Publicação: Um novo método para auferição de características de cascas de ovos utilizando processamento de imagens
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Coorientador
Travençolo, Bruno Augusto Nassif
Resumo
As características geométricas e visuais das cascas dos ovos de aves são objetos de
estudo há mais de meio século, pois permitem determinar a salubridade do ovo e sua
adequação às diversas etapas da cadeia produtiva. Este trabalho propõe um método não
destrutivo e de baixo custo (aqui batizado de EggScale) para auferição das características
dimensionais e de coloração da casca de ovos, ambos fatores envolvidos na determinação
da eclodibilidade destes ovos. Um aparato de captura foi projetada para aquisição das
imagens em condições estáveis de iluminação e, a partir do processamento das imagens
obtidas, foi possível extrair com precisão as medidas de comprimento e largura máxima
dos ovos (erro médio de 1,64mm e 1,83mm, respectivamente) utilizando técnicas de detecção de objetos e identificação de seus pontos de borda. O volume foi estimado a partir
do cálculo de troncos de cone baseado nas medidas de comprimento e largura máxima
identificados através do processamento das imagens. Boas taxas de precisão foram alcançadas, com uma taxa de erro média de 4,27ml com desvio padrão de 2,16 no pior caso,
inclusive alcançando-se resultados melhores que aqueles obtidos pelo método estabelecido
por Narushin (NARUSHIN; ROMANOV; GRIFFIN, 2021b) e utilizado como base de
avaliação dos resultados. Também foi proposto um método para análise de cor de casca
de ovo. Esta análise provou-se mais desafiadora, porém, pois os dados obtidos indicaram
baixa confiabilidade no estabelecimento de um padrão de referência, dado o alto nível de
subjetividade envolvido na percepção das cores pelos avaliadores humanos
Abstract
The geometric and visual characteristics of bird egg shells have been objects of study
for more than half a century, as they allow us to determine the healthiness of the egg and
its suitability for the various stages of the production chain. This work proposes a nondestructive and low-cost method (named here as EggScale) for measuring the dimensional
and color characteristics of eggshells, both factors involved in determining the hatchability
of these eggs. A capture apparatus was designed to acquire images under stable lighting
conditions and, from the processing of the images obtained, it was possible to accurately
extract the length and maximum width measurements of the eggs (average error of 1.64mm
and 1.83mm , respectively) using object detection techniques and identification of their
edge points. The volume was estimated from the calculation of cone frustums based
on the maximum length and width measurements identified through image processing.
Good accuracy rates were achieved, with an average error rate of 4.27ml with a standard
deviation of 2.16 in the worst case, even achieving better results than those obtained
by the method established by Narushin (NARUSHIN; ROMANOV; GRIFFIN, 2021b)
and used as a basis for evaluating results. A method for analyzing eggshell color was also
proposed. This analysis proved more challenging, however, as the data obtained indicated
low reliability in establishing a reference standard, given the high level of subjectivity
involved in color perception by human evaluators.
Palavras-chave
Processamento de imagem, Visão computacional, Cascas de ovos, Eggshel characteristics evaluation, Image processing, Computer vision
Citação
TOMÉ, Marcos Paulo Souza. Um novo método para auferição de características de cascas de ovos utilizando processamento de imagens. 2024. 82 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.53.
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