Application of Convolutional Neural Networks for Classification of Banana Ripening Stages in Prata Catarina Variety

• Rafaela S. Francisco UFMT
• Gabriel de S. G. Pedroso UFMT
• Thiago M. Ventura UFMT

DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2024.2996

Abstract

Bananas play a significant role in fruit farming and, to reduce losses during the post-harvest process and extend their storage life, it is important to identify their ripeness levels, mainly because they have a high rate of deterioration. Artificial intelligence techniques can be applied for this purpose. This work addresses the construction of artificial neural network models for classifying the ripening stages of bananas, using a dataset of images of Bananas Prata Catarina. Data augmentation and convolutional networks were applied to achieve better results.

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