Título: PROCESSAMENTO DE DADOS PARA CLASSIFICAÇÃO DO GRAU DE MATURAÇÃO DE CAFÉ

Título alternativo: DATA PROCESSING FOR CLASSIFYING THE DEGREE OF MATURATION OF COFFEE

Autoria de: Mateus Aparecido de Andrade e Silva

Orientação de: Danton Diego Ferreira

Coorientação de: Luiz de Gonzaga Ferreira Junior

Presidente da banca: Danton Diego Ferreira

Primeiro membro da banca: Luiz de Gonzaga Ferreira Júnior

Segundo membro da banca: Fernando Elias de Melo Borges

Palavras-chaves: Grau de maturação do café, classificação, banco de dados, processamento de dados, análise econômica.

Data da defesa: 16/03/2023

Semestre letivo da defesa: 2022-2

Data da versão final: 20/03/2023

Data da publicação: 20/03/2023

Referência: Silva, M. A. d. A. e. PROCESSAMENTO DE DADOS PARA CLASSIFICAÇÃO DO GRAU DE MATURAÇÃO DE CAFÉ . 2023. 43 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.

Resumo: O objetivo desse trabalho é a análise da possibilidade da utilização de imagens para implementação de um aplicativo que auxiliaria na classificação dos graus de maturação do café em uma lavoura. A classificação de uma amostra de frutos de café na lavoura é útil para os produtores de tal forma a garantir um período de colheita que maximize a quantidade de frutos colhidos em estágios de maturação mais valorizados, influenciando no valor agregado ao produto final e, com isso, em maior ganho da produção. A ideia central é extrair dados úteis de imagens de amostras de café da plantação para identificar os graus de maturação por meio de um algoritmo que classifica áreas na imagem correspondentes a uma base de dados categorizada. A base de dados é categorizada conforme cada grau de maturação, contendo imagens de frutos nos estágios correspondentes, que são certificados por um especialista. Os estágios de maturação envolvidos são verde, cana, cereja (vermelho ou amarelo dependendo da espécie), passa e seco. O processamento de dados das imagens do banco de dados e da amostra integra parte do algoritmo de classificação e do aplicativo em si. O aplicativo demonstrado nesse trabalho foi elaborado com o software Matlab, utilizando de imagens relacionadas às superfícies de frutos de café em cada estágio de maturação para composição do banco de dados. Por fim, a classificação da imagem de análise foi feita utilizando um algoritmo de classificação supervisionado chamado K-Vizinhos mais próximos, da sigla em inglês KNN. Com o aplicativo, foi possível estimar o grau de maturação de imagens utilizadas para análise, sendo gerados um gráfico de pizza que indica cada grau de maturação presente. O aplicativo gera, também, a imagem original com sobreposição de cores, indicando com essas cores a classificação que foi feita na imagem em questão. Além disso, uma análise econômica é feita, a fim de demonstrar a viabilidade da implementação do aplicativo, por meio do levantamento dos custos relativos à implementação do projeto proposto e da projeção de fatores necessários para o cálculo de viabilidade.

Abstract: The objective of this work is to analyze the possibility of using images to implement an application that would help in classifying the degrees of maturation of coffee in a field. The classification of a sample of coffee fruits in the field is useful for producers in order to guarantee a harvest period that maximizes the amount of fruits harvested in more valued maturation stages, influencing the added value to the final product and, with that , in greater production gain. The central idea is to extract useful data from images of coffee samples from the plantation to identify the degrees of maturation through an algorithm that classifies areas in the image corresponding to a categorized database. The database is categorized according to each degree of maturation, containing images of fruits in the corresponding stages, which are certified by an expert. The ripening stages involved are green, cane, cherry (red or yellow depending on the species), raisin and dry. Data processing of the sample and database images is part of the classification algorithm and the application itself. The application demonstrated in this work was elaborated with the Matlab software, using images related to the surfaces of coffee fruits in each stage of maturation for the composition of the database. Finally, the analysis image classification was performed using a supervised classification algorithm called K-Nearest Neighbors, KNN. With the application, it was possible to estimate the degree of maturation of images used for analysis, generating a pie chart that indicates each degree of maturation present. The application also generates the original image with color overlay, indicating with these colors the classification that was made on the image in question. In addition, an economic analysis is carried out in order to demonstrate the feasibility of implementing the application, by surveying the costs related to the implementation of the proposed project and projecting the necessary factors for the feasibility calculation.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_de_controle_e_automacao/20222201410381

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G022 - ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Mateus Aparecido de Andrade e Silva e Universidade Federal de Lavras

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