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Sena Júnior,Darly G. de; Pinto,Francisco de A. de C.; Queiroz,Daniel M. de; Mantovani,Evandro C.. |
Foi desenvolvido e testado, no presente estudo, um algoritmo de processamento e análise de imagens digitais para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho, o qual consistiu em duas etapas de classificação dos objetos presentes na cena de uma lavoura de milho. Na primeira etapa, denominada classificação grosseira, utilizou-se a técnica de limiarização em blocos da imagem com 60 x 60 pixels de dimensão e, na segunda etapa, denominada classificação refinada, utilizaram-se redes neurais artificiais em blocos com 3 x 3 pixels de dimensão. A exatidão de cada etapa do algoritmo foi acessada através da determinação da matriz de contingência, com base em 80 e 75 blocos, para a classificação grosseira e refinada, respectivamente. O... |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Visão artificial; Agricultura de precisão; Redes neurais artificiais. |
Ano: 2001 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662001000300023 |
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Souza,Cristiano M. A. de; Queiroz,Daniel M. de; Cecon,Paulo R.; Mantovani,Evandro C.. |
Na avaliação de máquinas de colheita é importante a determinação da capacidade de processamento e das perdas ocorridas no processo, razão pela qual este trabalho teve por objetivo avaliar as perdas e a capacidade de colheita de uma colhedora de arrasto de fluxo axial, na colheita de feijão. Testes de campo foram realizados sob diferentes condições de trabalho. A partir dos dados obtidos, pode-se concluir que a maior perda ocorreu na plataforma de recolhimento, representando 49,30% da perda total da colhedora, enquanto as perdas no sistema de trilha e separação e de limpeza foram de 43,61 e 7,09%, respectivamente. A capacidade de colheita máxima atingida pela máquina foi de 6,56 t h-1. |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Colheita; Desempenho; Colhedora de arrasto. |
Ano: 2001 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662001000300027 |
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