Uma estudante de Engenharia Mecatrônica do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) desenvolveu um equipamento capaz de realizar de forma autônoma a identificação de pragas que atingem a cultura de maçãs, através de sistemas de visão que quantificam e qualificam os insetos capturados nas armadilhas, armazenando e transmitindo as informações para o produtor. O equipamento, projetado no Câmpus Criciúma do IFSC, está em fase de testes em uma plantação em Bom Jardim da Serra.
O projeto foi desenvolvido como Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) da estudante Ana Cristina Castro, formanda de Engenharia Mecatrônica no Câmpus Criciúma do IFSC. O equipamento consiste em uma estrutura para captar as imagens das pragas capturadas na armadilha, alimentada por uma placa fotovoltaica e uma bateria para o armazenamento de energia. Através da Inteligência Artificial, o sistema foi “treinado” para identificar o inseto, chamado grapholita, a partir de um banco de imagens montado especialmente para o projeto. Os dados são transmitidos para uma plataforma web.
“O equipamento está posicionado no meio da plantação e é alimentado por um painel fotovoltaico. Ele tem um Raspberry [minicomputador de placa única] que faz o processamento e está conectado a uma câmera. O equipamento tira uma foto da armadilha, faz o processamento, identifica a quantidade e faz uma média da precisão das detecções. Esse dado vai ser enviado, por rádio frequência, para um ponto com acesso à internet, e um outro equipamento vai receber este sinal e fazer a postagem em uma plataforma web”, explica Ana.
Agilidade e redução de erros
A ideia partiu do professor Guilherme Manoel, orientador de Ana, após observar como era feito o trabalho de identificar os insetos em uma plantação de maçãs pertencente à família da esposa. “A identificação do inseto é feita de uma forma manual, por uma pessoa responsável por cuidar da plantação. Ela avalia as armadilhas de tempo em tempo, verifica os insetos que caíram ali e avisa o engenheiro agrônomo que vai tomar uma determinada decisão, de aplicar um defensivo ou não”, relata Guilherme.
De acordo com o professor, o sistema contribui para eliminação de erros e para acelerar o processo de tomada de decisão, já que os dados são transmitidos em tempo real. Identificar a presença do inseto de forma manual é um processo mais lento e sujeito a erros, o que pode colocar em risco uma safra. Guilherme destaca também a complexidade do trabalho desenvolvido, que envolveu até mesmo a criação do inseto para a construção do banco de imagens.
“Não existia um banco de imagens grande deste inseto na internet. Então fizemos um contato com a Embrapa, que nos doou ovinhos desse inseto, a Ana criou os insetos em casa e fez um banco de imagens próprio para treinar a Inteligência Artificial do sistema. Como não tínhamos um computador [capaz de suportar o sistema], contratamos um serviço via web para fazer o treinamento da Inteligência Artificial. O trabalho da Ana é excelente. Vem sendo desenvolvido há dois anos e já poderia ter resultado em três trabalhos de conclusão”, afirma.
Equipamentos para a detecção de insetos na agricultura são conhecidos. Para o desenvolvimento do projeto, professor e estudante pesquisaram e encontraram apenas um equipamento específico para a cultura da maçã, desenvolvido na Europa. Um dos diferenciais do projeto do IFSC é que ele trabalha como a classificação dos insetos, não somente com a contabilização, o que é mais comum.
“Existem vários equipamentos que fazem a contabilização, mas não a detecção. Quando a gente fala de Inteligência Artificial por imagens, existem diferentes tipos. Tem a contabilização, a segmentação e um deles é a detecção, que faz a classificação e a contagem. No nosso caso, a gente faz a classificação, diferencia entre diferentes tipos de insetos, não insetos em geral”, explica a estudante.
Inteligência Artificial
Ana explica que o princípio utilizado, de detecção por imagem, pode ser replicado em outros setores – como, por exemplo, a identificação do mosquito da dengue. A própria aluna, durante o curso, desenvolveu na disciplina Sistemas de Visão um aparelho que identificava se uma pessoa estava fazendo o movimento correto de agachamento em um exercício físico.
“O princípio do programa ele pode ser replicado para diferentes setores, assim como o processo de comunicação pode ser replicado. Em se tratando de imagem, quanto melhor a qualidade da imagem, a luminosidade, isso tudo interfere em quão preciso o equipamento vai ser”, explica Ana.
O equipamento foi instalado na plantação de maçãs em Bom Jardim da Serra no dia 19 de novembro e já conseguiu identificar a presença da grapholita. Para a aluna do IFSC, a satisfação vem não apenas do fato de que o projeto está funcionando, mas das possibilidades que ele representa.
“Quando eu comecei a estudar Inteligência Artificial eu me encontrei na área. Infelizmente, na grade do curso ainda não tinha Inteligência Artificial, então estudei muito por conta própria. E ali encontrei a área que, se tudo der certo, quero seguir. Acho muito interessante e tem muito espaço para ser estudado e abordado”, diz.
Por Daniel Cassol | Jornalista IFSC
