ABSTRACT
ABSTRACT: In Brazil and worldwide, commercialization of soybeans is of great importance to the economy, making their quality considered. The presence of damaged soybean seeds decreases the added value of the product. Businesses need fast and effective techniques to maintain the quality. The present research aimed to identify, through image processing, damage caused to soybean seeds, namely the presence of greenish seeds and wrinkled seeds due to variations of humidity and temperature, where it was possible to identify greenish and wrinkled soybean seeds from images. Results obtained for greenish seeds indicated that the red color scale is the most suitable for selection due to its more significant variation compared to the other color scales. For the separation of wrinkled seeds, it can be stated that it is possible to find a selection parameter with 74.3% accuracy in removing seeds with medium to high degrees of wrinkle damage.
RESUMO: No Brasil e no mundo, a comercialização da soja é de grande importância para a economia, sendo considerada sua qualidade. A presença de sementes danificadas de soja diminui o valor agregado do produto. As empresas precisam de técnicas rápidas e eficazes para manter a qualidade. O presente trabalho visa identificar, através do processamento de imagens, danos causados em sementes de soja, sendo eles: a presença de sementes esverdeadas e sementes enrugadas devido às variações de umidade e temperatura. Os resultados obtidos para sementes esverdeadas indicaram que a escala de cor vermelha é a mais adequada para seleção devido a sua variação mais significativa em relação às demais escalas de cores. Para a separação de sementes enrugadas, pode-se afirmar que é possível encontrar um parâmetro de seleção com 74,3% de acerto na remoção de sementes com médio a alto grau de danos por enrugamento.