Classificação de grãos de soja utilizando redes neurais convolucionais: uma análise comparativa entre modelos customizados e pré-treinados
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este estudo investiga a aplicação de redes neurais convolucionais (CNNs) na classificação de grãos de soja, com ênfase na distinção entre grãos saudáveis, defeituosos
e danificados. Considerando a importância da soja como uma das culturas agrícolas
mais relevantes, amplamente utilizada na alimentação humana e animal, bem como em
diversos setores industriais, garantir a qualidade dos grãos é essencial para manter a efi-
ciência e a competitividade das cadeias produtivas. Diversas arquiteturas de CNN foram
analisadas, incluindo modelos personalizados e redes pré-treinadas, como a ResNet50
e InceptionV3. Para o pré-processamento das imagens, foi utilizada segmentação com
o modelo YOLO, seguida por técnicas de recorte, normalização e aumento de dados
para aumentar a robustez dos modelos. Os resultados experimentais mostraram que
os modelos pré-treinados apresentaram desempenho significativamente superior aos
modelos personalizados, com o modelo InceptionV3 atingindo uma acurácia de 95,9%.
Em contrapartida, os modelos personalizados apresentaram uma acurácia máxima
de apenas 16,6%. Esses achados destacam a eficácia dos modelos pré-treinados,
especialmente em tarefas de classificação de imagens com variações sutis, como é o
caso da identificação de diferentes tipos de grãos. Com base nos resultados obtidos,
este estudo proporciona uma base sólida para o desenvolvimento futuro de sistemas
automatizados de classificação de grãos em tempo real, visando otimizar a eficiência
dos processos de inspeção e melhorar a qualidade do monitoramento agrícola.
Description
Keywords
Classificação de grãos de soja, Redes neurais convolucionais, Aprendizado profundo, YOLO - Métodos de detecção de objetos, Soybean grain classification
Citation
VIEIRA, João Pedro de Mesquita. Classificação de grãos de soja utilizando redes neurais convolucionais: uma análise comparativa entre modelos customizados e pré-treinados. Orientador: Otílio Paulo da Silva Neto. 2025. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2025.