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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/394
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Rodrigues, Walacy Xavier | - |
dc.date.accessioned | 2020-12-10T19:46:55Z | - |
dc.date.available | 2020-12-10T19:46:55Z | - |
dc.date.issued | 2020-12-03 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/394 | - |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Açafrão-da-terra | pt_BR |
dc.subject | Curcuma longa | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais convolucionais | pt_BR |
dc.subject | ResNet | pt_BR |
dc.subject | GoogleNet | pt_BR |
dc.subject | AlexNet | pt_BR |
dc.title | Determinação de concentração de amido em curcuma longa utilizando Deep Learning | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Galvão Filho, Arlindo Rodrigues | - |
dc.contributor.advisor1ID | https://orcid.org/0000-0003-2151-8039 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7744765287200890 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Carvalho, Rafael Viana de | - |
dc.contributor.referee1ID | https://orcid.org/0000-0001-8656-5472 | pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8037512088703488 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Macêdo, Isaac Yves Lopes de | - |
dc.contributor.referee2ID | https://orcid.org/0000-0002-6043-5343 | pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/7801802836007488 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Coelho, Clarimar José | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/1350166605717268 | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Escola de Ciências Exatas e da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | PUC Goiás | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS | pt_BR |
dc.degree.graduation | Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.level | Graduação | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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