CLASSIFICAÇÃO DE Phaseolus lunatus L. USANDO TÉCNICA DE ANÁLISE DE IMAGEM E MODELOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

Érika Beatriz de Lima Castro; Raylson de Sá Melo; Emanuel Magalhães da  Costa; Angela Maria dos Santos Pessoa; Ramony Kelly Bezerra Oliveira; Cândida Hermínia Campos de Magalhães  Bertini

doi:10.1590/1983-21252022v35n404rc

Autores

Érika Beatriz de Lima Castro Department of Phytotechnics, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE https://orcid.org/0000-0002-1396-9967
Raylson de Sá Melo Department of Phytotechnics, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE https://orcid.org/0000-0001-9512-7335
Emanuel Magalhães da Costa Department of Phytotechnics, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE https://orcid.org/0000-0001-9361-2089
Angela Maria dos Santos Pessoa Department of Phytotechnics, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, RN https://orcid.org/0000-0002-7393-984X
Ramony Kelly Bezerra Oliveira Department of Phytotechnics, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE https://orcid.org/0000-0002-1908-0560
Cândida Hermínia Campos de Magalhães Bertini Department of Phytotechnics, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE https://orcid.org/0000-0003-2949-5660

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252022v35n404rc

Palavras-chave:

Inteligência artificial. Processamento de imagens. Sementes.

Resumo

A análise de imagem associada com modelos de aprendizado de máquina pode ser uma excelente ferramenta de classificação para genótipos de fava, além de ser um sistema de baixo custo. A produção de feijão-fava é realizada por agricultores familiares, principalmente, nas regiões Nordeste e Sul do país, apresentando importância econômica e social. A avaliação e o conhecimento de caracteres qualitativos e quantitativos das sementes, permite a descrição e distinção de genótipos, permitindo a avaliação da variabilidade desta espécie, que é fundamental em um programa de melhoramento. O uso de análise de imagem é uma das ferramentas para obtenção de uma grande quantidade de informações de forma rápida e econômica. Com os avanços tecnológicos, e o uso cada vez mais comum de inteligência artificial, as técnicas de aprendizado de máquinas vêm sendo desenvolvidas e implementadas no setor agropecuário, permitindo que vários processos sejam automatizados. Diante do exposto, objetivou-se com esse trabalho, avaliar diferentes modelos de Machine Learning para classificar genótipos de fava, por meio de dados obtidos por análise de imagem. As imagens das sementes de fava, foram capturadas por um scanner de mesa, configurado no modo “true color”, adaptado de maneira invertida, dentro de uma caixa de alumínio, completamente fechada durante a captura da imagem, para ter iluminação adequada e eliminar ruídos do ambiente. Neste estudo foram usados os modelos de KNN, NB, LDA, SVM, GBM, BAGGING, CART, RF e C50. O modelo de LDA foi o que apresentou maior eficácia na classificação dos genótipos, com uma precisão de 90%.

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