Pesquisadores da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) desenvolveram um sistema de visão computacional baseado em aprendizado de máquina para aprimorar o controle de qualidade de tomates. O estudo, publicado na Revista Engenharia Agrícola em fevereiro, propõe uma tecnologia inovadora que classifica os frutos com base na cor, um dos principais critérios de escolha do consumidor.
Como funciona a análise computacional dos tomates?
A pesquisa envolveu a captura de imagens digitais dos tomates e a análise dos códigos RGB para identificar padrões de maturação. Os frutos foram categorizados em três grupos:
- Imaturos (verde);
- Em amadurecimento (mistos);
- Maduros (predominantemente vermelhos).
A partir desses dados, foi desenvolvido um modelo de árvore decisória que determina o potencial de compra dos tomates, considerando aspectos como: tonalidade; saturação; e luminância.
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Benefícios para produtores e agroindústria
A aplicação dessa tecnologia pode trazer benefícios diretos para pequenos produtores e comerciantes, permitindo uma classificação automatizada e não invasiva dos frutos. Entre as vantagens, destacam-se:
- Redução de perdas na colheita;
- Melhoria na comercialização dos produtos;
- Aprimoramento da qualidade dos frutos ofertados ao consumidor;
- Substituição de processos manuais e laboratoriais mais custosos na agroindústria e na pós-colheita.
Futuro da tecnologia: automação e deep learning
“O uso dessas tecnologias representa uma solução promissora para aprimorar a qualidade, eficiência e confiabilidade na produção de tomates e em outros setores agrícolas, impulsionando a inovação e o progresso na indústria. O uso de algoritmos de deep learning para a classificação dos frutos e o desenvolvimento de uma câmara seletora de frutos automatizada são alguns dos próximos passos”, afirmou o pesquisador Anderson Costa, autor do estudo.
