Aprendizado de Máquina Aplicado a Avaliação da Qualidade de Frutos
DOI:
https://doi.org/10.20873/uft.2675-3588.2023.v4n2.p83-86Palavras-chave:
Redes Neurais, Aprendizado profundo, ClassificaçãoResumo
O presente trabalho teve como objetivo explorar o uso de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para a análise e classificação de frutas, com foco na qualidade e controle pós-colheita. Através da utilização de algoritmos de segmentação e extração de características, foi possível identificar atributos importantes das frutas, como cor, forma e textura, permitindo uma avaliação do fruto. A aplicação de redes neurais artificiais, como o MultiLayer Perceptron e Convolutional Neural Network, possibilitou a classificação automática das frutas com base em suas características físicas, o que facilita a detecção de defeitos. Os resultados obtidos demonstraram o potencial dessas técnicas para a automação do processo de seleção e classificação de frutas, contribuindo para a melhoria da eficiência e qualidade da produção na seleção de frutos.
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Copyright (c) 2023 Armano Barros Alves Junior, Warley Gramacho da Silva
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