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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/8267
Title: | Uma nova abordagem do controle de qualidade no monitoramento de sensores proximais |
Other Titles: | A new approach to quality control in the monitoring of proximal sensors |
Authors: | MORAIS, Cleiton Aparecido dos Santos OLIVEIRA, Danilo Tedesco de OLIVEIRA, Mailson Freire de |
Advisor: | GUIMARÃES, Alexandre de Moura |
type of document: | Artigo científico |
Keywords: | Agricultura de precisão;Sensoriamento remoto;Estatística |
Issue Date: | Jul-2018 |
Publisher: | 259 |
Citation: | MORAIS, Cleiton Aparecido dos Santos; OLIVEIRA, Danilo Tedesco de; OLIVEIRA, Mailson Freire de. Uma nova abordagem do controle de qualidade no monitoramento de sensores proximais, 2018. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Mecanização em Agricultura de Precisão) - Faculdade de Tecnologia FATEC Shunji Nishimura (Pompéia), Pompéia, 2018. |
Abstract: | Partindo do pressuposto que todos os processos estão sujeitos a variabilidades e que as mesmas afetam a sua qualidade durante as suas execuções, objetivou-se com este trabalho avaliar e analisar a qualidade dos índices de NDVI obtidos na cultura do amendoim gerados a partir de três modelos de sensores ópticos ativos proximais de diferentes marcas, sendo que dois já são comercializados GreenSeeker® e Ag Leader “OptRx™”, e outro não comercializado, que foi chamado de “NDVI_Protótipo”. A qualidade avaliada foi em função da variabilidade dos dados gerados, onde os mesmos foram submetidos a análise por meio do método científico Controle Estatístico de Processo (CEP), utilizando-se dos indicadores de variabilidade a estatística descritiva e as cartas de controle de valores individuais, as quais apresentam a variação do processo. Os três modelos de sensores apresentaram comportamento instável tanto nas cartas com valores de NDVI como nas cartas de Amplitude Móvel, apresentando pontos que ultrapassaram os limites de controle considerados aceitáveis, que indicam a melhor qualidade do processo quando não há pontos localizados fora desses limites. O Ag Leader “OptRx™” apresentou a maior quantidade de processos estáveis, uma vez que as suas variabilidades apresentadas nas cartas de controle decorrentes de causas comuns e de causas especiais apresentaram menor probabilidade de ocorrência seguido pelo GreenSeeker® que apresentou a menor variação do conjunto de dados por alguns indicadores, porém com alta variabilidade dos dados apresentados nas cartas de controle. A maior variabilidade foi apresentada pelo “NDVI_Protótipo”, que apresentou as maiores variações tanto de causas comuns como de causas especiais, sendo esta última a que leva a instabilidade do processo. |
URI: | http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/8267 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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