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Weskley da Silva Cotrim

Ciências Agrárias

Ciência e Tecnologia de Alimentos
  • sistema de controle de torra de grãos de café baseado em inteligência artificial
  • O café é uma das bebidas mais populares e consumidas no planeta, sendo a etapa de torra crucial para o desenvolvimento das características sensoriais da bebida. Existem no mercado equipamentos de torra com alto nível de automação, que permitem o controle adequado da temperatura, vazão de ar e umidade do processo de torra. Entretanto, a cor do café não é uma variável controlada e, portanto, os sistemas de controle não conseguem compensar variações do processo, bem como variações das propriedades iniciais (umidade, temperatura e tamanho dos grãos). Assim, seu controle ainda consiste em uma operação manual, dependente de inspeção visual por operador treinado. Além disso, o novo paradigma introduzido pela Indústria 4.0 preconiza o uso de sistemas inteligentes, capazes de obter, processar e compartilhar informações de forma autônoma. Assim, a adoção de técnicas de inteligência artificial como as Redes Neurais Convolucionais (RNC), para a construção de Sistemas de Visão Computacional (SVC) para controle do processo parece ser o caminho natural a seguir. Um SVC baseado em RNC poderá ser incluído nos sistemas de controle atuais, onde a cor será então uma variável controlada, de forma online. Por se tratar de uma tecnologia orientada por dados, a principal exigência para o treinamento supervisionado de uma RNC é a disponibilidade de um banco de dados de imagens com número de exemplares de cada classe suficientemente grande. Além disso, as imagens utilizadas no treinamento das RNC podem ser obtidas por meio de câmeras fotográficas simples, equipadas com sensores CCD, o que representa uma vantagem na construção de SVC de baixo custo. Após o treinamento, o SVC pode ser instalado em equipamentos de torra, de forma a processar as imagens obtidas on line e realizar a classificação do estágio de torra. Assim, este projeto tem como objetivo construir um SVC de baixo custo para controle do processo de torra de café, baseado nas imagens capturadas durante o processo, utilizando RNC.
  • Universidade Federal de Mato Grosso - MT - Brasil
  • Fri Apr 22 00:00:00 BRT 2022-Wed Apr 30 00:00:00 BRT 2025