| DC Field | Value | Language |
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| dc.contributor.advisor | Souza, Nara Oliveira Silva | - |
| dc.contributor.author | Brandani, Erich Barros | - |
| dc.date.accessioned | 2025-12-09T12:04:27Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-09T12:04:27Z | - |
| dc.date.issued | 2025-12-09 | - |
| dc.date.submitted | 2025-02-25 | - |
| dc.identifier.citation | BRANDANI, Erich Barros. Análise de imagem e viabilidade econômica na avaliação da qualidade física de grãos de arroz. 2025. 143 f., il. Tese (Doutorado em Agronomia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/53362 | - |
| dc.description | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, 2025. | pt_BR |
| dc.description.abstract | O arroz (Oryza sativa L.) é um dos principais alimentos básicos do mundo, sendo
essencial para a segurança alimentar e economia de diversas regiões, especialmente
na Ásia, África e América Latina. No Brasil, a classificação do arroz, ou seja, sua
análise de qualidade, envolve a avaliação de atributos físicos e visuais que impactam
o valor de mercado e a aceitação do consumidor, incluindo dimensões dos grãos,
(classe) e a presença de defeitos (tipo). Tradicionalmente, essa análise é realizada de
forma manual por classificadores oficiais, processo que, embora preciso, demanda
tempo e pode ser subjetivo. Com os avanços tecnológicos, a análise de imagem surge
como uma alternativa promissora para automatizar a classificação, oferecendo maior
rapidez e consistência. Este estudo tem como objetivo avaliar a eficácia e a eficiência
de equipamentos de análise de imagem na determinação da classe e tipo do arroz
beneficiado polido, comparando-os com o método tradicional de classificação manual
a partir da análise de médias, tempo de análise e índice de acerto. A pesquisa analisou
ainda a viabilidade financeira da adoção de equipamentos de imagem para a indústria
de beneficiamento de arroz, considerando custos de aquisição, manutenção e
operação, além do retorno sobre o investimento em diferentes contextos de volume
de produção. O classificador humano demonstrou alta precisão, porém com um tempo
de análise prolongado, o que pode limitar sua eficiência em operações de larga escala.
O Equipamento 1 se destacou pelo equilíbrio entre precisão e rapidez, sendo o mais
adequado para uso industrial, enquanto o Equipamento 2, apesar da maior
variabilidade, apresentou alta eficiência em tempo. A análise econômica revelou que
a automação reduz significativamente os custos por amostra e padroniza os
processos, tornando a análise mais acessível e eficiente. Assim, a integração entre
métodos automatizados e a expertise humana se mostra uma solução viável para
otimizar o controle de qualidade na indústria do arroz, combinando precisão, eficiência
e redução de custos. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Análise de imagem e viabilidade econômica na avaliação da qualidade física de grãos de arroz | pt_BR |
| dc.type | Tese | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Oryza sativa | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Avaliação da qualidade | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Grãos - classificação | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
| dc.contributor.advisorco | Carmona, Ricardo | - |
| dc.description.abstract1 | Rice (Oryza sativa L.) is one of the world's staple foods, playing a crucial role in food
security and the economy of various regions, especially in Asia, Africa, and Latin
America. In Brazil, rice classification, which assesses quality attributes, involves
evaluating physical and visual characteristics that impact market value and consumer
acceptance, including grain dimensions (class) and the presence of defects (type).
Traditionally, this analysis is performed manually by official classifiers, a process that,
although precise, is time-consuming and subject to variability. With technological
advancements, image analysis has emerged as a promising alternative to automate
classification, offering greater speed and consistency. This study aims to evaluate the
effectiveness and efficiency of image analysis equipment in determining the class and
type of polished rice, comparing them with the traditional manual classification method
based on mean analysis, processing time, and accuracy index. The research also
examined the financial feasibility of adopting image analysis equipment in the rice
processing industry, considering acquisition, maintenance, and operating costs, as
well as the return on investment in different production volume contexts. The human
classifier demonstrated high precision but required a longer analysis time, which may
limit efficiency in large-scale operations. Equipment 1 stood out for its balance between
precision and speed, making it the most suitable for industrial use, while Equipment 2,
despite higher variability, achieved high time efficiency. The economic analysis
revealed that automation significantly reduces per-sample costs and standardizes
processes, making analysis more accessible and efficient. Thus, integrating automated
methods with human expertise proves to be a viable solution for optimizing quality
control in the rice industry, combining precision, efficiency, and cost reduction. | pt_BR |
| dc.description.unidade | Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária (FAV) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Agronomia | pt_BR |
| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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