Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40465
Title in Portuguese: Análise e classificação da qualidade do linter e do óleo de algodão utilizando técnicas de visão computacional
Title: Analysis and classification of linter quality using computer vision techniques
Author: Araújo, Patricia Dias
Advisor(s): Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita
Keywords: Reconhecimento de padrões
Análise de textura
Óleo de algodão
Linter
Issue Date: Mar-2019
Publisher: Universidade Federal do Ceará
Citation: Araujo, P. D.
Abstract in Portuguese: Os métodos de classificação utilizados em processos industriais estão em constante aprimoramento e um dos fatores está no alinhamento tecnológico em planta fabril. Porém, muitas tecnologias não possuem custos viáveis para implantação em chão de fábrica. Um exemplo são os métodos utilizados para análises de plumas e fibras curtas de algodão (linter), os quais utilizam de tecnologia aplicada e estão disponíveis no Brasil apenas em alguns laboratórios de análise que atendem às normas brasileiras de qualidade, o que torna a produção mais cara e demanda maior tempo para disponibilização do produto ao mercado consumidor. O linter é um subproduto do algodão, matéria-prima de larga aplicabilidade, utilizado na fabricação do papel-moeda, algodão hidrofílico, placas de circuito impresso e tecidos cirúrgicos. A importância de sua classificação vem da valorização da qualidade do produto no mercado interno e externo, os quais apresentam diferentes padrões, levando a uma produção da matéria-prima com características de qualidade distintas. Outro subproduto do algodão que necessita de análises laboratoriais durante seu processo de fabricação é o óleo de algodão, que tem como característica coloração intensa em seu estado bruto e que, quando usado para fins alimentícios, passa por procedimentos de clareamento e redução de acidez, os quais podem ser realizados pelo processo de refino ou semirrefino. Neste trabalho foi estudado o processo de semirrefino, no qual são analisadas concentrações de sabões, qualidade e estabilidade do óleo, verificando ao fim do processo a ausência de carotenoides e determinando se está apropriado para consumo. Considerando a importância da classificação do linter e a técnica do semirrefino do óleo de algodão, este trabalho propõe desenvolver metodologias de análise semiautomática para a classificação de ambos os casos, proporcionando velocidade no envio dos produtos para o mercado consumidor, obtenção de dados confiáveis e alinhamento entre os setores de produção e qualidade. Assim, são propostas duas metodologias utilizando processamento digital de imagens e reconhecimento de padrões. Na classificação do linter para obtenção de características foram aplicados os descritores de textura e comparados diferentes classificadores. Na classificação das etapas do semirrefino foram utilizados diferentes modelos de cores para extração de características, que foram agrupadas pelos classificadores. Com este estudo, resultados promissores foram obtidos tanto para a classificação do processo de semirrefino do óleo de algodão como do linter.
Abstract: The classification methods applied to industrial processes are in constant enhancement and one of its factors is the technological alignment in industrial plant. However, many technologies are not economically practicable for factory floor implantation. As an example the methods utilized on feathers and cotton short fibers (linter) analysis which use applied technology and are only available in a few Brazilian analysis laboratories that comply with national quality standards, leading to higher production costs and longer periods to make the product available on market. Linter is a cotton’s byproduct, raw material of wide applicability, used in the manufacture of currency paper, hydrophilic cotton, printed circuit boards and surgical fabrics. Its classification importance comes from the appreciation of product quality in the internal and external market, which present different standards, leading to a raw material production with different quality characteristics. Another byproduct that requires laboratory examination during its manufacture is the cotton oil, characterized by intense coloring in its raw state, and, when it is used for alimentary purposes, goes through a lightening procedure and acidity reduction, which can be carried out by the refining or semi-refining processes. This study analyzes the semi-refining process, in which are analyzed the soaps concentrations, oil’s quality and stability, verifying at the end of the process the carotenoids absence and determining if it is suitable for consumption. Considering the significance of the linter categorization and the cotton oil semi-refining technique, this study proposes the semi-automatic analysis methodologies development for both classification methods, providing readiness in the delivery of products to the consumer market, obtaining reliable data and alignment between production and quality sectors. Thus, two methodologies are proposed using digital image processing and pattern recognition. In the linter classification, texture descriptors were applied to obtain characteristics and different classifiers were compared. In the classification of the semi-refining stages, different color models were used to extract characteristics, which were grouped by classifiers. With this study, promising results were obtained both for the classification of cotton oil semi-refining process and linter.
Description: Araújo, P. D. Análise e classificação da qualidade do linter e do óleo de algodão utilizando técnicas de visão computacional. 2019. 88 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2019.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40465
metadata.dc.type: Dissertação
Appears in Collections:PPGEEC - Dissertações defendidas na UFC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2019_dis_pdaraujo.pdf3,97 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.