Desenvolvimento de um sistema de classificação de doenças em folhas de tomate empregando redes neurais convolucionais

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel voltado para a detecção de doenças em folhas de tomate, utilizando técnicas de visão computacional, com foco em redes neurais convolucionais (RNCs). As doenças em folhas de tomate são um desafio significativo na agricultura, pois comprometem a saúde das plantas e a produtividade das culturas. O aplicativo desenvolvido permite a captura de imagens das folhas de tomate e, através de um modelo de RNC treinado, obtenham-se a classificação dessas folhas, identificando a presença de doenças. O projeto envolveu a preparação de um conjunto de dados, o treinamento do modelo, a criação de uma API para processar as imagens e a implementação de uma interface para dispositivos moveis. Os resultados obtidos demonstraram a eficácia do aplicativo na classificação de folhas saudáveis e doentes, com alta precisão.

This work presents the development of a mobile application aimed at detecting diseases in tomato leaves using computer vision techniques, with a focus on Convolutional Neural Networks (CNNs). Diseases in tomato leaves pose a significant challenge in agriculture as they compromise plant health and crop productivity. The developed application enables the capture of images of tomato leaves and, through a trained CNN model, classifies these leaves to identify the presence of diseases. The project involved preparing a dataset, training the model, creating an API to process the images, and implementing an interface for mobile devices. The results demonstrated the effectiveness of the application in classifying healthy and diseased leaves with high accuracy.