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Inovação

Primeira patente da UFR emprega redes neurais e processamento digital de imagem na classificação de grãos

Publicado: 17/11/2021 16:07 | Última atualização: 17/11/2021 17:36
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A Universidade Federal de Rondonópolis (UFR) realizou sua primeira solicitação de registro de patente no sistema do Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). Trata-se de um equipamento desenvolvido por pesquisadores da equipe Smart Agriculture, grupo de pesquisa da UFR atuante na busca de novas tecnologias e recursos que possam ser implementados no campo. As informações foram cedidas pela Secretaria de Inovação e Empreendedorismo (SIE).

O responsável pela inovação foi o pós-graduando João Gabriel Rodrigues, acadêmico do Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, sob a orientação do professor Renildo Luiz Mion. O equipamento é parte integrante da pesquisa e dissertação realizada pelo estudante. Além dele, fizeram parte do processo de criação, o professor Arthur Akira Mamiya e os alunos graduandos em Engenharia Agrícola e Ambiental, Adriano de Oliveira Silveira e Pedro Guilherme Bastos Barbosa Silva.

Renildo Luiz Mion, doutor em Agronomia (Energia na Agricultura) pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) e professor da Universidade Federal de Rondonópolis, explicou que a patente desenvolvida é um equipamento para classificação de amostras de grãos de soja comercial com a utilização de tecnologias de visão computacional e redes neurais artificiais. No método tradicional, a classificação de grãos é feita de maneira manual por meio da visão humana, resultando em um processo altamente subjetivo. A determinação da qualidade de grãos de soja é uma tarefa de grande importância no processo de comercialização e beneficiamento do produto. Por esta razão, deve-se buscar sempre o aprimoramento deste processo. Atualmente, a maneira como a operação é realizada demanda um longo período de tempo, além de estar sujeita à ocorrência de erros, ocasionando perdas monetárias e comprometendo a operacionalização no meio ao qual se encontra.

O sistema desenvolvido por João Gabriel e a equipe do Smart Agriculture tem o propósito de analisar amostras de grãos de soja em tempo real de maneira não destrutiva, determinando a quantidade de grãos pertencentes a cada classe de acordo com a Instrução Normativa 11/2007 regida pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA). O equipamento proposto utiliza processamento digital de imagem para realizar a identificação e extração de características morfológicas e de cor de cada objeto (grão) presente na imagem, onde, sequentemente, tais informações são utilizadas por uma rede neural artificial para classificar conforme a legislação vigente. Veja a seguir um esquema da constituição e funcionamento do aparelho:

Os grãos são varridos por uma tecnologia de geração digital de imagem (a). Estas imagens são binarizadas (b) e passam por uma operação de dilatação (c) que resulta, enfim, nos contornos encontrados capazes de classificar os grãos.

 

Para a Secretaria de Inovação e Empreendedorismo (SIE) da Universidade Federal de Rondonópolis (UFR), esse primeiro pedido de patente junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) é um marco na curta, porém, intensa história da universidade. “Nossa vitrine tecnológica está em ascensão, apresentando diversas soluções sob a forma de softwares, dispositivos e processos protegidos, que atendem diretamente aos diversos setores da sociedade, tais como meio ambiente, direito e agricultura. Particularmente, a invenção apresentada pelos professores e estudantes da universidade, integram um sistema de inteligência artificial, visão computacional, processamento de imagens e redes neurais artificiais para classificação de grãos de soja, o que é estratégico para a cadeia produtiva nacional ligada ao agronegócio”, declarou o Secretário de Inovação e Empreendedorismo da UFR, professor Normandes Matos da Silva.

O grupo de pesquisa Smart Agriculture está vinculado conta com a participação de pesquisadores de diversas áreas como Engenharia Agrícola e Ambiental, Física e Ciência da Computação. As principais pesquisas desenvolvidas pela equipe envolvem Robótica e Automação, Arduíno, Redes Neurais, Visão Computacional, IoT, Mecanização Agrícola e diversas outras ferramentas tecnológicas objetivando melhorar as atividades no campo, tanto no quesito produtivo quanto na qualidade de vida do trabalhador no campo. Para mais informações sobre o Smart Agriculture, acesse o canal do youtube do grupo de pesquisa ou o seu perfil no Instagram.

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