Revista Principia (Feb 2021)

SCDMImage: um aplicativo para detecção de características morfológicas em produtos agrícolas

  • Valnyr Vasconcelos Lira,
  • Francisco Fechine Borges,
  • Jéssica Cordeiro da Silva Santos,
  • Antônio Pedro Gomes Tabosa,
  • Mário Eduardo Rangel Moreira Cavalcanti Mata

DOI
https://doi.org/10.18265/1517-0306a2020v1n53p27-35
Journal volume & issue
Vol. 1, no. 53
pp. 27 – 35

Abstract

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Com a evolução das técnicas de cultivo, a produção mundial de frutas e hortaliças vem apresentando um crescimento contínuo. Apesar do aumento da produção, uma parcela significativa dos produtos colhidos é perdida, principalmente na pós-colheita, por fatores diversos, como manuseio, transporte e conservação inadequados, falta de seleção e classificação, embalagens mal dimensionadas, entre outros. De forma geral, a qualidade de frutas e hortaliças geralmente é avaliada pelos seguintes parâmetros: tamanho, forma, massa, cor, firmeza, maturação, ausência de contusões e patologias. Neste trabalho, o objetivo foi desenvolver um aplicativo no Matlab, para detectar, por meio de imagens, características morfológicas (largura, comprimento, área, perímetro) de mangas da variedade Mangifera indica L., ‘Tommy Atkins’, e, utilizando essas mesmas imagens, estimar a massa das frutas selecionadas. As imagens das mangas foram adquiridas com uma câmera digital, acoplada a uma caixa iluminada e, posteriormente, processadas em um aplicativo desenvolvido no Matlab. A partir das imagens, as características morfológicas das amostras foram obtidas, e uma equação para estimar sua massa foi determinada. A determinação da massa a partir das imagens teve uma correlação de 96% com a massa real medida com uma balança, ou seja, foi possível obter uma estimava confiável das massas das mangas a partir de material imagético.

Keywords