Computer vision for morphometric evaluation of broiler chicken bones

Problemas locomotores representam um desafio para a avicultura comercial, mas os métodos atuais para avaliar a estrutura óssea de frangos são poucos e trabalhosos. O objetivo deste estudo é apresentar um software para a extração automática de características morfométricas dos ossos locomotores de frangos de corte ao longo do ciclo de vida, aplicando técnicas de visão computacional. Foram utilizadas 112 amostras da tíbia e 112 do fêmur de frangos comerciais, subdivididas por idade (0, 7, 14, 21, 28, 35 e 42 dias). As imagens foram processadas digitalmente para extrair as propriedades morfométricas ósseas (área, comprimento e perímetro). Um novo software foi criado, incluindo o processamento proposto e os algoritmos para obtenção das características morfométricas. Modelos de classificação (redes neurais artificiais, RNA, e algoritmo k-vizinhos mais próximos, KNN) foram desenvolvidos para classificar os ossos de acordo com a idade e o tipo. Os resultados do software foram satisfatórios, o banco de amostras pôde ser gerenciado corretamente e foi determinada uma alta aplicabilidade para testar imagens de outras fontes. Para a classificação óssea, o método de redes neurais artificiais (RNA) mostrou-se mais preciso que o método de Kolmogorov-Smirnov (KNN). As informações obtidas neste estudo abrem novas possibilidades para estudos avaliativos do sistema locomotor de frangos de corte.