Sistema de Visão Artificial em Cenários Naturais: segmentação e deteção de limões

Palavras-chave: SVM,Agricultura de Precisão,Visão Artificial,Segmentação de citrinos,Deteção de frutos,Robôs agrícolas,Precision Agriculture,Computer Vision,Citrus segmentation,Fruits detection,Agricultural Robotics

A presente tese foca-se na integração e avaliação de metodologias distintas com o objetivo de fazer a deteção de limões nas árvores em cenários naturais, ou seja, de cenários com iluminação não controlada.  A proposta apresentada dista das restantes abordagens, discutida na revisão bibliográfica, por ser endereçada a um fruto até agora não avaliado e por apostar num sistema de visão artificial simples, passível de ser aplicado em contexto real de trabalho.  De acordo com o estado da arte, os métodos de aprendizagem supervisionada são os mais eficazes na segmentação e deteção dos frutos nas condições precedentes. Com base neste pressuposto foi criada uma base de dados de referência, composta por cinco classes de elementos, para treino e avaliação dos classificadores SVM na segmentação das imagens. Adicionalmente, um outro conjunto de imagens é usado para avaliar a deteção dos frutos através de classificadores baseados nos métodos de Haar, HOG e LBP.  A segmentação inicial das imagens é realizada a partir de uma árvore de decisão, em que é avaliada a resposta do modelo a um classificador SVM denominado global, treinado segundo a estratégia um contra todos, e a outros dois modelos compostos por vários classificadores SVM, treinados com a estratégia um contra um. Em qualquer um destes casos, o objetivo é separar os pixels dos limões da restante imagem, pelo que, no final, a avaliação do desempenho dos modelos de classificação é realizada considerando apenas duas classes de elementos (C=2), a classe dos limões e a classe do background.  Devido à elevada quantidade de combinações possíveis de características de cor e parametrizações do SVM é proposto um método que convirja para as soluções de classificação ótimas. Além disso, este método é responsável pela determinação das características, aparentemente mais significativas para a correta segmentação dos frutos, ao longo dos vários estágios de treino em que se incrementa o número de características a analisar.  Com as imagens segmentadas são avaliadas as respostas de diversos classificadores na deteção dos frutos nas árvores, onde se conclui que os métodos de Haar e HOG permitem melhores resultados do que os classificadores LBP, contrariamente ao que seria esperado, de acordo com a bibliografia revista.  A metodologia de segmentação dos frutos proposta, para as 133 imagens de teste, apresenta uma taxa média de TP = 93.14 % para uma taxa de FP = 2.34 %, através da aplicação do classificador SVM, designado de global. Este processo de segmentação tem um tempo de execução, em média, de 145 ms.  Relativamente à deteção dos limões, a configuração que resulta na maior deteção dos frutos visíveis nas 44 imagens apresenta como desempenho uma Precision = 80.19 % e Recall = 92.39 %, atingidos por um classificador de Haar executado, em média com uma duração de 36 ms por imagem; porém, se para a aplicação final for mais relevante a menor ocorrência de falsos-alarmes, o melhor modelo de classificação é obtido com a metodologia HOG, executada em 50 ms, onde se obtém uma Precision = 85.37 % e Recall = 76.09 %.  Os resultados alcançados por um simples sistema de visão artificial, apenas com aquisição de imagens a cores no espectro visível, estão ao nível dos melhores resultados alcançados e identificados na literatura revista. Excetuam-se apenas os resultados conseguidos pela introdução de modelos de Deep Learning.  Apesar dos resultados alcançados, e em função dos modelos de cor usados para atenuar os impactos das variações das condições de luz, é admissível que a metodologia proposta possa falhar em condições de iluminação deficiente. Nestes casos é recomendável a utilização de iluminação artificial, que poderá até aumentar o contraste entre os frutos e os restantes elementos captados nas imagens. Além disso é benéfica a introdução de metodologias que permitam a correta de deteção de frutos que se encontrem parcialmente sobrepostos.

Área científica: Ciências da Engenharia e Tecnologias