Metodologia de seleção de tomates para processamento industrial por meio da visão computacional e redes neurais

Abstract

O presente trabalho propõe uma metodologia para a classificação de tomates baseada em visão computacional, com ênfase para o tratamento do padrão de cor, abordando métodos que trabalham com a segmentação de imagens coloridas através do processo de classificação de cores, isto é, a segmentação de imagens baseada no atributo da cor dos pixels. O objetivo é fazer esta classificação tão próxima à humana quanto possível, que seja robusta à variação de grandezas tais como iluminação ou brilho da cor. A classificação de tomates realizadas por humanos é baseada em normas brasileiras do “Centro de Qualidade de Horticultura do CEAGESP-S.P.” (HORTIBRASIL, 2006). Nesta norma o amadurecimento do tomate é caracterizado por três subgrupos: Pintando, Colorido e Maduro. O tomate maduro pode ter as cores: vermelho, rosado, laranja e amarelo. O tomate vermelho é usado no processamento industrial para diversos produtos tais como: molho, polpa de tomate, ketchup dentre outros; por este motivo ele será o ponto central deste trabalho. A abordagem apresenta a classificação de tomates para processamento industrial e os da norma citada, também classifica o tomate com base nas suas dimensões e formato. O sistema utilizado é composto por: uma câmera do tipo Webcam, que transmite a imagem para o computador, e um programa desenvolvido especialmente para esta finalidade em linguagem orientada a objetos, a imagem é capturada e colocada em um quadro. O programa aplica uma varredura neste quadro gerando os dados de cores RGB dos pixels e dados do tamanho do tomate. No passo seguinte do mesmo software os dados de cores são tratados e enviados para um classificador formado por rede neural artificial. A rede neural utilizada é a MLP-Multilayer Perceptron que é responsável pela geração dos pesos e polarizações que permitirão efetuar a classificação do tomate. Aplicando este sistema de classificação em um ambiente que apresenta variações de luminosidade é observado que este tem um bom rendimento e atende à proposta deste trabalho por meio de componentes de baixo custo.