Pesquisa e Inovação: Desenvolvimento de máquina baseada em visão computacional para seleção de mudas pré-brotadas de cana-de-açúcar
Imagem hiperespectral e inteligência artificial para controle de qualidade de prod...
Desenvolvimento de máquina baseada em visão computacional para seleção de mudas pré-brotadas de cana-de-açúcar
Processo: 17/07731-1
Pesquisador responsável: Fernando Paes Lopes
Beneficiário: Fernando Paes Lopes
Empresa: Mvisia Desenvolvimentos Inovadores Ltda
Assunto(s): Automação Visão computacional Inteligência artificial Controle da qualidade Mudas (plantas) Cana-de-açúcar
Motivados pela finalização bem-sucedida do processo PIPE FAPESP Fase I (nº 2012/50974-9) e também pelo bom andamento do processo PIPE FAPESP Fase II (n° 2015/08706-5), o pesquisador responsável e sua equipe submetem o presente projeto de pesquisa visando adequar as tecnologias já desenvolvidas anteriormente para o mercado de cana-de-açúcar, o qual tem uma grande relevância para a economia nacional. Atualmente, o Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, movimentando mais de R$ 40 bilhões por ano, o que corresponde a aproximadamente 2,35% do PIB. O setor é um dos que mais gera empregos no país, com mais de 3,6 milhões de empregos diretos e indiretos, reunindo mais de 72.000 agricultores. Os últimos anos foram de dificuldades para o setor, principalmente pelo desequilíbrio entre oferta e demanda. Dado esse contexto, o aumento nos níveis de produtividade dos produtores de cana-de-açúcar mostra-se necessário para a sustentabilidade do negócio. Um exemplo de inovação que visa o aumento de produtividade é o sistema MPB (mudas pré-brotadas), que consiste em uma tecnologia de multiplicação rápida e eficiente para produção de mudas de cana-de-açúcar. Esse novo modelo traz ganhos expressivos no aproveitamento da área plantada e na utilização de matéria prima, além de reduzir falhas, pragas e doenças no processo. O principal problema do sistema MPB é o alto custo com mão-de-obra, dado que as atividades associadas à produção e ao controle de qualidade das mudas são completamente manuais. A automação da análise da qualidade da muda antes da expedição para plantio, uma das tarefas mais difíceis e custosas de serem feitas manualmente, é o objetivo deste projeto. Baseado nos conhecimentos e experiências dos projetos anteriores, desenvolveu-se uma prova de conceito de uma máquina baseada em visão computacional e inteligência artificial capaz de identificar o nível de qualidade da muda de cana-de-açúcar e selecioná-la como "apta" ou "não apta" para o plantio. O objetivo do presente projeto é, portanto, o aprimoramento técnico da solução já desenvolvida, transformando a prova de conceito em um produto comercial e também o desenvolvimento de um plano para inserção da tecnologia como produto comercial. (AU)