Tbit: Sistema de Análise de Sementes - SAS

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Sistema de Análise de Sementes

(SAS)

SAS – Sistema de Análise de Sementes


O SAS é um sistema semi-automatizado de avaliação de sementes e plântulas através da obtenção de imagens de alta resolução. Com ele, é possível realizar a comparação de lotes, identificação de impurezas, analisar o crescimento de plântulas e a contagem e classificação de sementes.

É um sistema único no mundo pois coleta a mais ampla gama de informações por semente. Possui alta interatividade com o usuário, ao disponibilizar planilhas, imagens, gráficos, estatísticas e histogramas que facilitam as análises.

Com isso, pode-se otimizar os processos de avaliação de lotes, uma vez que o mesmo apresenta resultados rápidos, padronizados e confiáveis.


Passo a passo para realizar uma análise

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Módulo de captação Amostra Módulo de análise Avaliação das amostras

Resultados:

• Fácil utilização

• Padronização

• Confiabilidade

• Mais análises em menos tempo


Diferentes versões Versão Mini SAS (Bancada) Tamanho mínimo da semente: 0,1 mm de diâmetro;

Área útil: 14 x 9 cm.

Dimensões: 38 x 31 x 45 cm

Versão Advanced (Bancada)

Tamanho mínimo da semente: 2 mm de diâmetro;


Dimensões: 84,4 x 53 x 60 cm

Tamanho mínimo da semente: 2 mm de diâmetro;


Dimensões: 120 x 53 x 137 cm

Versão Pro


Funcionalidades nas versões

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SAS – Sistema de Análise de Sementes SAS – Sistema de Análise de Sementes 6

Principais características


Identificação de sementes

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O SAS é genérico, capaz de analisar sementes de qualquer cor e forma, invariante à rotação escala, e posicionamento.


Análise simultânea das duas faces da semente

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A análise pode ser realizada tanto da face superior quanto da face inferior, simultaneamente. O sistema utiliza georrefêrencia para unir as faces da mesma semente.

Imagem superior Imagem inferior


Correção de sementes unidas

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Quando as sementes estão unidas, o SAS as separa automaticamente baseado em algoritmos de segmentação, embora o ideal seja que as sementes estejam separadas.

Imagem de Entrada

Separação do SAS


Antes da realização de uma análise, o sistema avalia e destaca objetos potencialmente indesejados.

• Objetos verdes: sementes reconhecidas corretamente

• Objetos amarelos: sementes potencialmente unidas

• Objetos vermelhos: fora dos limites configurados, descartado pelo sistema

Tamanho máximo e mínimo

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O sistema pode analisar sementes das mais variadas cores, pois permite que a cor de fundo seja alterada de acordo com o sistema de cor HSI.

Cor de fundo adaptável

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Cor de fundo adaptável – Exemplos

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Salvar análises em arquivos

Todas as análises podem ser salvas e carregadas posteriormente. 13


Exportação dos dados

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Todos os dados gerados das sementes das amostras analisadas podem ser exportados para planilhas.


Comparação de análises salvas

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Análises salvas podem ser carregadas para que seus valores sejam comparados. O sistema identifica as diferentes análises por meio de colorações diferenciadas.


Classificações por inteligência artificial

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Pelos recursos de inteligência artificial, é possível criar classificações para as sementes que serão analisadas.


IA - Redes Neurais (RNA)

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Pode-se criar dinamicamente os mais variados tipos de RNAs, baseadas

em quaisquer características geradas pelo sistema.


IA - Expressões

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As expressões podem ser utilizadas para criar novas características ainda não presentes no sistema (no exemplo, a área de um específico conjunto de cores).


IA - Redes de decisão

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Exemplo da criação de uma rede de decisão.


IA - Variação de cores

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É possível criar dinamicamente filtros específicos de cores.

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Como realizar uma análise

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Como realizar uma análise – carregando análises

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Utiliza-se o botão “Carregar” da tela principal para carregar as análises já salvas.

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Como realizar uma análise – gerando gráficos

Seleciona-se as sementes que se deseja comparar e clica-se no botão “Gráficos”


Como realizar uma análise – analisando gráficos

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Média do canal Azul (RGB) não permite diferenciação entre estas sementes.


Na tela principal, dentro do menu IA, escolhe-se a opção redes de decisão.

Como realizar uma análise – rede de decisão


Cria-se uma rede de decisão com as observações coletadas na análise dos gráficos.

Como realizar uma análise – rede de decisão


Neste exemplo estamos definindo um filtro para as sementes que possuem o valor da característica Cor: CIELab L menor ou igual à 68.

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Como realizar uma análise – Filtros


Com a aplicação do filtro pode-se observar que o número de objetos que estão dentro do filtro são 5.

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Informações Extraídas


Contagem de sementes

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Em cenários com sementes unidas (como na imagem acima) o sistema demonstrou uma taxa de acerto de 99,8%


Peso de mil sementes e peso hectolitro (PH)

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O sistema realiza a inferência do peso de mil sementes e do peso hectolitro, através da inserção do peso da amostra e o volume pré-configurado.


• Intensidade Luminosa (I do padrão de cor HSI)

• Matiz (H dos padrões de cor HSI e HSV)

• Percentual de dominância celestial

• Percentual de dominância ciano

• Percentual de dominância cinza claro

• Percentual de dominância cinza escuro

• Percentual de dominância laranja

• Percentual de dominância magenta

• Percentual de dominância oliva

• Percentual de dominância preta

• Percentual de dominância púrpura

• Percentual de dominância rosa

• Percentual de dominância turquesa

• Percentual de dominância verde

• Percentual de dominância vermelha

• L do padrão de cor CIELab

• a do padrão de cor CIELab

• b do padrão de cor CIELab

• Saturação (S dos padrões de cor HSI e HSV)

• Luminosidade (L do padrão de cor HSL)

• Valor de Brilho (V do padrão de cor HSV)

• Luma (Y do padrão de cor Y`CbCr)

• Média do canal azul (B do padrão de cor RGB)

• Média do canal verde (G do padrão RGB)

• Média do canal vermelho (R do padrão RGB)

• Cor predominante do canal azul

• Cor predominante do canal verde

• Cor predominante do canal vermelho

• Percentual de dominância amarela

• Percentual de dominância azul

• Percentual de dominância branca

Informações de cor extraídas

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Informações de forma extraídas

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• Afinamento

• Área

• Área Convexa

• Circularidade

• Circularidade por fator de forma

• Circularidade por FFCg

• Circularidade por FFCm

• Complexidade da forma

• Compressão

• Convexidade de contorno

• Diâmetro contido

• Diâmetro máximo

• Diâmetro máximo lateral

• Diâmetro mínimo

• Distorção entre área e área convexa

• Esfericidade da forma

• Extensão

• Irregularidade do contorno

• Mudança de segmentos de retas no perímetro

• Mudança de perímetro

• Número de quinas por Harris

• Número de quinas por Susan

• Perímetro

• Perímetro Convexo

• Quociente de aspecto

• Rácio de modificação

• Solidez de contorno

• Variância elíptica


Informações de forma - exemplos

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• Circularidade: Circularidade é um fator de forma que afere a circularidade, sendo menos sensível ao à suavidade do contorno do objeto. Vale 1 para objetos circulares e menos que 1 para objetos com outras formas

• Convexidade do contorno: Define o objeto como côncavo ou convexo com relação ao contorno. Vale 1 para objetos convexos e diminui com a presença de concavidades. Por depender do perímetro, é mais sensível a suavidade do contorno.

• Quociente de aspecto: Também conhecido como Eccentricity, é a razão entre o diâmetro maior pelo diâmetro menor e define o alongamento do objeto. Quanto maior a razão, mais alongado é o objeto.

• Extensão: Também conhecido como retangularidade, representa o quão retangular a forma é.

• Distorção entre área e área convexa: Essa distorção mede o quão irregular é a forma de um objeto.


Informações de textura extraídas

• Fourier: Média das fases

• Fourier: Média de magnitudes

• Haralick: Contraste

• Haralick: Correlação

• Haralick: dissimilaridade

• Haralick: Energia

• Haralick: Entropia

• Haralick: Homogeneidade

• Haralick: Média

• Haralick: Segundo momento angular

• Haralick: Variância

• SFM: Medida do espaço de frequência

• SFM: Medida do espaço de frequência modificado

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Apresentação de dados

Todas as informações extraídas e geradas são apresentadas de maneira rápida e de fácil entendimento na forma de tabelas, gráficos, histogramas e imagens representativas.

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Apresentação de dados

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Estatísticas descritivas das amostras

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O sistema já calcula a média, desvio padrão, mediana, moda, valor máximo, valor mínimo e comprimento de todas as características, tanto para uma amostra inteira quanto para apenas as sementes que estiverem selecionadas.


Cálculo de vigor

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Image: FreeDigitalPhotos.net

Segundo o Comitê de Vigor Internacional de Analista de Sementes (ISTA) o vigor da semente é a soma de todas as propriedades da semente as quais determinam o nível de atividade e o desempenho da semente, ou do lote de sementes durante a germinação e a emergência de plântulas.


Cálculo de vigor – informações extraídas

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• “Esqueletização” da semente germinada

• Tamanho do “esqueleto”

• Tamanho do hipocótilo

• Largura média do hipocótilo

• Tamanho da radícula

• Largura média da radícula

• Número de ramificações

• Tamanho e largura média das ramificações secundárias

• Área e Perímetro

• Índice de uniformidade, crescimento e vigor da amostra


Cálculo de vigor

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Cálculo de vigor

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Os parâmetros das equações que calculam os índices de crescimento, uniformidade e vigor podem ser ajustados para cada espécie. É possível configurar uma penalidade para as sementes não germinadas.


Cálculo de vigor

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Exemplos de utilização

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Identificação de impurezas em lote braquiária

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Teste realizado com o objetivo de separar as sementes dos demais restos de cultura e outras impurezas.


Identificação de sementes em lote braquiária

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Primeiro passo: Identificar características que diferenciam as sementes das impurezas.



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Segundo passo: Criação de uma Árvore de decisão.



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Terceiro passo: utilização da regra com a aplicação de filtro.


Comparação entre amostras de milho

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Comparação de duas cultivares diferentes de milho


Comparação entre amostras de milho

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Cálculo de vigor de soja

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Cálculo de vigor de soja

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Cálculo de vigor de alface

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Cálculo de vigor de milho (4 dias de germinação)

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Cálculo de vigor de milho (4 dias de germinação)

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Separação de cultivares de braquiária

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Comparação de lote das B. híbrida e B. ruziziensis


Separação de cultivares de braquiária

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Rede de decisão criada para separar as espécies. Taxa de erro de 0,25%.


Identificação de sementes de Eucalipto






Índice de área foliar


Índice de área foliar


Separação de cultivares de alface

Primeiro passo – geração das análises



Primeiro passo – geração das análises



Segundo passo – identificação das variáveis mais significativas

Várias características de cor demonstraram total separação das amostras



Características de segregação









Além disso, características de textura também demonstraram potencial para separação



Quarto passo – Criação e testes da classificação

Os testes demonstraram 100% de separação das duas cultivares



Os testes demonstraram 100% de separação das duas cultivares

Quarto passo – Criação e testes da classificação

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