Oat grains classification using deep learning (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2023)
Background: A aveia é um cereal de grande importância para a alimentação humana e animal devido aos benefícios nutricionais que oferece. Ao longo do processo de produção, a identificação de espécies e cultivares é vital para os sistemas agrícolas. O presente trabalho estabelece SeedFlow, uma metodologia para aquisição, processamento e classificação de imagens de grãos de aveia utilizando técnicas de aprendizado profundo. Estas técnicas são empregadas para a identificação de espécies de aveia Avena sativa e Avena strigosa, e para classificar grãos quanto a cultivar de Avena sativa, como UPFA Ouro, UPFA Fuerza , e UPFA Gaudéria. Resultados: Para tanto, a solução proposta foi executada considerando seis diferentes arquiteturas de aprendizado profundo para avaliar qual modelo apresenta o melhor desempenho. Esta abordagem atingiu uma precisão de 99,7% para identificação de espécies de aveia e 89,7% para classificação de cultivares de aveia usando a arquitetura DenseNet. Conclusões: Como resultado, esta ferramenta pode ser vista como de alto valor para aplicações práticas de controle de qualidade, viável para ser usada em testes de pré-triagem, em fluxo de análise laboratorial, ou como ferramenta de suporte computacional voltada para programas de melhoramento ou avaliação de propriedade intelectual.