Título: ANALISE DE IMAGEM APLICADA NA AVALIAÇÃO DA COR DO TEGUMENTO DOS GRÃOS DE FEIJÃO VERMELHO
Título alternativo: IMAGE ANALYSIS APPLIED TO THE ASSESSMENT OF THE COLOR OF RED COMMON BEANS
Autoria de: Guilherme Augusto Reis de Almeida
Orientação de: Vinicius Quintao Carneiro
Coorientação de: Danilo Araújo Gomes
Presidente da banca: Vinícius Quntão Carneiro
Primeiro membro da banca: Danilo Araújo Gomes
Segundo membro da banca: Tiago de Souza Marçal
Terceiro membro da banca: Jussara Mencalha
Palavras-chaves: Phaseolus vulgaris L., Fenotipagem de elevado rendimento, melhoramento genético, feijão vermelho, análise de imagens.
Data da defesa: 30/11/2023
Semestre letivo da defesa: 2023-2
Data da versão final: 15/12/2023
Data da publicação: 15/12/2025
Referência: Almeida, G. A. R. d. ANALISE DE IMAGEM APLICADA NA AVALIAÇÃO DA COR DO TEGUMENTO DOS GRÃOS DE FEIJÃO VERMELHO. 2023. 40 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.
Resumo: O feijão (Phaseolus vulgaris L.) é um dos principais alimentos que compõe a dieta dos brasileiros, além de importante cultura para produção agrícola nacional. O feijão comum apresenta uma grande diversidade de cores de grãos. O feijão do grupo comercial vermelho apresenta o consumo e produção regionalizados no Brasil, especialmente na Zona da Mata de Minas Gerais. Nesse mercado, a preferência dos consumidores é por cultivares com grãos vermelho claro e brilhantes. Assim, os programas de melhoramento genético de feijão vermelho têm dedicado grande atenção a cor e ao aspecto dos grãos desse grupo comercial. A seleção quanto a estes caracteres é realizada com base em análises visuais, que requerem grande expertise dos avaliadores. Neste sentido, a fenômica aplicada ao melhoramento genético do feijão vermelho, especialmente nas avaliações quanto à coloração e aspecto dos grãos constitui uma importante ferramenta para auxiliar na seleção de genótipos que atendam as exigências do mercado consumidor. Portanto, o objetivo desse trabalho foi propor o emprego de uma metodologia digital baseada em visão computacional para avaliar linhagens de feijão vermelho quanto a coloração do tegumento dos grãos. Para isso, foram avaliadas 47 linhagens de feijão vermelho, cultivadas nas safras do outono-inverno e águas de 2021 e seca de 2022. Os experimentos foram conduzidos no Centro de Desenvolvimento Cientifico e tecnológico da Universidade federal de Lavras (UFLA). A parcela de todos os experimentos foi submetida à avaliação visual da cor do tegumento e do aspecto dos grãos por meio de escalas de notas. Também foram capturadas imagens de uma amostra dos grãos de cada parcela, que foram alocados em placas de petri. As médias dos pixels de cada um dos canais dos sistemas RGB e Lab foram obtidas para cada uma das parcelas. Os dados das avaliações visuais e por imagens foram submetidos a análises individuais e conjuntas de variância. Também foram estimadas as correlações entre todos os caracteres e realizado o teste de agrupamento das linhagens com base nas médias dos três experimentos. Detectou-se efeito de linhagens tanto nas análises individuais quanto conjuntas para todos os caracteres. Também foi verificado presença de interação linhagens por safras de natureza predominantemente simples. As avaliações da cor do tegumento dos grãos de linhagens de feijão vermelho apresentaram elevada acurácia e precisão experimental, especialmente quando se empregou as médias dos pixels no canal a. As correlações entre as médias dos pixels nos canais R, L e a foram inferiores a -0,92. Portanto, constatou-se, que além de agregar rapidez, precisão e acurácia, a avaliação por imagens da cor do tegumento dos grãos de linhagens de feijão vermelho apresentou elevada associação com as notas da avaliação visual. Portanto, a metodologia de análise proposta para avaliar a cor do tegumento dos grãos de linhagens de feijão vermelho pode ser utilizada de forma rotineira nos programas de melhoramento genético do feijoeiro, a fim de otimizar o processo de seleção.
Abstract: The common bean (Phaseolus vulgaris L.) is one of the main foods in the Brazilian diet and a crucial crop for national agricultural production. Common beans exhibit a wide diversity of grain colors, with the red commercial group being regionally consumed and produced in Brazil, especially in the Zona da Mata region of Minas Gerais. In this market, consumer preference is for cultivars with light red and glossy grains. Consequently, genetic improvement programs for red beans have focused significantly on the color and appearance of grains in this commercial group. Selection for these traits is traditionally based on visual analyses, requiring expertise from evaluators. In this context, phenomics applied to the genetic improvement of red beans, especially in evaluations of grain color and appearance, becomes an essential tool to assist in selecting genotypes that meet consumer market demands. Therefore, the objective of this study was to propose the use of a digital methodology based on computer vision to evaluate red bean lines concerning the color of grain tegument. For this purpose, 47 red bean lines were evaluated, cultivated in the autumn-winter and rainy seasons of 2021 and the dry season of 2022. The experiments took place at the Scientific and Technological Development Center of the Federal University of Lavras (UFLA). Plots from all experiments underwent visual evaluation of tegument color and grain appearance using rating scales. Images of a sample of grains from each plot were also captured and placed in Petri dishes. The mean pixel values for each of the RGB and Lab channels were obtained for each plot. Data from visual and image evaluations underwent individual and joint variance analyses. Correlations between all traits were estimated, and a grouping test of lines based on the means of the three experiments was performed. Line effects were detected in both individual and joint analyses for all traits. Presence of predominantly simple nature line-by-season interactions was also observed. Tegument color evaluations of red bean lines exhibited high accuracy and experimental precision, particularly when using the mean pixels in the a channel. Correlations between mean pixels in the R, L, and a channels were less than -0.92. Thus, it was observed that, in addition to providing speed, precision, and accuracy, image evaluations of tegument color in red bean lines showed a high association with visual evaluation scores. Therefore, the proposed analysis methodology for assessing tegument color in red bean lines can be routinely used in bean genetic improvement programs to optimize the selection process.
URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.
Curso: G001 - AGRONOMIA (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Guilherme Augusto Reis de Almeida e Universidade Federal de Lavras
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