do segmentation in the images, generating a classified image. The proposed system was tested using a selection of samples to training the classifier model and, from this model, the images classification of the tetrazolium test, to extract information about the seeds damage. The system allowed, in addition to an easier way for damages identification in the tetrazolium test images, the extraction of accurate information on displayed damage and achieve the control of the analyzed samples. The classifier performed the assignment of the predetermined categories efficiently for non-present data training set, with 96.6% of correctly classified instances and Kappa index of 0.95%, making the system a supplementary tool in decision making for the tetrazolium test. / A produção e a utilização de sementes de alta qualidade são fatores de importância para o cultivo da soja. Para isso, o sistema de controle de qualidade na indústria de sementes deve ser confiável, preciso e rápido. A pesquisa em tecnologia de sementes tem se esforçado em desenvolver ou aprimorar testes que possibilitem a avaliação da qualidade das sementes. O teste de tetrazólio, além de avaliar a viabilidade e o vigor de sementes, fornece informações sobre possíveis agentes causadores da redução de sua qualidade. Embora não se utilize de instrumentos e reagentes caros, o teste requer um analista de sementes bem treinado, sendo que a precisão do mesmo depende do conhecimento de todas as técnicas e procedimentos envolvidos, devendo-se considerar a subjetividade do observador. Sendo assim, o objetivo desta pesquisa foi desenvolver uma ferramenta computacional que minimizasse a subjetividade implícita na realização do teste, contribuindo para gerar maior credibilidade nas informações e garantindo precisão nos resultados. Esta ferramenta permite, a partir de imagens do teste de tetrazólio, realizar a identificação dos danos presentes nas sementes, bem como sua localização e sua extensão nos tecidos, tornando a interpretação menos subjetiva. A partir da extração de dados de características das imagens digitais do teste de tetrazólio, foram aplicados algoritmos de classificação supervisionada para realizar a segmentação destas imagens, produzindo uma imagem classificada. O sistema proposto foi testado utilizando a seleção de amostras para treino do modelo classificador e, a partir deste modelo, a classificação das imagens do teste de tetrazólio, para extração de informações sobre os danos verificados nas sementes. O sistema permitiu, além da identificação dos danos nas imagens do teste de tetrazólio de forma facilitada, a extração de informações mais seguras sobre os danos presentes e realizar o controle das amostras analisadas. O classificador realizou a atribuição das classes predeterminadas de forma eficiente para dados não presentes no conjunto de treinamento, com 96,6% de instâncias classificadas corretamente e Índice Kappa de 0,95%, tornando o sistema uma ferramenta suplementar na tomada de decisão para o teste de tetrazólio.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/3086 |
| Date | 07 December 2016 |
| Creators | Rocha, Davi Marcondes |
| Contributors | Nobrega, Lucia Helena Pereira, Araújo, Everton Coimbra de, Benito, Franck Carlos Vélez, Pacheco, Fábio Palczewski, Prior, Maritane, Maggi, Marcio Furlan |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 6588633818200016417, 500, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, Brasil, Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5347692450416052129, 600, 600, 600, 600, 2214374442868382015, 9185445721588761555, 623134973106312664 |
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