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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/394
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Determinação de concentração de amido em curcuma longa utilizando Deep Learning |
Autor(es): | Rodrigues, Walacy Xavier |
Primeiro Orientador: | Galvão Filho, Arlindo Rodrigues |
metadata.dc.contributor.referee1: | Carvalho, Rafael Viana de |
metadata.dc.contributor.referee2: | Macêdo, Isaac Yves Lopes de |
metadata.dc.contributor.referee3: | Coelho, Clarimar José |
Resumo: | O controle de qualidade em segmentos alimentícios e farmacêuticos é de suma importância para evitar riscos à saúde dos consumidores, além disso, reduzem as chances de causar prejuízos de produção. A metodologia clássica utilizada no controle de qualidade para alimentos e fármacos envolve processos químicos que podem ser onerosos. Portanto, o uso de métodos computacionais empregando imagens digitais é uma alternativa para contornar as limitações das metodologias clássicas. O pó de açafrão-da-terra (Curcuma longa) é um condimento utilizado mundialmente, diversos estudos o relacionam a vários benefícios à saúde. Porém, esse produto está sujeito a adulterações feitas com a diluição do pó com materiais mais baratos e de baixa qualidade, o amido está entre os materiais mais utilizados para diluir ao pó de açafrão. Portanto, este trabalho se propõe explorar o uso de métodos computacionais, mais especificamente a aplicação de redes neurais convolucionais para a determinação da concentração de amido em imagens digitais de amostras de açafrão. As redes testadas foram: AlexNet, GoogleNet, ResNet18, ResNet50 e ResNet101, dentre elas, a ResNet50 obteve melhores resultados com erro de raiz quadrático médio de 15,68, erro médio absoluto de 12,41 e coeficiente de determinação de 0,65. |
Palavras-chave: | Açafrão-da-terra Curcuma longa Redes neurais convolucionais ResNet GoogleNet AlexNet |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
metadata.dc.publisher.department: | Escola de Ciências Exatas e da Computação |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/394 |
Data do documento: | 3-Dez-2020 |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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