PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRodrigues, Walacy Xavier-
dc.date.accessioned2020-12-10T19:46:55Z-
dc.date.available2020-12-10T19:46:55Z-
dc.date.issued2020-12-03-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/394-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAçafrão-da-terrapt_BR
dc.subjectCurcuma longapt_BR
dc.subjectRedes neurais convolucionaispt_BR
dc.subjectResNetpt_BR
dc.subjectGoogleNetpt_BR
dc.subjectAlexNetpt_BR
dc.titleDeterminação de concentração de amido em curcuma longa utilizando Deep Learningpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Galvão Filho, Arlindo Rodrigues-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-2151-8039pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7744765287200890pt_BR
dc.contributor.referee1Carvalho, Rafael Viana de-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-8656-5472pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8037512088703488pt_BR
dc.contributor.referee2Macêdo, Isaac Yves Lopes de-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-6043-5343pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7801802836007488pt_BR
dc.contributor.referee3Coelho, Clarimar José-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1350166605717268pt_BR
dc.description.resumoO 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.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Ciências Exatas e da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::CIENCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOSpt_BR
dc.degree.graduationCiência da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
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