Pesquisa resultado da parceria entre a UEL e a Universidade de Campinas (UNICAMP), que contou apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), investe na criação de método automatizado para identificar frutos em diferentes estágios - maduros perto do amadurecimento ou ainda verdes. Na UEL, o trabalho foi coordenado pelo professor Sylvio Barbon, do Departamento de Computação, do Centro de Ciências Exatas (CCE).
O fruto escolhido para teste foi o mamão. O senso comum diz que um mamão papaia está maduro quando apresenta a casca amarela, enquanto a casca verde identifica aquele ainda distante da devida maturação. Em muitos casos isso é o correto, mas há exceções. O professor Sylvio explica que o sensor portátil serve para iluminar e analisar os frutos no mamoeiro, sendo que o dispositivo emite um sinal luminoso que reflete na casca dos frutos e é captado quando retorna, tendo sua informação espectral colhida.
Conforme explicam os pesquisadores, o dispositivo emite um sinal luminoso para colher toda informação espectral. Segundo eles, o espectro eletromagnético é composto por todas as formas de radiação eletromagnética, que podem ser extremamente energéticas e perigosas - como os raios gama e os raios X - ou inofensivas, como as ondas de rádio, de TV e do celular.
A luz visível, aquela que os olhos foram adaptados a reconhecer, ocupa uma pequena faixa do espectro eletromagnético. Os raios infravermelhos ocupam uma faixa espectral invisível para os humanos, mas visível para muitos animais, como diversas espécies de aves. Para os pesquisadores da UEL e Unicamp, essas informações podem ser utilizadas de forma complementar aos dados das imagens digitais, melhorando ainda mais a precisão do método.
O estudo foi realizado a partir de amostras de papaia compradas em supermercados da cidade de Campinas (SP). Os exemplares foram medidos, pesados e a cor da casca foi determinada a partir do uso de um colorímetro. Também foram analisadas propriedades físico-químicas, tais como pH, quantidade de sólidos solúveis, total de carotenoides (pigmentos) e conteúdo de ácido ascórbico.
A partir desse conjunto de dados, ainda segundo os pesquisadores, toda amostra foi classificada em três estágios de maturação, de acordo com a firmeza da polpa. A aferição foi feita com o uso de um aparelho chamado texturômetro, que fornece resultados em uma escala de valores de força "N". "Nessa etapa do processo entra a inteligência artificial, com o desenvolvimento do algoritmo pra a identificação que agiliza o processo e o torna mais eficiente", esclarece o professor Sylvio Barbon.
De acordo com os resultados da pesquisa, os frutos com polpa mais firme foram classificados no grupo MS1 (maior que 33 N). Os frutos com firmeza de polpa menor intermediária (entre 33 N e 20 N) foram colocados no grupo MS2. E os frutos com firmeza de polpa menor do que 20 N, ou seja, macios e em condições de consumo, ficaram no grupo MS3. Os resultados do trabalho foram publicados na edição de fevereiro da revista Computers and Electronics in Agriculture.
Duas imagens coloridas foram registradas de cada fruto, uma para cada lado. As imagens foram tratadas digitalmente, de modo a separar o registro original em três canais de cor (vermelho, verde e azul) e também em termos de tonalidade, saturação, claridade e outros detalhes.
Artigo - O artigo, publicado em conjunto pelos pesquisadores da UEL e Unicamp, Luiz Fernando Santos Pereira, Sylvio Barbon, Nektarios Valous e Douglas Fernandes Barbin, é intitulado Predicting the ripening of papaya fruit with digital imaging and random forests, disponível no endereço www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016816991731030X#!.
(Com informações da FAPESP).
