Estimativa De Peso Do Melão Amarelo Através De Visão Computacional

Abstract

RESUMO:Estudou-se uma forma para estimar o peso dos frutos de melão amarelo por meio de técnicas de Visão Computacional (VC). A estimativa de peso foi baseada na correlação entre o peso real e a segmentação da área do melão. Para isso, a escala da imagem de entrada do melão foi determinada e, em seguida, um filtro de cores e segmentação por contornos foram aplicadas nessas imagens. Para a realização deste trabalho, foram utilizados 65 melões. Dentre estes, 45 frutos foram utilizados para gerar as equações de estimativa de peso, e o restante, 20 imagens de diferentes melões, para a realização dos testes. A melhor correlação obtida entre o peso e a área do melão foi de 0,969. Os resultados mostraram um erro médio de 0,143 (kg) e desvio padrão de 0,146 (kg), para a estimativa do peso do melão. Através de ajustes, nas técnicas implementadas, existe a possibilidade que o sistema proposto seja adaptado para dispositivos móveis ou em sistemas embarcados. Com isso, o sistema pode utilizado, como exemplo, para estimar o peso do melão antes da colheita do fruto. PALAVRAS-CHAVE:Cucumis melo L., estimativa de peso, Processamento Digital de Imagens. ESTIMATED WEIGHT OF YELLOW MELON THROUGH COMPUTER VISIONABSTRACT: We studied a way to estimate the weight of yellow melon fruits by means of Computational Vision (VC) techniques. The weight estimate was based on the correlation between the actual weight and the segmentation of the melon area. For this, the input image scale of the melon was determined and then a color filter and contour segmentation were applied to these images. For this work, 65 melons were used. Among these, 45 fruits were used to 1 Doutor, Professor efetivo do IFCE -Sobral, Ceará.