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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-6919-2571
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Attribution 3.0 United States
Título: Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de amostras de carne suína por meio da capacidade de retenção de água
Autor: Reis, Vinicius Clemente de Sousa
Primer orientador: Backes, André Ricardo
Primer miembro de la banca: Fernandes, Henrique Coelho
Segundo miembro de la banca: Souza, Jefferson Rodrigo de
Resumen: Para analisar a qualidade de carne Suínas podemos utilizar várias técnicas, entre elas podemos destacar a capacidade de retenção de água (CRA). Normalmente, a CRA é estimada medindo o suco liberado após a compressão de amostras de carne. Entretanto, após gerar as marcações no filtro de papel, ainda é necessário a presença de profissional para analisar as amostras, esse trabalho sugere a utilização de redes neurais convolucionais para a segmentação automática das fotos dessas amostras. Para tanto utilizamos a arquitetura Unet e avaliamos duas abordagem: segmentação binária utilizando a função de ativação sigmoide e a segmentação multi classe utilizando a função de ativação softmax. Através de experimentos demonstramos a superioridade da segmentação multi classe que apresentou uma média de 97,78% utilizando a função de métrica IoU, além disso apresentaremos as vantagens e as limitações de se utilizar essa abordagem.
Palabras clave: Capacidade de retenção de água
Carne suína
Redes neurais convolucionais
Segmentação de imagens
Unet
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: REIS, Vinicius Clemente de Sousa. Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de amostras de carne suína por meio da capacidade de Retenção de Água. 2021. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32522
Fecha de defensa: 17-jun-2021
Aparece en las colecciones:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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