Classificação De Espécies De Arroz Utilizando Inteligência Artificial

• Julio C. Jauer IFMT
• Tiago Lacerda IFMT

DOI: https://doi.org/10.5753/eri-mt.2024.245710

Resumo

O objetivo deste artigo é classificar espécies de arroz utilizando Inteligência Artificial e avaliar o método utilizado. O estudo foi baseado em um banco de dados contendo 75.000 imagens de grãos de arroz, divididas em cinco variedades. O modelo utilizado foi uma Rede Neural Convolucional (CNN) pré-treinada DenseNet169, a qual foram adicionadas camadas adicionais para ajustar a rede ao problema específico. O treinamento foi realizado utilizando o Google Colaboratory, e os resultados mostraram uma acurácia de 96,77% no treinamento e 94,29% nos testes, com algumas dificuldades na generalização para a variedade Arborio. O estudo destaca a importância de ajustar o modelo para melhorar a generalização e sugere trabalhos futuros.

Referências

AWIKA, J. M. Major Cereal Grains Production and Use around the World. In: Awika et al. Advances in Cereal Science: Implications to Food Processing and Health Promotion. ACS Symposium Series, Vol. 1089, American Chemical Society: Washington, DC, 2011. P. 1-13 Disponível em: [link]. Acesso em: 02 set. 2024.

CINAR, I.; KOKLU, M. Determination of Effective and Specific Physical Features of Rice Varieties by Computer Vision In Exterior Quality Inspection. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 35(3), 229-243, 25 Dec. 2021. Disponível em: DOI: 10.15316/SJAFS.2021.252. Acesso em: 02 set. 2024.

CINAR, I.; KOKLU, M. Identification of Rice Varieties Using Machine Learning Algorithms. Journal of Agricultural Sciences. 28(2), 307-325, 25 abr 2022. Disponível em: DOI: 10.15832/ankutbd.862482. Acesso em: 02 set. 2024.

ÇINAR, I.; KÖKLÜ, M.; TAŞPINAR, Y. S. Rice Image Dataset. 2021. Disponível em: [link]. Acesso em: 09 set. 2024.

CINAR, I.; KOKLU, M. Classification of Rice Varieties Using Artificial Intelligence Methods. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 7(3), 188-194, 30 nov. 2019 . Disponível em: DOI: 10.18201/ijisae.2019355381. Acesso em: 02 set. 2024.

Dell’aversana, P. Artificial Neural Networks And Deep Learning. A Simple Overview. in DELL’AVERSANA, P. “A Global Approach to Data Value Maximization”: Integration Machine Learning and Multimodal Analysis. 1. ed. Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK: Cambridge Scholars Publishing, 2019. cap. 5. 184-196. Disponível em: [link]. Acesso em: 15 set. 2024.

NAVES, M. M. V. (2007) Características Químicas E Nutricionais Do Arroz. B.CEPPA, Curitiba, v. 25, n. 1. P. 51-60, jan./jun. 2007. Disponível em: [link]. Acesso em: 02 set. 2024.