Determinação de sementes de soja esverdeadas por meio de análise de imagens.

Os atuais metodos de avaliacao de qualidade de lotes de sementes sao realizados de forma manual, sendo considerados de baixa efetividade e alta subjetividade. Dentre os atributos de qualidade, alguns como os fisiologicos e geneticos sao baseados em coloracao e podem ser passiveis de utilizacao de processos computadorizados para quantificacao e qualificacao de lotes. O objetivo do trabalho foi avaliar um processo de analise de imagens de sementes para determinar niveis de contaminacao de sementes verdes em lotes de soja. Foram avaliados lotes com 0, 2, 4, 12 e 22% de contaminacao de sementes esverdeadas. As imagens foram capturadas por um aparato de baixo custo envolvendo um celular e iluminacao LED. O processo foi dividido em duas etapas, compreendendo a identificacao de semente em relacao ao fundo (etapa 1) e a identificacao de sementes verdes (etapa 2). Foram utilizados os indices Spectral Slope Saturation Index (SI), Blue Green Pigment Index (BGI) e Brightness Index (BI). O BGI foi o que apresentou melhor desempenho na determinacao do numero total de sementes (erro de contagem de 0.33 sementes em relacao ao lote de 50 sementes). A melhor combinacao compreendeu a utilizacao dos indices BGI na etapa 1 e Bi na segunda etapa. A utilizacao do pacote adaptado foi apropriada para realizar a avaliacao e determinacao por quantificacao dos niveis em lotes de sementes de soja com diferentes niveis de sementes esverdeadas. Objetivou-se com esse trabalho, apresentar uma adaptacao de um pipeline semiautomatico, de baixo custo, para avaliacao de lotes de sementes de soja com diferentes niveis de contaminacao por soja esverdeada. Por ser uma aplicacao ao setor produtivo de um algoritmo adaptado da academia, a publicacao atende o Objetivo de Desenvolvimento Sustentavel 9: “Construir infraestruturas resilientes, promover a industrializacao inclusiva e sustentavel e fomentar a inovacao”.