Resumen de Separação de sementes de coentro por processamento de imagens Red, Green e Blue

Isabella Brandão Moreira, Rita de Cassia Mota Monteiro, Raimunda Nonata Oliveira da Silva, Nander Ferraz Hornke, Ádamo de Souza Araújo, Gizele Ingrid Gadotti

• português

  As sementes de coentro possuem alto valor socioeconômico em diversas regiões do Brasil, especialmente no Norte e Nordeste.

  A maturação de sementes determinada pela coloração influencia a qualidade da semente. Com isso, o processamento digital de imagens se tornou uma importante ferramenta para separação de sementes por meioda sua coloração, tendo em vista que essa separação normalmente é realizada por humanos e está altamente suscetível ao erro. O estudo tem como objetivo estabelecer parâmetros para separação de sementes de coentro por meio de processamento de análises de imagem red green and blue (RGB), buscando uma melhor seleção de sementes de coentro em função da sua coloração, assim como, avaliar a qualidade fisiológica por meio do teste de germinação. A partir de dois lotes de sementes de coentro, realizou-se a separação para obter amostras de 20g cada, em três tonalidades: amareladas, cinzas e mistas. As imagens foram adquiridas através da Scanner HP C4480 e processadas através do programa MATLAB, em seguida gerou-se um histograma para cada coloração analisada em cada amostra, por meio do sistema RGB. Na sequência, os resultados das médias das escalas foram analisados por ANOVA com a finalidade de ratificar a diferença das distribuições das componentes. Realizou-se o teste de germinação para ratificar os resultados da separação de sementes de coentro por meio de análises de imagens. A melhor seleção das sementes de coentro ocorreu através da escala em azul e o teste de germinação indicou que as sementes amarelas possuem qualidade fisiológica superior as sementes amarronzadas/acinzentadas

• English

  Coriander seeds have high socio-economic value in several regions of Brazil, especially in the North and Northeast. Seed maturation determined by color influences the seed quality. With this, digital image processing has become an important tool for separating seeds by color since this classification is usually performed by humans and is highly susceptible to error. The study established parameters for separating coriander seeds by red green and blue (RGB) image analysis, seeking a better selection of coriander seeds according to their color, and evaluating the physiological quality by the germination test. Separation was carried out from two coriander seed lots to obtain samples of 20 g each in three shades: yellowish, gray, and mixed. Images were acquired by the HP C4480 Scanner and processed in the MATLAB software; then, a histogram was constructed for each color analyzed in each sample by the RGB system. ANOVA tested the averages of the scales to ratify the difference in the components’ distributions. The germination test was performed to confirm the results of seed separation using image analysis. The best selection of coriander seeds was achieved by the blue scale, and the germination test indicated that yellow seeds have a higher physiological quality than brownish/greyish seeds.