• Aluno de Criciúma desenvolve sistema automatizado para identificar praga da maçã

    O projeto foi desenvolvido por estudante de Engenharia Mecatrônica do IFSC como trabalho de conclusão de curso.

Aluno de Criciúma desenvolve sistema automatizado para identificar praga da maçã

02 Fev, 2023 16:33:28 - Educação

Criciúma (SC)

Um equipamento capaz de identificar pragas que atingem a cultura de maçãs através de sistemas de visão está em fase de testes em uma plantação no município de Bom Jardim da Serra desde o final de 2022. Por meio de Inteligência Artificial, o aparelho quantifica e classifica os insetos capturados em armadilhas, transmitindo as informações para o produtor, que pode rapidamente intervir para eliminar a presença da praga.

O projeto foi desenvolvido como Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) da estudante Ana Cristina Castro, formanda de Engenharia Mecatrônica no Campus Criciúma do Instituto Federal de Santa Catarina. O equipamento consiste em uma estrutura para captar as imagens das pragas capturadas na armadilha, alimentada por uma placa fotovoltaica e uma bateria para o armazenamento de energia. Através da Inteligência Artificial, o sistema foi “treinado” para identificar o inseto, chamado grapholita, a partir de um banco de imagens montado especialmente para o projeto. Os dados são transmitidos para uma plataforma web.

“O equipamento está posicionado no meio da plantação e é alimentado por um painel fotovoltaico. Ele tem um Raspberry [minicomputador de placa única] que faz o processamento e está conectado a uma câmera. O equipamento tira uma foto da armadilha, faz o processamento, identifica a quantidade e faz uma média da precisão das detecções. Esse dado vai ser enviado, por rádio frequência, para um ponto com acesso à internet, e um outro equipamento vai receber este sinal e fazer a postagem em uma plataforma web”, explica Ana.

Agilidade e redução de erros

A ideia partiu do professor Guilherme Manoel, orientador de Ana, após observar como era feito o trabalho de identificar os insetos em uma plantação de maçãs pertencente à família da esposa. “A identificação do inseto é feita de uma forma manual, por uma pessoa responsável por cuidar da plantação. Ela avalia as armadilhas de tempo em tempo, verifica os insetos que caíram ali e avisa o engenheiro agrônomo que vai tomar uma determinada decisão, de aplicar um defensivo ou não”, relata Guilherme.

De acordo com o professor, o sistema contribui para eliminação de erros e para acelerar o processo de tomada de decisão, já que os dados são transmitidos em tempo real. Identificar a presença do inseto de forma manual é um processo mais lento e sujeito a erros, o que pode colocar em risco uma safra. Guilherme destaca também a complexidade do trabalho desenvolvido, que envolveu até mesmo a criação do inseto para a construção do banco de imagens.

“Não existia um banco de imagens grande deste inseto na internet. Então fizemos um contato com a Embrapa, que nos doou ovinhos desse inseto, a Ana criou os insetos em casa e fez um banco de imagens próprio para treinar a Inteligência Artificial do sistema. Como não tínhamos um computador [capaz de suportar o sistema], contratamos um serviço via web para fazer o treinamento da Inteligência Artificial. O trabalho da Ana é excelente. Vem sendo desenvolvido há dois anos e já poderia ter resultado em três trabalhos de conclusão”, afirma.

Equipamentos para a detecção de insetos na agricultura são conhecidos. Para o desenvolvimento do projeto, professor e estudante pesquisaram e encontraram apenas um equipamento específico para a cultura da maçã, desenvolvido na Europa. Um dos diferenciais do projeto do IFSC é que ele trabalha como a classificação dos insetos, não somente com a contabilização, o que é mais comum.

“Existem vários equipamentos que fazem a contabilização, mas não a detecção. Quando a gente fala de Inteligência Artificial por imagens, existem diferentes tipos. Tem a contabilização, a segmentação e um deles é a detecção, que faz a classificação e a contagem. No nosso caso, a gente faz a classificação, diferencia entre diferentes tipos de insetos, não insetos em geral”, explica a estudante.

Inteligência Artificial

Ana explica que o princípio utilizado, de detecção por imagem, pode ser replicado em outros setores – como, por exemplo, a identificação do mosquito da dengue. A própria aluna, durante o curso, desenvolveu na disciplina Sistemas de Visão um aparelho que identificava se uma pessoa estava fazendo o movimento correto de agachamento em um exercício físico.

“O princípio do programa ele pode ser replicado para diferentes setores, assim como o processo de comunicação pode ser replicado. Em se tratando de imagem, quanto melhor a qualidade da imagem, a luminosidade, isso tudo interfere em quão preciso o equipamento vai ser”, explica Ana.

O equipamento foi instalado na plantação de maçãs em Bom Jardim da Serra no dia 19 de novembro e já conseguiu identificar a presença da grapholita. Aluna e professor seguem monitorando o equipamento e garantem que os resultados são satisfatórios. Para a aluna do IFSC, a satisfação vem não apenas do fato de que o projeto está funcionando, mas das possibilidades que ele representa.

“Quando eu comecei a estudar Inteligência Artificial eu me encontrei na área. Infelizmente, na grade do curso ainda não tinha Inteligência Artificial, então estudei muito por conta própria. E ali encontrei a área que, se tudo der certo, quero seguir. Acho muito interessante e tem muito espaço para ser estudado e abordado”, diz.

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Postado por REDAÇÃO JINEWS

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