Autores: SILVA, R. A. B., STOSIC, B., PANDORFI, H., ALMEIDA, G. L. P., RAMOS, A. H. S., ALMEIDA, G. A. P.
Ano da publicação: 2019
ISSN: 2358-582X
Área: Construções Rurais e Ambiência (CRA)
Palavras-chave: imagens térmicas, mastite, visão computacional
O Brasil está entre os maiores produtores mundiais de leite, porém, entraves como a mastite ocasionam grandes perdas neste setor. Objetivou-se com essa pesquisa desenvolver programa computacional como ferramenta de auxílio no monitoramento e detecção precoce de quadros clínicos de mastite bovina. Foram utilizados 24 animais em condições clínicas distintas. O estudo foi realizado a partir de 96 imagens térmicas do úbere dos animais, nos enquadramentos anterolateral direito, anterolateral esquerdo, posterior e inferior. O pré-processamento e posteriormente rotulação dos clusters das imagens se deu pelo emprego do algoritmo Hoshen-Kopelman, representativo da variação da temperatura do úbere de 34 a 38oC. Os maiores clusters das imagens para os animais saudáveis corresponderam a 19,38, 24,11, 15,43 e 9,9% do total de pixels das imagens nos respectivos enquadramentos. Para os animais com mastite subclínica compreenderam 38,93, 45,86, 58,59 e 60,42% e para os animais com mastite clínica a representação percentual foi de 79,15; 69,73; 84,76 e 78,06%, respectivamente. O programa computacional foi capaz de classificar imagens térmicas da superfície do úbere, no entanto, o ângulo em que as imagens foram registradas pode interferir no resultado da classificação.