PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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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
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
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FARMACOLOGIA
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
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