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PCS - 5689 - lnteligência Artificial
Seminário sobre o artigo:“Beans quality inspection using correlation-
based granulometry”
Autores: Sidnei Alves de Araújo, Jorge Henrique Pessota, Hae Yong Kim
Aluno: Joaquín Barreyro
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Introdução
● Atualmente a classificação de feijão é um processo manual
● Análise de amostras
● Demanda muito tempo
● Representa um custo alto
● Análise subjetiva
Fig 1- Variedades de feijão
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Introdução
● Agrupação por espécie botânica: ● Grupo 1: Phaseolusvulgaris (Feijão carioca)
● Grupo 2: Vignaunguiculata (Feijão de corda)
● Classes de acordo com a cor:● Branco, Preto, Cores, misturado.●
● Subclasses:● Mulato, Canapu, Sempre-verde, Vinagre, Corujinha,Azulão, Manteiga, Carioca.
●
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Introdução
● Sistema de computação visual para classificação de amostras de feijão em três tipos principais: Carioca, Mulato e Preto
Fig 2- Exemplos dos tipos de feijão mais consumidos no brasil a) Carioca, b) Mulato c) Preto
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Sistema em blocos
Inicio
Aquisição de imagem colorida
Conversão de imagem colorida em níveis de cinza
Segmentação: (localização de cada feijão)
Classificação
Fim
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Sistema de Captura
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● Aprendizado supervisionado
● Dois conjuntos de dados:
● Conjunto B- pixeis do fundo (negative training data)
● Conjunto F- pixeis de feijão (positive training data)
●
Conversão de imagem colorida em níveis de cinza
Fig 4- Exemplos de cores a)Cor de fundo, b - e) cores de feijão
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Conversão de imagem colorida em níveis de cinza
● Preto: feijão; Branco: fundo; Cinza: indefinido● Algoritmo baseado no K-Nearest Neighbor (K-NN)
● Pixel (intensidade, saturação, tom), isto é, (i, s, h) ● Distancia entre píxel (norma euclidiana)
● Cor do pixel resultante S
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Conversão de imagem colorida em níveis de cinza
Fig 5. a) Imagem original. b) Resultado do mapeamento em níveis de cinza
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Segmentação de grãos●
● Objetivo: Localizar cada feijão, determinar tamanho, excentricidade e ângulo de rotação.
● Segmentação usando correlação cruzada com um conjunto de imagens que representam os diferentes tamanhos, excentricidades e orientações dos grãos.
●
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Segmentação de grãos
Definição de correlação cruzada
N imagens (matrizes)
Imagem final
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Segmentação de grãos
● Buscando picos:● Um pixel é um pico se for maior que os 8
vizinhos.
● Problema: muitos falsos positivos. (Feijão detectado erroneamente)
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Segmentação de grãos
● Filtragem de falsos picos com dois parâmetros:
● limiar de correlação:
● limiar de interseção:
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Segmentação de grãos
Fig 7. a) Imagem adquirida. b) imagem em níveis de cinza. c) Localização de grãos
a)
b)
c)
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Classificação
● Categorias: Carioca, Preto e Mulato● Determinar a cor predominante do grão.● K-means para agrupar segundo cor no espaço
RGB● Comparar a cor predominante do grão, com a
cor predominante de grãos escolhidos manualmente.
● K-NN para procurar a cor.
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Classificação
● Determinar a cor predominante do grão.
● Eliminar bordas.● Criar um conjunto de todas cores.● Usando K-means com K=2 determinar dois conjuntos de cores:● Determinar o centro geométrico de cada conjunto c1 e c2.● Determinar a frequência relativa:●
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Classificação
● Comparar a cor do grão, com a cor de um conjunto de grãos classificados manualmente.
● Novamente utiliza K-NN para achar o similar.
Fig 8. a) Feijão carioca b) Feijão carioca sem borda c) Feijão preto d) Feijão mulato e) Feijão carioca de duas cores. f) feijão mulato que se assemelha a um feijão Carioca
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Fig 9. a-b) Identificação de tipos de feijão. c-d) Identificação de tipo, com impurezas
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Experimento e resultados modo estático
● Foram avaliadas 100 imagens com 100 grãos cada uma.
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Experimento e resultados modo estático
● O sistema encontrou 9996 de 10000 grãos. 99,96%● O sistema classificou corretamente 9995 de 9996 99,95%
● Desempenho computacional:● Desenvolvido em C/C++ utilizando Ceikekon e OpenCV. ● Core i7 2.5=2GHz● Tempo total 18 segundos.● 6 para RGB ==> Gray● 11 Para segmentação● 1 Para classificação
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● Feijão carioca: 930● Feijão preto: 70
Experimento e resultados modo continuo
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Trabalhos futuros
● Mais subclasses de feijão● Impurezas● Outras características como peso, e % de
objetos estranhos na amostra.● Umidade● Cheiro
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Perguntas?
Seminário sobre o artigo:“Beans quality inspection using correlation-based
granulometry”
Autores: Sidnei Alves de Araújo, Jorge Henrique Pessota, Hae Yong Kim
Apresentação: Joaquín Barreyro