Ferramenta para identificação de deficiência nutricional de café em dispositivos Android

Cunha, Lucas Rodrigues da

Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28902

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.creator	Cunha, Lucas Rodrigues da	-
dc.date.accessioned	2020-03-05T16:52:57Z	-
dc.date.available	2020-03-05T16:52:57Z	-
dc.date.issued	2015-02-02	-
dc.identifier.citation	CUNHA, Lucas Rodrigues da. Ferramenta para identificação de deficiência nutricional de café em dispositivos Android. 2015. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2020.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28902	-
dc.description.sponsorship	Pesquisa sem auxílio de agências de fomento	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Android	pt_BR
dc.subject	Processamento digital de imagens	pt_BR
dc.subject	Deficiência nutricional	pt_BR
dc.subject	Café	pt_BR
dc.title	Ferramenta para identificação de deficiência nutricional de café em dispositivos Android	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Ribeiro, Thiago Pirola	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8887726177714522	pt_BR
dc.contributor.referee1	Almeida, Marcelo Barros de	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0711663486251657	pt_BR
dc.contributor.referee2	Martinez, Ana Cláudia	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/6993507870608075	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/7467419698159547	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	Diversas são as deficiências nutricionais que atingem um cafezal, resultando em grandes perdas financeiras, além de impactar negativamente na economia nacional. O diagnóstico das deficiências quando feito em um estágio inicial, pode-se realizar a reposição nutricional do solo visando restaurar a integridade da planta. Existem métodos para realizar essa análise, através de testes de laboratórios, necessitando que amostras sejam retiradas da planta, e demandam de algum tempo para obter o resultado final. Este trabalho implementou um software para dispositivos com Android que utiliza-se de técnicas de processamento digital de imagens e estatística para identificar a existência de uma deficiência nutricional sem a retirada de amostras. O método baseia-se na obtenção de uma imagem de uma folha de café e, após a aplicação de algoritmos para a identificação e separação do objeto (folha) do fundo da imagem, a imagem resultante é convertida em tons de cinza e calcula-se a média, mediana e o terceiro momento. Os resultados obtidos com a implementação foram muito satisfatórios.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Sistemas de Informação	pt_BR
dc.sizeorduration	53	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)	pt_BR
dc.orcid.putcode	70128624	-
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
FerramentaIdentificacaoDeficiencia.pdf		2.32 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record