Pesquisadores da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) desenvolveram um protocolo inovador para o controle de qualidade de tomates, utilizando visão computacional e aprendizado de máquina. O estudo, publicado na Revista Engenharia Agrícola em fevereiro, apresenta um sistema que classifica os frutos com base na cor, um dos principais fatores de escolha do consumidor.
A pesquisa envolveu a captura de imagens digitais dos tomates e a análise dos códigos RGB para identificar padrões de maturação. Os frutos foram divididos em três categorias: verdes (imaturos), em amadurecimento (mistos) e maduros (predominantemente vermelhos). Um modelo de árvore decisória foi criado para determinar o potencial de compra dos tomates, considerando características como tonalidade, saturação e luminância.
A tecnologia pode beneficiar pequenos produtores e comerciantes ao possibilitar uma classificação automatizada e não invasiva, reduzindo perdas na colheita e melhorando a comercialização. O método proposto também tem potencial para uso na agroindústria e na pós-colheita, substituindo processos manuais e laboratoriais mais onerosos.
“O uso dessas tecnologias representa uma solução promissora para aprimorar a qualidade, eficiência e confiabilidade na produção de tomates e em outros setores agrícolas, impulsionando a inovação e o progresso na indústria. O uso de algoritmos de deep learning para a classificação dos frutos e o desenvolvimento de uma câmara seletora de frutos automatizada são alguns dos passos futuros”, diz o pesquisador Anderson Costa, autor do estudo, que integra o grupo do grupo de pesquisa Visão Computacional Aplicada à Agricultura (Agrivis).
