CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE GRÃOS DE CAFÉ ATRAVÉS DE IMAGENS DIGITAIS A PARTIR USO DE CARACTERÍSTICAS DE COR, TEXTURA E FORMA

Grãos de café. Classificação automática. Sistemas inteligentes.

Na cafeicultura é de grande importância a observação das etapas que compõem todo o processo produtivo, sendo eles: cultivo, produção, armazenamento, beneficiamento e por fim, à comercialização. No que se refere a esta última, é de suma importância que os grãos apresentem determinadas características que contribuam para a definição do seu valor de mercado. Analisar a qualidade dos grãos de café é, atualmente, um desafio no setor cafeeiro, pois ainda é realizada de forma manual, através de um especialista, trazendo grande subjetividade ao processo de classificação. Esta subjetividade acaba gerando conflitos entre os produtores e quem está avaliando os grãos, pois divergências na classificação implicam em diferenças consideráveis no valor do produto. Além disso, este processo é lento podendo ser ineficaz diante da agilidade requerida atualmente na indústria do café. Objetivando solucionar o problema citado, este trabalho apresenta uma abordagem computacional baseada em sistemas inteligentes para a classificação automática dos grãos de café através de imagens digitais. Inicialmente, foram consideradas as redes neurais artificiais do tipo MLP, pois estas têm se mostrado eficientes na classificação em diversas aplicações. Posteriormente, serão experimentadas as redes neurais convolucionais e os sistemas fuzzy evolutivos, dado que são aplicações mais modernas e com resultados superiores à rede MLP. Na etapa de pré- processamento, a extração de caraterísticas foi baseada na cor dos grãos. Complementando, serão analisadas a textura e a forma dos grãos para aumentar a eficiência do processo. Experimentos de classificação foram realizados a partir de imagens de amostras reais. Resultados preliminares foram obtidos com acurácia elevada, acima de 85% e analisados estatisticamente através da matriz de confusão.