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Sistema de Análise de Sementes
(SAS)
SAS – Sistema de Análise de Sementes
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.
SAS – Sistema de Análise de Sementes
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
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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;
Área útil: 36 x 24 cm.
Dimensões: 84,4 x 53 x 60 cm
Tamanho mínimo da semente: 2 mm de diâmetro;
Área útil: 36 x 24 cm.
Dimensões: 120 x 53 x 137 cm
Versão Pro
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Funcionalidades nas versões
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Principais características
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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.
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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
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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
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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
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Exportação dos dados
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Todos os dados gerados das sementes das amostras analisadas podem ser exportados para planilhas.
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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.
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Classificações por inteligência artificial
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Pelos recursos de inteligência artificial, é possível criar classificações para as sementes que serão analisadas.
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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.
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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).
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IA - Redes de decisão
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Exemplo da criação de uma rede de decisão.
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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”
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Como realizar uma análise – analisando gráficos
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Média do canal Azul (RGB) não permite diferenciação entre estas sementes.
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Na tela principal, dentro do menu IA, escolhe-se a opção redes de decisão.
Como realizar uma análise – rede de decisão
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Cria-se uma rede de decisão com as observações coletadas na análise dos gráficos.
Como realizar uma análise – rede de decisão
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Neste exemplo estamos definindo um filtro para as sementes que possuem o valor da característica Cor: CIELab L menor ou igual à 68.
.
Como realizar uma análise – Filtros
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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
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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%
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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.
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• 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
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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.
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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.
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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.
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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
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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.
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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.
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Identificação de sementes em lote braquiária
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Primeiro passo: Identificar características que diferenciam as sementes das impurezas.
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Identificação de sementes em lote braquiária
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Segundo passo: Criação de uma Árvore de decisão.
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Identificação de sementes em lote braquiária
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Terceiro passo: utilização da regra com a aplicação de filtro.
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Comparação entre amostras de milho
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Comparação de duas cultivares diferentes de milho
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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
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Separação de cultivares de braquiária
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Rede de decisão criada para separar as espécies. Taxa de erro de 0,25%.
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Identificação de sementes de Eucalipto
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Identificação de sementes de Eucalipto
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Identificação de sementes de Eucalipto
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Índice de área foliar
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Índice de área foliar
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Separação de cultivares de alface
Primeiro passo – geração das análises
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Separação de cultivares de alface
Primeiro passo – geração das análises
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Separação de cultivares de alface
Segundo passo – identificação das variáveis mais significativas
Várias características de cor demonstraram total separação das amostras
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Características de segregação
Várias características de cor demonstraram total separação das amostras
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Características de segregação
Várias características de cor demonstraram total separação das amostras
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Características de segregação
Além disso, características de textura também demonstraram potencial para separação
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Quarto passo – Criação e testes da classificação
Os testes demonstraram 100% de separação das duas cultivares
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Os testes demonstraram 100% de separação das duas cultivares
Quarto passo – Criação e testes da classificação
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