PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBrito, Rafale Justino de-
dc.date.accessioned2020-12-10T19:53:35Z-
dc.date.available2020-12-10T19:53:35Z-
dc.date.issued2020-12-03-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/397-
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectImagens hiperespectraispt_BR
dc.subjectHSIpt_BR
dc.subjectControle de qualidadept_BR
dc.subjectCurcuma longapt_BR
dc.subjectAnálise de dados multivariadapt_BR
dc.subjectRegressão linear múltiplapt_BR
dc.subjectRLMpt_BR
dc.titleUtilização de imagens hiperespectrais para controle de qualidade de amostras de curcuma longapt_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 uso de imagens hiperespectrais tem se mostrado promissor entre as técnicas utilizadas no controle de qualidade de produtos alimentícios. A indústria tende a utilizar métodos não destrutivos e mais rápidos para as análises dos padrões de seus produtos. Este estudo tem como objetivo explorar a utilização de imagens hiperespectrais no controle de qualidade de amostras de Curcuma longa. Antes da análise, foi realizado um pré-processamento das imagens hiperespectrais a fim de remover regiões ruidosas, outliers e pixels que não são referentes à região da amostra na imagem. Foram utilizadas amostras comerciais de Açafrão-da-terra e Amido misturadas nas proporções 2:8, 4:6, 6:4, 8:2 (Amido:Cúrcuma) para criar uma curva de calibração utilizando regressão linear múltipla. Os resultados apontaram um modelo de regressão com erro de raiz quadrático médio 6,42, erro médio absoluto de 5,95 e coeficiente de determinação de 0,94.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 BIOLOGICAS::FARMACOLOGIApt_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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