Automação do sistema de aquisição de imagens e processamento de dados em análise de sementes de soja

Abstract

A aferição do potencial dos lotes de sementes de soja é dada pelo teste de germinação e os testes de vigor, com empecilho de necessitar um longo período de tempo para obtenção dos resultados. O avanço de tecnologias e a adoção destas pelo setor do agronegócio, aliadas a demandas recorrentes, como obtenção de resultados rápidos sobre a qualidade de sementes, levou ao desenvolvimento de processos que aprimorem a redução de tempo e precisão de testes de vigor em lotes de sementes. O potencial ainda a ser explorado pelos testes de vigor, consiste na redução ou eliminação da possível subjetividade no processamento dos resultados, devido a características pessoais de cada analista. Esta pesquisa objetivou automatizar o teste de fenolftaleína, um teste que permite a avaliação de vigor, através de uma ferramenta computacional. O sistema é composto por um scanner adaptado para aquisição de imagens; associado a um software que processa as imagens automaticamente, e que possibilita a classificação de lotes de sementes de soja, com base nas características fisiológicas. Através de análises de regressão e análise de desvio padrão, foram verificadas a acurácia e a precisão do software no processamento dos lotes. Ocorreram avaliações de lotes de sementes de soja provenientes de quatro safras, sendo lotes das cultivares TEC e TMG. Os lotes de sementes foram avaliados quanto à qualidade fisiológica por testes de germinação e o vigor; posteriormente utilizados para análise de regressão com dados obtidos pelo sistema desenvolvido. O protótipo possibilitou adquirir imagens de forma padronizada; e o sistema demonstrou capacidade de processar automaticamente imagens, proporcionando resultados concisos. Ao término deste projeto foi possível construir um software intuitivo e de manuseio amigável para análise de imagens do teste de fenolftaleína, além de validar a eficiência deste para aferição do vigor de sementes de soja. Palavras-chave: Vigor de sementes. Fenolftaleína. Processamento de imagens.

The measurement of the potential of soybean seed lots is given by the germination test and the vigor tests, with the hindrance of needing a long period of time to obtain the results. The advancement of technologies and their adoption by the agribusiness sector, combined with currently demands, such as acquisition quick results on seed quality, led to the development of processes that improve the speed and accuracy of vigor tests in seed lots. The potential yet to be explored by vigor tests consists of reducing or eliminating possible subjectivity in processing the results, due to the personal characteristics of each analyst. This research aimed to automate the phenolphthalein test, a test that allows the assessment of vigor, through a computational tool. The system comprises a scanner adapted to obtain images; associated with a software that processes the images automatically, and that allows the classification of soybean seed lots, based on the physiological characteristics. Through regression analysis and standard deviation analysis, the accuracy and precision of the software in batch processing were verified. There were evaluations of soybean seed lots from four harvests were evaluated, with lots of TEC and TMG cultivars. Seed lots were evaluated for physiological quality by germination and vigor tests; subsequently used for regression analysis with data obtained by the developed system. The prototype made it possible to acquire images in a standardized way; and the system demonstrated the ability to automatically process images, providing concise results. At the end of this project, it was possible to build an intuitive and user-friendly software for analyzing images of the phenolphthalein test, in addition to validating its efficiency for measuring the vigor of soybean seeds. Keywords: Seed vigor. Phenolphthalein. Image processing.