Imagens de Raios X e YOLOv8 para Avaliação Automatizada, Precisa e Não Destrutiva da Qualidade de Sementes Braquiária (Urochloa brizantha)

Abstract

A qualidade das sementes é essencial na agricultura. A busca por testes rápidos para aferir com acurácia o vigor das sementes é uma preocupação de empresas produtoras, para as quais o tempo de execução dos testes é um fator limitante. Este artigo aplica a arquitetura YOLOv8 para avaliar a qualidade de sementes de forma rápida, automatizada e não destrutiva. O método proposto utiliza imagens radiográficas de sementes braquiárias (Urochloa brizantha) para identificar e classificá-las com base em sua qualidade fisiológica. A rede YOLOv8 foi treinada com um conjunto de dados de imagens de sementes e os resultados mostraram uma alta precisão na identificação e classificação das mesmas, com métricas mAP50 e mAP50-95, respectivamente, 90.6% e 90.1% em relação a todas as classes.