Redes neurais artificiais na classificação e seleção de frutos


Linha automatizada de classifição de frutos.

Uma rede neural artificial (RNA) é um sistema de processamento de informações que possui grande semelhança com as redes neurais biológicas (cérebro humano). Como o Brasil apresentou um aumento significativo na produção de tomates nas últimas duas décadas, busca-se a aplicação das redes neurais para tentar minimizar o desperdício desse fruto, tendo como base a preferência dos consumidores finais em relação à aparência (cor, rigidez, tamanho) e maturidade do mesmo.

A rede neural se responsabiliza por “enchergar” as características de um fruto ideal. O principal objetivo de seu emprego é evitar que frutos de qualidade insatisfatória passem despercebidos durante o processo de seleção, evitando o comprometimento dos demais.

O processo de “treinamento” de uma rede neural artificial baseia-se na interatividade com o meio externo. Seu padrão de funcionamento assemelha-se ao cérebro humano, tentando reconhecer irregularidades e padrões de dados, através da experiência. Assim, uma rede neural pode ser interpretada como um esquema de processamento capaz de adquirir conhecimentos para uso em futuras aplicações.

Na ocasião, as RNA’s utilizadas no experimento foram “treinadas” para escolher tomates que melhor satisfazem e agradam os clientes; aqueles que se encontram numa coloração vermelha vistosa e não possuem injúrias. Uma amostra contendo 92 tomates foi separada em duas classes: verdes e maduros, sendo o numeral zero (0) indicador da coloração verde e o numeral um (1) para os maduros. Em seguida, tais tomates foram submetidos à pesagem e determinação de seu diâmetro.

A camada de entrada de dados era composta por 2 “neurônios”, onde são inseridos os dados obtidos na caracterização anterior. Os dados são então processados e enviados para a camada de modificação, passando por uma modelagem matemática. Estando na camada de saída, os dados foram obtidas 4 classes finais de tomates: (1) frutos maduros, com bela coloração e tamanho ideal; (2) frutos com bela coloração, porém de tamanho inadequado; (3) frutos com tamanho ideal, mas apresentando manchas esverdeadas; (4) frutos com manchas esverdeadas e tamanho inadequado.

Esquema de funcionamento de uma rede neural artificial padrão.

O emprego de redes neurais artificiais na seleção de frutos mostra-se totalmente viável, uma vez que envolvem critérios matemáticos pré-estabelecidos, propiciando sempre resultados adequados para os quais foram treinadas. Nos processos convencionais de seleção, onde os frutos passam incessantemente pela esteira da fábrica, o fator humano influi gradativamente no processo, uma vez que suas condições físicas, mentais, dentre outros, variam durante o processo e podem afetar a forma como é feita a seleção.

Outro fator mostra-se importante nesse processo: antes, frutos com padrões inadequados para o consumidor eram descartados, gerando enormes prejuízos. Com o emprego de técnicas modernas de seleção, os frutos que antes seriam descartados vão para as prateleiras até que estejam aptos à atender as características desejáveis ao consumidor.

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Artigo original: LOURO, A. H. F; MENDONÇA, M. M.; GONZAGA, A. Classificação de tomates utilizando redes neurais artificiais. São Carlos (SP): USP, s.d.

Adaptação: PERUSSO, C.; NASCIMENTO, D.; MORAES, S. T. P.

Redes neurais (Giff): TATIBANA, C. Y.; KAETSU, D. Y. Disponível em: http://www.din.uem.br/ia/neurais/

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Sobre Matheus H. Paes
Aluno do quarto ano do curso bacharel em Engenharia de Biossistemas, pela Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos da USP. Interesses por Agricultura e Zootecnia de Precisão, Tecnologias da Informação aplicada ao agronegócio, dentre outros.

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