IDENTIFICAÇÃO DO ESTÁGIO DE MATURAÇÃO DE FRUTAS DE CAFÉ COM A UTILIZAÇÃO DE VISÃO COMPUTACIONAL
Agricultura de Precisão. Visão Computacional. Reconhecimento de Padrões. Machine Learning. Deep Learning
Este trabalho propõe e apresenta os resultados de um sistema baseado em visão computacional para identificação de diferentes níveis de maturação de frutas de café. Esta identificação possui papel crucial no momento da colheita, pois o grau de maturação influencia diretamente na qualidade do produto final. O sistema foi desenvolvido utilizando a arquitetura cliente-servidor, no qual uma aplicação mobile(cliente) será responsável por capturar fotos e enviar para uma aplicação web (servidor), onde a imagem será processada por uma arquitetura deDeep Learning (Mask RCNNou YOLOv8). Após o processamento, as informações obtidas serão devolvidas à aplicaçãomobilepara visualização do usuário. Toda comunicação será feita via protocolo HTTPS. Visando lidar com problemas de rede e de assincronia, em ambos os lados do sistema haverá um banco de dados salvando todas as fotos e informações. Até o momento, foram obtidos resultados relacionados ao processamento das imagens, em dois diferentes contextos: (i) apenas com frutas verdes e maduras, e (ii) para frutas verdes, verde cana, cereja e passas/secas. Os resultados obtidos para o primeiro contexto, utilizando o Mask RCNN apresentaram uma precisão de 85.73%, enquanto os resultados para o segundo contexto, uma precisão de 96.57%. A arquitetura YOLO apresentou precisão de 88,55% em (i) e precisão de 90,25% para o contexto (ii). Ao final do trabalho, o sistema deverá ser capaz de identificar quatro estágios de maturação: verde, verde cana, cereja e passa/seco. Sendo assim, os resultados obtidos no segundo contexto de processamento são os mais relevantes, e que alcançaram valores satisfatórios.