Classificação de defeitos em grãos de soja com o uso de visão computacional e redes neurais artificiais
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A soja é uma das principais commodities agrícolas do Brasil, desempenhando um
papel fundamental na economia nacional e global. A classificação da qualidade dos
grãos é um processo essencial para a sua comercialização e aplicação industrial,
sendo atualmente realizada de forma manual e sujeita a subjetividades e
inconsistências. Neste contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um
sistema de classificação automática de defeitos em grãos de soja por meio de técnicas
de visão computacional e inteligência artificial, com o objetivo de aumentar a precisão
e a eficiência do processo. A metodologia empregada consistiu no treinamento e
avaliação de diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs). Foram
testadas redes customizadas, além dos modelos pré-treinados ResNet50 e
InceptionV3, com o intuito de comparar seu desempenho em termos de acurácia e
aplicabilidade prática. Os resultados demonstraram que as redes pré-treinadas
superaram significativamente as redes customizadas. O modelo InceptionV3
destacou-se como a melhor alternativa, atingindo 95,9% de acurácia e apresentando
alta capacidade de generalização, mostrando-se uma opção viável para
implementação em ambientes industriais. O modelo ResNet50, com 63,1% de
acurácia, mostrou-se adequado para aplicações que exigem um equilíbrio entre
desempenho e custo computacional. Já as CNNs customizadas apresentaram
desempenho insatisfatório, alcançando no máximo 16,6% de acurácia, o que indica a
necessidade de aprimoramento da arquitetura e do treinamento. Nesta etapa do
processo, conclui-se que a aplicação de redes neurais convolucionais para a
classificação de grãos de soja tem grande potencial para modernizar e otimizar o setor
agroindustrial. Destaca-se ainda a criação de um dataset com imagens de grãos de
soja contendo diversos defeitos, que poderá subsidiar futuras pesquisas na área de
visão computacional aplicada à análise de grãos.
Description
Keywords
Visão computacional, Redes neurais convolucionais, Classificação de grãos de soja
Citation
RIBEIRO, Fernando Rodrigues. Classificação de defeitos em grãos de soja com o uso de visão computacional e redes neurais artificiais. Orientador: Otílio Paulo da Silva Neto. 2026. 74 f. Dissertação (Engenharia de Materiais e Processos Industriais) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2026