Identificação de Viabilidade de Leveduras Com Corante Vital Utilizando Histogramas de Palavras Visuais em Imagens Coloridas

Abstract

Neste artigo é apresentada uma proposta de automatizar a classificação da viabilidade de leveduras da espécie Saccharomyces cerevisae , responsável pela produção comercial do etanol, usando como atributo a cor absorvida pelo corante vital azul de metileno. A metodologia é usada amplamente em usinas no Brasil e consiste em contar as células incolores que são consideradas viáveis, separando-as das coloridas de azul, consideradas não viáveis. O número de células viáveis por litro interfere no rendimento industrial. Como essa contagem é cansativa e resulta em erros, apresentamos como alternativa a técnica de visão computacional definida como o algoritmo Bag-of-Word (histograma de palavras visuais), bem como algumas extensões que agregam informações de cor e que podem ser adicionados ao algoritmo, isto porque o Bag-of-Word é usado para imagens em tons de cinza. Os atributos extraídos deste algoritmo com suas extensões foram utilizados para teste e treinamento de classificadores extraídos de técnicas de aprendizagem supervisionada. Entre as técnicas que usamos podemos destacar J48, SMO, Naives Bayes e IBk que estão implementados no ambiente WEKA. Os resultados foram analisados através do ANOVA que apresentou valor-p < 2e-16 indicando uma diferença estatística das técnicas analisadas. A técnica Opponent Color apresentou melhores resultados, representando um potencial de aplicação em condições reais das usinas.