Os sistemas automáticos são normalmente empregados na indústria com o objetivo de otimizar a produção. Na agro-indústria, estes sistemas são usados com o mesmo propósito, sendo que dentre estes sistemas é possível destacar os que empregam a visão computacional, pois esta tem sido usada para inspeção de lavouras, colheita mecanizada, guiagem de veículos e robôs entre outras aplicações. No presente trabalho, técnicas de visão computacional foram utilizadas para segmentar e classificar elementos presentes em imagens obtidas de pomares de laranjeiras. Uma arquitetura modular foi utilizada na qual a imagem é segmentada automaticamente e, posteriormente, os segmentos são classificados. Nesta arquitetura, o algoritmo de segmentação e o classificador podem ser alterados sem prejudicar a flexibilidade do sistema implementado. Foram realizados experimentos com um banco de imagens composto por 658 imagens. Estas imagens foram obtidas sob diferentes condições de iluminação durante o período que as frutas estavam maduras. Estes experimentos foram realizados para avaliar, no contexto da arquitetura desenvolvida, o algoritmo de segmentação JSEG, vetores de características derivados dos espaços de cores RGB e HSV, além de três tipos de classificadores: bayesiano, classificador ingênuo de Bayes e classificador baseado no perceptron multicamadas. Finalmente, foram construídos os mapas de classes. As funções de distribuição de probabilidades foram estimadas com o algoritmo de Figueiredo-Jain. Dos resultados obtidos, deve-se destacar que o algoritmo de segmentação mostrou-se adequado aos propósitos deste trabalho e o classificador bayesiano mostrou-se mais prático que o classificador baseado no perceptron multicamadas. Por fim, a arquitetura mostrou-se adequada para o reconhecimento de cenas obtidas em pomares de laranjeiras.

Automation systems are usually used in the industry to optimize the production. In the agroindustry, these systems are used with the same intentions. Among them are systems that use computer vision for inspection, mechanized harvest, vehicles and robots guidance and other applications. Because of this, in the present work, techniques of computer vision were used to segment and classify elements in the images from oranges orchards. A modular architecture was used. The image are automatically segmented and, then the segments are classified. In this architecture, the segmentation algorithm and the classifier can be modified without loss of flexibility. The experiments were carried out with 658 images. These images were acquired under different illumination conditions during the period that the fruits are mature. These experiments were carried out to evaluate, in the context of developed architecture, the segmentation algorithm JSEG, characteristics vectors derived from the colors spaces RGB and HSV and three classifiers: Bayes's classifier, Bayes's naive classifier and multilayer perceptron classifier. Finally, the class maps were constructed. The Figueiredo-Jain algorithm was used to estimate the probability distribution functions. The results show that the segmentation algorithm is adequate to this work and the Bayes classifier is more practical that the multilayer perceptron classifier. Finally, the architecture is adequate for recognition of images acquired in orange orchards.