Métodos de Processamento e Recuperação de Dados Complexos aplicados à Sementes de Soja

Douglas Felipe Pereira; Pedro Henrique Bugatti

doi:10.20906/CPS/SICITE2015-0420

Resumo

A soja é hoje no Brasil a cultura agrícola que mais cresceu nas últimas três décadas. Seu aumento está associado aos avanços tecnológicos e ao manejo e eficiência dos produtores. Para atender a demanda da produção, as empresas multiplicadoras da semente de soja procuram sempre oferecer grãos de qualidade para os produtores. Tais grãos devem estar dentro de critérios adotados pelos órgãos que regulamentam a qualidade da soja e um desafio para as empresas multiplicadoras é o de classificar o volume de sementes, a fim de disponibilizarem os melhores lotes a serem reproduzidos e comercializados. A análise do vigor da semente é um dos processos mais importantes para determinar a viabilidade dos lotes das sementes de soja vendidas para o plantio. O teste de tetrazólio, um dos mais relevantes para determinar o vigor, é um método cansativo e altamente suscetível a erros pois trata-se de um método subjetivo de análise. O presente trabalho visa o estudo de técnicas de recuperação de conteúdo aplicados ao problema de classificação de sementes de soja pelo teste de tetrazólio utilizando imagens, possibilitando maior eficiência no processo de análise do método tradicional feita pelos analistas.

Palavras-chave: Processamento de Imagens; Recuperação de Dados; Dados Complexos; Sementes de Soja