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Depois da colheita, o trigo é armazenado antes de ser levado aos moinhos de farinha. Para determinar o preço do trigo são analisadas algumas amostras para medir as suas propriedades de cocção, assim como a presença de substâncias tóxicas ou fungos e são comparadas com a variedade standard.
obtenção de resultados mais rápidos e mais fiáveis. O processo que é levado a cabo, contempla duas fases de análise do trigo, após a primeira fase de peneira, que determina a quantidade de grãos gordos, inteiros e outros materiais externos, como sementes de outras plantas e pedras, (conhecido como Besatz), e finalmente pelo critério “Aceite/Rejeição”, é determinado automaticamente o seu preço. Contando o número de objetos pertencentes a diferentes classes como grãos perfeitos, quebrados, enrugados, sementes de outras plantas e palha, combinando esses dados e separando em categorias como grãos perfeitos, grãos defeituosos e pedras, o problema é menos complexo de resolver e é possível reduzir a margem de erro.
robótica
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CASE STUDY
Medindo a Qualidade do Trigo Depois da colheita, um sistema de alta velocidade determina a qualidade e o preço do trigo
Figura 1.
Atualmente existem diversos métodos para medir as caraterísticas do trigo, tais como o nível de glúten e humidade, caraterísticas que influenciam diretamente na cozedura. Estes procedimentos servem também para determinar a presença de substâncias tóxicas produzidas pela presença de fungos. No entanto, o método padrão de análise dos componentes da amostra de trigo é realizado por especialistas de laboratório que classificam o trigo em diferentes classes. Para conseguir essa classificação, primeiro é efetuada a peneira da amostra, para separar as partículas muito grandes e
muito pequenas, para logo se realizar a análise do que sobra. Dado que a análise de uma amostra de 200 g (aproximadamente 5000 grãos) pode demorar de 30 a 40 minutos, resulta num processo lento e propenso ao erro.
INSPEÇÃO AUTOMATIZADA Para superar esse desafio, os engenheiros da faculdade de Engenharia Industrial da Universidade Técnica de Ilmenau desenvolveram um sistema de visão artificial que analisa automaticamente, enquanto se estende de maneira significativa o tamanho da amostra e a
A análise de imagens é realizada mediante algoritmos que utilizam diferentes cores, texturas e caraterísticas de forma como parâmetros de entrada. Exemplos de componentes captados por uma câmara CCD mostram a grande variabilidade dos objetos, tamanho, forma e cor (Figura 1). Uma vez que a variedade é tão grande, é necessária uma amostra de dados de um grande número de objetos representativos por classe, o que implica a necessidade de algoritmos de classificação com capacidade de classificar os objetos com grande generalização. Para analisar rapidamente as amostras de trigo, estas são colocadas num depósito, que posteriormente são guiadas mediante uma esteira de transporte até à unidade de separação antes de se-