1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

ORCID:	http://orcid.org/0009-0006-4828-8412
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Aplicação de técnicas de Visão Computacional para identificação de ferrugem em folhas de café
Alternate title (s):	Application of computer vision techniques for rust identification in coffee leaves
Author:	Machado, Thiago Vieira
First Advisor:	Travençolo, Bruno Augusto Nassif
First coorientator:	Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues
First member of the Committee:	Pereira, João Henrique de Souza
Second member of the Committee:	Costa, Cícero Lima
Summary:	O café é uma bebida presente na vida de muitas pessoas ao redor do mundo, além de ser de grande importância para a economia de diversos países. A ferrugem dos cafezais é uma doença muito grave que ataca lavouras em todo o mundo e identificá-la de forma rápida e assertiva pode auxiliar no seu controle. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de seis Redes Neurais Convolucionais (CNN) no contexto da detecção de ferrugem em folhas de café, utilizando-se de um banco de imagens disponibilizado publicamente. Todas as CNNs foram avaliadas para classificação binária, isto é, para indicar se a folha possui ou não ferrugem. A rede de melhor desempenho na classificação binária foi usada para classificação multiclasse, que inclui quatro diferentes níveis (estágios) de ferrugem. Para o treinamento e validação dos modelos foram aplicadas técnicas de aumento de dados e a validação cruzada k-fold. Entre as redes avaliadas, a ResNet obteve os melhores resultados, alcançando uma acurácia de 95,19% na classificação binária e 78,03% na classificação multiclasse. O trabalho contribui para a aplicação da Visão Computacional como uma ferramenta auxiliar para os cafeicultores, permitindo a detecção precoce da presença de ferrugem nas folhas de café e auxiliando na tomada de decisões relacionadas ao manejo das lavouras.
Keywords:	Inteligência Artificial Deep Learning CNN folhas de café classificação de imagens
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	MACHADO, Thiago Vieira. Aplicação de técnicas de visão computacional para identificação de ferrugem em folhas de café. 2023. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/38294
Date of defense:	23-Jun-2023
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

This item is licensed under a Creative Commons License