Classificação de cores de embalagens de defensivos agrícolas utilizando Redes Bayesianas

Abstract

Resumo: O método empregado atualmente na classificação da cor de embalagens de defensivos agrícolas consiste na inspeção visual humana. Todavia a quantidade de embalagens recebidas mensalmente nas centrais de recolhimento e o grau de toxicidade da embalagem tornam esse trabalho exaustivo, insalubre e suscetível a falhas. O presente trabalho demonstra que através da aquisição de uma imagem digital da embalagem é possível realizar a classificação baseada na sua cor. O trabalho de classificação de cores de embalagens de defensivos agrícolas em um ambiente computacional é um problema de difícil modelagem devido principalmente a: i) grande quantidade de informações que devem ser filtradas na imagem; ii) às variações de luminosidade do ambiente; iii) sujeira ou informação impressa que podem ser percebidos como ruído; iv) alta similaridade das características de cor das embalagens. Entendendo que as características de cor de cada imagem apresentam-se de forma imprecisa, propõe-se neste trabalho a utilização do raciocínio probabilístico para realizar a classificação de cor, através de uma Rede Bayesiana. A metodologia de avaliação da embalagem, proposta neste trabalho, aborda desde a aquisição e processamento da imagem até a definição resultado final. Os resultados apresentados neste trabalho estimulam a aplicação de um sistema automatizado para realizar classificação de cor das embalagens de defensivos agrícolas. Sob condições ideais de iluminação o sistema conseguiu atingir o acerto de 100% na classificação das embalagens.

Abstract: Human visual inspection is the used method to classify color of pesticide packages. However, the package amount received monthly by the recycling plants and the toxicity degree of those packages, turn this work into an exhausting, unhealthy and failure susceptible process. The present work demonstrates that by acquiring a digital image of the package it is possible to perform the classification based on its color. The color classification of pesticide packages in a computing environment is a hard problem to solve, due to large amount of information to be filtered in the image, ambient lighting variations, noise that may be contained in the image and high similarity of the packages characteristics. Understanding that the color characteristics of each image are shown inaccurately, it is proposed by this work the use of probabilistic reasoning to perform color sorting through a Bayesian Network. The classification methodology proposed by this work, deal since from image acquisition and processing until final result acquisition. After image processing process, the image data are presented to a Bayesian Network that returns the result. The result presented on this work encourages the application of an automated system to perform the classification of pesticide packages. Under a standard pattern of illumination condition, the system was able to classify correctly all package samples.