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Tipo documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Deep learning aplicado à automação de balanças comerciais de hortifrutis
Autor(es): Teixeira, Igor Rodrigues da Silva
Orientador(a): Silva, Linder Cândido da
Membro da Banca: Silva, Linder Cândido da
Membro da Banca: Lopes, Robson Silva
Membro da Banca: Alonso, Ronaldo Luiz
Resumo : Nos mercados brasileiros, o processo de pesagem de frutas / legumes ainda envolve muita intervenção humana, sendo um processo lento e propenso a erros. Este trabalho propõe um sistema baseado em Convolutional Neural Network (CNN) com o objetivo de automatizar balanças comerciais para identificar o produto com base em sua imagem. Trata-se um problema desafiador, pois envolve uma grande variedade de produtos que precisam ser identificados quando embalados em sacolas plásticas que dificultam o seu reconhecimento. O melhor resultado usando a transferência de aprendizado alcançou uma precisão de cerca de 97%.
Resumo em lingua estrangeira: In the Brazilian markets, the process of weighing fruits / vegetables still involves a lot of human intervention, being a slow and error prone process. This work proposes a system based on Convolutional Neural Network (CNN) aiming to automate commercial weighting balances to identificate the product based on its image. This is a challenging problem as it involves a wide variety of products that need to be identified while packed in plastic bags that make it difficult to recognize them. The best result using transfer of learning reached an accuracy of around 97%.
Palavra-chave: Classificação
CNN
Transferência de aprendizado
Balanças comerciais
Palavra-chave em lingua estrangeira: Classification
CNN
Transfer of learning
Weighting balances
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal de Mato Grosso
Sigla da instituição: UFMT CUA - Araguaia
Departamento: Instituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) – Araguaia
Programa: Ciência da Computação - CUA
Referência: TEIXEIRA, Igor Rodrigues da Silva. Deep learning aplicado à automação de balanças comerciais de hortifrutis. 2018. 41 f. TCC (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Mato Grosso, Campus Universitário do Araguaia, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Barra do Garças, 2018.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://bdm.ufmt.br/handle/1/394
Data defesa documento: 18-Oct-2018
Aparece na(s) coleção(ções):Ciência da Computação - Araguaia

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