Muitas aplicações utilizando Visão Artificial têm sido desenvolvidas para a agroindústria. A classificação de frutas é uma operação essencial depois da colheita, sendo um dos fatores mais importantes para a qualidade de produtos alimentícios. Este trabalho propõe a avaliação da extração de características geométricas e texturais (métodos estatísticos e baseados em transformada Wavelet) para seleção de frutas. As características são avaliadas utilizando classificadores não paramétricos (redes neurais e k-NN). Os resultados mostram que as características são bastante discriminativas e permitem a separação das frutas. Os melhores resultados para a análise do teor de acidez são obtidos através das características de forma e texturais da Transformada Wavelet Db2 e para o teor de dulcilidade através da forma e textura estatística.
Autor Principal: Rodrigo Costa.
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