IAnaSolo

Interpretação de Análises de Solo com uso de Deep Learning

Autores:

Alisson Allebrandt (Creator)
Diego H Schmidt (Creator)
Dalvan Griebler (Mentoring)

Como citar este trabalho

[artigo] Allembrandt, A.; Schmidt, D. H.; Griebler, D.. Simplificando a Interpretação de Laudos de Análise de Solo com Deep Learning em Nuvem. Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação (REABTIC). 1(13), Setrem,2021.

Este repositório contém 4 projetos distintos, sendo eles:

1 - Interpretador de laudos de análise de solo [PYTHON] -> /ProcessamentoDeImagens
2 - Aplicativo mobile para captura da foto do laudo de análise de solo e envio para interpretação e gravação dos resultados no banco de dados [REACT-NATIVE] -> /appMobile
3 - Api para comunicação do app que se comunca com o interpretador de laudos de análise citado acima, e armazena os resultados em um banco de dados MongoDB [NODE JS] -> /api-node
4 - Auditor feito em Node JS para validar os resultados processados pelo interpretador, e definir o grau de acertos e erros\

Forma de execução do projeto

1 - Interpretador de laudos

Após ter o Python versão 2.7 instalado, será necessário instalar as dependências do projeto por meio do comando pip.

pip install numpy
pip install pytesseract
pip install opencv-python
pip install google-cloud-vision
pip install Pillow

Também será preciso instalar a biblioteca image magic na máquina https://imagemagick.org/script/download.php

-- Qualquer outra dependência que possa vir a faltar pode ser buscada no site https://pypi.org/

Após instalar o python e todas as dependências pode-se rodar o arquivo main.py para realização do processamento de laudos. Para este script são esperados os seguintes parâmetros de entrada:

parm_input_folder_images = Pasta com as imagens de laudos de análise de solo para leitura e interpretação
parm_layout_file = Layout em formato .json do formato do laudo a ser analisado. Exemplo pode ser encontrado no repositório /ProcessamentoDeImagens/layouts/lab_setrem.json
parm_extract_method = full ou default. Full irá tentar extrair informações do cabebalho da análise também. Default, somente os nutrientes químicos.
parm_output_results = Pasta de saída para os resultados em .csv e imagens tratadas e convertidas.
parm_convert_number = True ou False, se estiver como True irá converter o valor do nutriente quimico para decimal.\

2 - Aplicativo mobile em react-native

Instalar o React-Native na máquina: https://reactnative.dev/docs/getting-started
Abrir a pasta do projeto e executar npm install
Depois executar npx react-native run-android

3 - API em Node Js e Auditor

Ter o Node JS instalado na máquina: https://nodejs.org/en/download/
Acessar a pasta do projeto e executar npm install
Executar npm run dev para iniciar o servidor