Hortifruti: IAC desenvolve novo método de classificação por imagens digitais, visando evitar perdas em frutas de caroço

As perdas de frutas e hortaliças constituem realidade que prejudica todo o mercado. Os prejuízos são sentidos nos bolsos de agricultores e dos demais profissionais dessas cadeias de produção, além de atingir também o orçamento dos consumidores. Com pesquisas na área de pós-colheita, o Instituto Agronômico (IAC), da Secretaria de Agricultura e Abastecimento do Estado de São Paulo, desenvolveu o método de classificação por imagens digitais, capaz de separar frutas de caroço, como ameixas, nectarinas e pêssegos. Este é um dos resultados de estudos voltados a técnicas que contribuem para reduzir as perdas desses e outros alimentos.  

Dependendo do produto, é viável classificá-lo, por exemplo, em grupo de cultivares com características semelhantes. Dentro deste, abre-se o subgrupo, de acordo com a coloração de casca e/ou polpa. “A classificação em classe pode ser feita de acordo com o tamanho e em subclasse, conforme a coloração de fundo da epiderme; a categoria pode ser definida de acordo com a qualidade, entre outras características”, comenta. 

A falta de classificação contribui para ocorrer prejuízo após a colheita. Nesse caso, a classificação constitui a separação do produto em lotes visualmente homogêneos e com descrição de características mensuráveis, obedecendo a padrões pré-estabelecidos. No Brasil, as perdas são estimadas em torno de 40% de frutas e hortaliças.  

A equipe do IAC tem trabalhado com a técnica de visão de máquina, que consiste na caracterização de um material por meio de imagens digitais. Para atender às exigências de qualidade do mercado, sistemas de classificação estão sendo desenvolvidos por meio do uso de sensores e dispositivos eletrônicos.  

De acordo com a pesquisadora do IAC, a visão de máquina é a definição dada ao conjunto de processos utilizados para descrever objetos físicos a partir de imagens adquiridas por sensor. “Os equipamentos e programas computacionais disponíveis no mercado são usados para analisar as imagens e o processo compreende a captura, o processamento e a análise das imagens”, afirma.  

Os pesquisadores relatam o uso da visão de máquina para tarefas como detecção de danos em frutas e hortaliças, classificação por variedade, tamanho, formato, volume, coloração da casca, índice de maturação e qualidade desses alimentos.  

Veja a entrevista completa no vídeo acima