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Dissertações |
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ALINE SILVA RAMOS
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Contagem de Células Somáticas em Leite de Búfalas usando um Classificador Fuzzy e Técnicas de Processamento de Imagens.
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Orientador : CRISTIANO HORA DE OLIVEIRA FONTES
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MEMBROS DA BANCA :
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CRISTIANO HORA DE OLIVEIRA FONTES
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KARINA MEDICI MADUREIRA
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RICARDO ARAUJO RIOS
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VIVIANI GOMES
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Data: 31/05/2019
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A produção do leite de búfalas e seus derivados vem aumentando no Brasil e no mundo, juntamente com o aumento das exigências em relação ao seu padrão de qualidade. A mastite, doença inflamatória da glândula mamária (GM), é responsável por perdas qualitativas e quantitativas em relação ao leite produzido. A contagem de células somáticas (CCS) no leite é o principal biomarcador tanto para a detecção quanto para a avaliação da qualidade do leite. A CCS é determinada tradicionalmente por métodos trabalhosos que consiste na observação visual das células em esfregaços lácteos através do microscópio. Esta técnica tradicional é exaustiva e possui um inerente grau de subjetividade na medida em que está sujeita à interpretação humana em relação à identificação e reconhecimento das células. Este trabalho propõe e apresenta um método automático para a contagem das células somáticas (CCS) no leite de búfalas que compreende, entre outros, a aplicação de um método de agrupamento Fuzzy e técnicas de processamento de imagens. Ao contrário de outros trabalhos similares da literatura, o classificador Fuzzy C-Means foi utilizado na etapa de pré-processamento das imagens e não na etapa de segmentação das mesmas. Esta abordagem viabilizou a separação das imagens (objetos) das células somáticas em leite de búfalas em grupos que apresentassem similaridades em relação à intensidade de cor, possibilitando uma melhor aplicação posterior das técnicas de processamento como a limiarização, segmentação e reconhecimento/interpretação das imagens de células somáticas. Três métodos de limiarização foram avaliados e comparados e a Transformada de Watershed foi utilizada para a separação de células bastante próximas, o que contribuiu para a correta identificação e contagem das mesmas. Por fim, realizou-se uma comparação entre os resultados obtidos pela contagem manual (técnica microscópica direta) e pelo método proposto neste trabalho. Foi utilizada uma prova estatística não-paramétrica (Kruskal Wallis) que comprovou a obtenção de resultados de contagens consistentes. Em relação ao método padrão empregado para a contagem das células somáticas do leite, a utilização de um classificador Fuzzy no pré-processamento das imagens revelou ser uma alternativa potencial e eficiente para a classificação das imagens em grupos que apresentam similaridade na intensidade de cor, o que proporciona um melhor desempenho do processo de limiarização e consequentemente da contagem das células somáticas nas imagens.
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Milk production of buffaloes and their derivatives has been increasing in Brazil and in the world, together with the increasing demands on its quality standard. Mastitis, inflammatory disease of the mammary gland (GM), is responsible for qualitative and quantitative losses in relation to the milk produced. The somatic cell count (CCS) in milk is the main biomarker for both detection and evaluation of milk quality. CCS is traditionally determined by laborious methods consisting of the visual observation of cells in milk smears through the microscope. This traditional technique is exhaustive and has an inherent degree of subjectivity in that it is subject to human interpretation in relation to the identification and recognition of cells. For this reason, this research proposes and presents an automatic method for counting somatic cells in buffalo milk which includes, among others, the application of a Fuzzy clustering method and image processing techniques. Unlike other similar works, the Fuzzy C-Means classifier was used in the preprocessing stage of the images and not in the segmentation stage of the images. This approach enabled the separation of the somatic cell images (objects) present in buffalo milk in clusters that showed similarities in relation to the color intensity, allowing a better posterior application of processing techniques such as thresholding, segmentation and image recognition (interpretation of somatic cells). Three methods of thresholding were evaluated and compared, and the Watershed Transform was used to separate cells closely together, which contributed to the correct identification and counting of the same. Finally, a comparison was made between the results obtained by manual counting by the direct microscopic technique and by the method proposed in this work. A non-parametric statistical test (Kruskal Wallis) was used, which proved to obtain consistent counts results. The use of a Fuzzy classifier in the preprocessing of the images was a potential and efficient alternative for the classification of images in clusters that show similarity in color intensity. which provides a better performance of the thresholding process and consequently the somatic cell count in the images.
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EDUARDO LUIZ BONECKER SIQUEIRA
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APLICAÇÃO DO PENSAMENTO ENXUTO NA ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA: LEAN OFFICE NO NÚCLEO DE CLIMATIZAÇÃO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
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Orientador : ANASTACIO PINTO GONCALVES FILHO
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MEMBROS DA BANCA :
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ANASTACIO PINTO GONCALVES FILHO
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ANGELO MARCIO OLIVEIRA SANT ANNA
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CARLOS CÉSAR RIBEIRO SANTOS
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Data: 06/06/2019
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A Administração Pública enfrenta grandes desafios na sua responsabilidade constitucional de atender com eficiência e eficácia as demandas do cliente-cidadão brasileiro. O objetivo geral deste trabalho é aplicar os conceitos, princípios e ferramentas do Pensamento Enxuto na área administrativa do núcleo que gerencia os sistemas de climatização da Universidade Federal da Bahia (UFBA). A situação-problema que motivou iniciar a pesquisa foi elevar a capacidade de atendimento do setor frente às altas demandas de requisições de serviços para os equipamentos de climatização da universidade. A contribuição deste trabalho é incentivar a efetivação de melhores práticas de gestão da qualidade nas instituições públicas brasileiras e desenvolver uma pesquisa que apresente caráter relevante e benéfico à melhoria contínua do referencial teórico dos temas estudados. O método de pesquisa utilizado foi a pesquisa-ação descritiva contemplando abordagens qualitativas e quantitativa. Para prover suporte ao método adotado e obter os resultados esperados foi realizada revisão de literatura sobre os temas versados: Pensamento Enxuto, Lean Office e Administração Pública. Nesse sentido, foram aproveitados conceitos e ferramentas do Lean Office, como por exemplo o sistema 5S e o Mapeamento do Fluxo de Valor (MFV). Através da aplicação dos conhecimentos adquiridos foi possível construir o Mapa de Estado Atual do setor estudado e projetar o seu Mapa de Estado Futuro. Além disso foram identificadas melhorias para o processo administrativo investigado e, consequentemente, proposto um plano de ação para se obter na prática o seu Mapa de Estado Real. O resultado de implantação do Lean Office foi observado de forma qualitativa e quantitativa. Em termos qualitativos, promoveu o desenvolvimento de um ambiente de trabalho mais organizado, procedimentos mais enxutos e colaboradores mais motivados e produtivos. Em termos quantitativos, foi observado um incremento de 50% na Taxa de Agregação de Valor (TAV) para o processo estudado e redução do Total Lead Time (TLT) de atendimento da demanda do clientecidadão de 795 minutos para 30. Finalmente, através dos resultados obtidos e das análises realizadas, pode-se concluir que o Pensamento Enxuto demonstrou ser uma metodologia válida para o aperfeiçoamento de processos administrativos de um escritório da Administração Pública.
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The Public Administration faces major challenges in its constitutional responsibility to efficiently and effectively meet the demands of the Brazilian citizen. The general objective of this work is to apply the concepts, principles and tools of the Lean Thinking in the administrative area of the department that manages the air conditioning systems of the Federal University of Bahia (UFBA). The problem situation that motivated the start of the research was to increase the processing capacity of the sector in front of the high demands of services requests for the air conditioning equipment of the university. The contribution of this work is to encourage the implementation of best quality management practices in Brazilian public institutions and to develop a research that presents a relevant and beneficial contribution to the continuous improvement of the theoretical reference of the subjects studied. The research method used was the descriptive researchaction contemplating qualitative and quantitative approaches. In order to provide support to the method adopted and to obtain the expected results, a literature review was carried out on the topics discussed: Lean Thinking, Lean Office and Public Administration. In this respect, Lean Office concepts and tools, such as the 5S system and Value Stream Mapping (VSM) were used. Through the application of the acquired knowledge it was possible to construct the Current State Map of the studied sector and to design its Future State Map. In addition, improvements were identified for the administrative process investigated and, consequently, an action plan was proposed to obtain its Real State Map. The Lean Office implementation result was observed qualitatively and quantitatively. In qualitative terms, it promoted the development of a more organized work environment, leaner procedures and more motivated and productive employees. In quantitative terms, were observed a 50% increase in the Value- Added Rate (VAR) for the process studied and a reduction in Total Lead Time (TLT) of client-citizen demand from 795 minutes to 30. Finally, through the results obtained and the analyzes carried out, it can be concluded that the Lean Thinking has proved to be a valid methodology for the improvement of administrative processes of a Public Administration office.
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MAURICIO FERREIRA MENEZES
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UMA PROPOSTA DE MODELO DE DISTRIBUIÇÃO ORÇAMENTÁRIA PARA AS INSTITUIÇÕES DA REDE FEDERAL DE EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E TECNOLÓGICA.
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Orientador : MARCELO EMBIRUCU DE SOUZA
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MEMBROS DA BANCA :
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CARLOS ARTHUR MATTOS TEIXEIRA CAVALCANTE
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GIVALDO OLIVEIRA DOS SANTOS
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MARCELO NUNES DOURADO ROCHA
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REGINALDO SOUZA SANTOS
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Data: 01/07/2019
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Este trabalho tem como temática a distribuição orçamentária na Rede Federal de Educação Profissional e Tecnológica. Primeiro, é discutido e proposto um novo modelo de distribuição para as instituições que compõem a Rede. Em seguida, defendendo a participação da comunidade escolar nas decisões sobre a utilização dos recursos e foi elaborado um modelo para implementação do orçamento participativo no Instituto Federal de Alagoas (IFAL). Por fim, alicerçada por essas duas etapas iniciais, é apresentada uma proposta para distribuição interna de recursos para as instituições da Rede, que tenha um caráter democrático e participativo, que seja alinhada ao planejamento destas instituições e possibilite uma transformação qualitativa da gestão. Diante dos resultados obtidos, conclui-se que os modelos construídos neste trabalho têm a capacidade de estimular a participação da comunidade nas decisões e de contribuir com o cumprimento dos objetivos e metas traçados no planejamento, possibilitando o desenvolvimento do ensino, da pesquisa e da extensão. Espera-se que este trabalho também fomente a discussão entre os gestores da Rede Federal no sentido de aprimorar os meios de participação, de controle e de monitoramento do planejamento e da execução orçamentária das suas instituições.
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This paper has as theme budget distribution in the Federal Network of Professional and Technological Education (Rede Federal de Educação Profissional e Tecnológica). Initially, a new distribution model for institutions that compose the Network is proposed and discussed. Then, advocating the participation of the school community in decisions about the use of resources, a proposal for the implementation of participatory budget at the Federal Institute of Alagoas (Instituto Federal de Alagoas - IFAL) was elaborated through a case study. Finally, taking those two initial stages as basis, a proposal for the internal distribution of resources for the Network's institutions is presented as democratic and participatory in nature, that is aligned with the planning of those institutions and it enables a qualitative transformation of management. In view of the obtained results it is concluded that the models built on this paper have the capacity to stimulate community participation in decisions and to contribute to the fulfillment of the objectives and goals outlined in planning of these institutions, allowing the development of teaching, research and extension. It is hoped that this paper will also generate discussion among the managers of this Federal Network to improve the means of participation, control and monitoring of planning and budget execution of its institutions.
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BRENDA NOVAIS VIANA
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Investigação e Predição do teor de extrativos em Prediçãocom base na Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais
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Orientador : KAREN VALVERDE PONTES VATER
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MEMBROS DA BANCA :
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CRISTIANO HORA DE OLIVEIRA FONTES
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FERNANDO JOSÉ BORGES GOMES
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KAREN VALVERDE PONTES VATER
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Data: 18/12/2019
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No processo de produção de celulose e papel, os extrativos da madeira são compostos orgânicos de baixo peso molecular que causam problemas operacionais, danos ambientais e perda da qualidade do produto. Existem algumas pesquisas sobre o impacto dos extrativos na biota, a caracterização e a remoção de ‘pitch’, no entanto, ainda faltam estudos investigando a causa da variabilidade do teor de extrativos na madeira de eucalipto. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um modelo para predição do teor de extrativos em clones de madeira de eucalipto. A Análise de Componentes Principais (PCA) foi aplicada para avaliar o impacto das diversas variáveis no conteúdo de extrativos: região de plantio; tipo de solo, quantidade de areia e argila, matéria orgânica e inorgânica, pH e manejo do solo, idade, densidade básica, teor de lignina e material genético da madeira. Um modelo de rede neural empírica foi identificado a partir de dados experimentais, tendo os componentes principais como entrada, para monitorar e prever o conteúdo de extrativos, uma vez que as medições no laboratório podem levar vários dias e tornar-se disponíveis somente após a madeira já ter sido processada. Os dados experimentais foram fornecidos por uma empresa de celulose e continham informações sobre dezoito espécies de clones de eucalipto de cinco regiões no extremo sul da Bahia, Brasil. Após a triagem inicial dos dados, um conjunto de 119 amostras foi coletado e analisado por meio da Análise de Componentes Principais. A variabilidade dos dados foi representada por oito componentes principais, os quais indicaram que a acidez potencial, ferro, saturação por alumínio, magnésio, pH, soma de bases, fósforo remanescente, zinco, manganês e cobre foram as variáveis que mais impactaram no teor de extrativos da madeira de eucalipto. Dessa forma, foram desenvolvidos dois modelos de redes neurais cujas as entradas foram estas variáveis mais importantes para os extrativos e os oito componentes principais. Os modelos de rede neural foram comparados para identificar o modelo com melhor desempenho e viabilidade para ser aplicado a nível industrial. A eficácia do modelo foi verificada por parâmetros estatísticos, os quais indicaram a confiabilidade, com boa qualidade de ajuste aos dados experimentais. Ambos os modelos presentaram desempenho significativo fornecendo uma ferramenta sistemática para prever e monitorar os conteúdos dos extrativos em madeiras de eucalipto antes que a madeira de baixa qualidade afete o processo. A rede neural artificial cujas as entradas eram as dez variáveis significativas obtidas por meio da técnica de PCA possibilitou melhor qualidade de ajuste da rede aos dados experimentais e melhor viabilidade quanto a aplicabilidade industrial. A abordagem aqui desenvolvida pode contribuir para monitorar a qualidade do produto, bem como para evitar danos ao ambiente e ao equipamento.
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In the pulp and paper production process, wood extractives are low molecular weight organic compounds that cause operational problems, environmental damage and loss of product quality. There is some research on the impact of extractives on biota, the characterization and removal of pitch, however, there is still a lack of studies investigating the cause of extractives content variability in eucalyptus wood. This research aimed to develop a model for predicting the extractives content in eucalyptus wood clones. Principal Component Analysis (PCA) was applied to assess the impact of the various variables on extractives content: planting region; soil type, amount of sand and clay, organic and inorganic matter, pH and soil management, age, basic density, lignin content and wood genetic material. An empirical neural network model was identified from experimental data, with the main components as input to monitor and predict extractives content, as laboratory measurements may take several days and become available only after wood. have already been processed. Experimental data were provided by a pulp company and contained information on eighteen eucalyptus clone species from five regions in the extreme south of Bahia, Brazil. After initial data screening, a set of 119 samples were collected and analyzed using Principal Component Analysis. The variability of the data was represented by eight main components, which indicated that the potential acidity, iron, aluminum saturation, magnesium, pH, sum of bases, remaining phosphorus, zinc, manganese and copper were the variables that most impacted the acid content. eucalyptus wood extractives. Thus, two neural network models were developed xvi whose inputs were these most important variables for the extractives and the eight main components. The neural network models were compared to identify the model with the best performance and viability to be applied at industrial level. The effectiveness of the model was verified by statistical parameters, which indicated the reliability, with good quality of fit to the experimental data. Both models performed significantly by providing a systematic tool for predicting and monitoring the contents of eucalyptus wood extractives before low quality wood affects the process. The artificial neural network whose inputs were the ten significant variables obtained by the PCA technique enabled better quality of network adjustment to the experimental data and better viability as the industrial applicability. The approach developed here can help to monitor product quality as well as to prevent damage to the environment and equipment.
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