Classificação de Defeitos em Grãos de Soja por Visão Computacional e Redes Neurais Convolucionais - Santos Júnior, Gesmar de Paula; Cardoso, Alexandre; Carvalho, Pedro Cunha Antero de; Marques, Leonardo Garcia; Pereira, Bruno Sousa; Silva, Gabriel Henrique Camargo (Anais da Escola Regional de Informática do Triângulo Mineiro (ERI-TM); 2026: Anais da I Escola Regional de Informática do Triângulo MineiroDO - 10.5753/eritm.2026.26585, 2026)
Este artigo apresenta uma abordagem para classificação automática de defeitos em grãos de soja utilizando imagens RGB, segmentação automática e uma rede neural convolucional ResNet50. As imagens são adquiridas em ambiente controlado, com iluminação padronizada e fundo contrastante. O pipeline proposto realiza pré-processamento, conversão de espaço de cor, segmentação dos grãos, recorte individual das amostras, organização do dataset e classificação. O método foi avaliado com 34.049 imagens segmentadas, divididas em conjuntos de treinamento, validação e teste. Os resultados indicam o potencial da visão computacional RGB como ferramenta de apoio à classificação de qualidade de grãos de soja.