Inspeção visual automática de grãos agrícolas: relações entre a publicação científica e a produção e o consumo de grãos

Robson Ap. Gomes; Eli Veiga Júnior; Sidnei Alves de Araújo

doi:10.5585/exactaep.2022.22654

Authors

Robson Ap. Gomes Universidade Nove de Julho http://orcid.org/0000-0003-3550-7293
Eli Veiga Júnior Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI), Universidade Nove de Julho – UNINOVE
Sidnei Alves de Araújo Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI), Universidade Nove de Julho – UNINOVE http://orcid.org/0000-0003-3970-5801

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2022.22654

Keywords:

Agroindústria 4.0, Visão Computacional, Inspeção Visual Automática, Grãos.

Abstract

Uma das tecnologias amplamente empregadas na indústria 4.0 é a visão computacional. No contexto da Agroindústria 4.0, essa tecnologia tem propiciado o desenvolvimento de sistemas computacionais para inspeção visual automática de produtos agrícolas, desde o plantio até a pós-colheita. A inspeção visual de grãos agrícolas na etapa de pós-colheita, por exemplo, pode trazer um diferencial competitivo para as empresas, visto que possibilita maior padronização dos resultados levando à obtenção de produtos com maior qualidade e, portanto, com maior valor agregado. A produção científica acerca da temática “inspeção visual automática de grãos agrícolas” tem crescido muito nas últimas duas décadas. Contudo, não sabe se o volume de publicações científicas dos países que mais se destacam neste campo de pesquisa guarda alguma relação (direta ou indireta) com o volume de grãos produzidos ou consumidos pelos mesmos. O presente trabalho fornece um panorama das publicações científicas sobre a temática investigada, considerando o período 2010 a 2020, bem como os volumes de produção e consumo de grãos como arroz, feijão, milho, soja e trigo. A partir desse panorama investigou-se a existência de relações entre quantidade de artigos publicados e volume de produção/consumo de grãos.

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Author Biographies

Robson Ap. Gomes, Universidade Nove de Julho

Doutorando em Informática e Gestão do Conhecimento pela Universidade Nove de Julho no tema Sistemas Inteligentes. Mestre em Informática e Gestão do Conhecimento (2019) e Especialista em Engenharia de Software (2015) pela Universidade Nove de Julho. Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Universidade Brasil (2010). Em sua pesquisa de mestrado contribuiu para o desenvolvimento do SIVQUAF-Compact, um conjunto de hardware e software executado em plataforma embarcada, para inspeção visual automática do feijão brasileiro. Também participou ativamente do projeto de inserção social e interfaces com educação básica intitulado Capacitação para o Desenvolvimento de Ciência e Inovação na Educação Básica, cuja finalidade é capacitar alunos e professores da educação Básica para o desenvolvimento de atividades científicas e inovadoras ligadas à Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC). Desde 2011 atua como Professor III da ETEC de Itaquera, onde leciona nos cursos técnico e médio/técnico da área de informática. Seus temas de pesquisa incluem Visão Computacional, Inteligência Artificial e Sistemas Embarcados.

Eli Veiga Júnior, Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI), Universidade Nove de Julho – UNINOVE

Especialização em Ciência de Dados (2020) pela Universidade Nove de Julho (UNINOVE), Bacharel em Engenharia de Computação (2022) pela Universidade Anhembi Morumbi (UAM), Bacharel em Ciência da Computação (2019) e Tecnólogo em Sistemas para Internet (2018) pela Universidade Nove de Julho (UNINOVE), onde foi bolsista do Programa Universidade para Todos (ProUni). Durante o curso de Ciência da Computação participou do projeto de Iniciação Científica (IC) intitulado Visão Computacional e suas Aplicações em Tarefas de Inspeção Visual da Qualidade de Produtos Agrícolas, no qual foi bolsista PIBIC. Atualmente está cursando Mestrado em Informática e Gestão do Conhecimento como aluno regular, sendo bolsista do Programa de Suporte à Pós-Graduação de Instituições de Ensino Particulares (PROSUP) da CAPES e do Programa de Estímulo à Formação de Pesquisadores (PEFP), na UNIVOVE. Profissional com experiência no mercado de Tecnologia da Informação (TI), atuando como analista e desenvolvedor sênior de sistemas de informação em consultoria. Sua pesquisa no Mestrado tem foco na temática Inspeção Visual Automática de Grãos Agrícolas e visa o desenvolvimento de novas abordagens para automação de processos, bem como equipamento para inspeção de grãos.

Sidnei Alves de Araújo, Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI), Universidade Nove de Julho – UNINOVE

Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq (DT-Nivel 2) desde 2016. Doutor em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - POLI/USP (2009), onde também concluiu o Pós-Doutorado em 2013. Mestre em Engenharia Elétrica (2002), Especialista em Análise de Sistemas (1995) e em Administração de Negócios (1999), Graduado em Processamento de Dados (1994) e em Licenciatura Plena (1998) pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Atualmente é docente permanente do Programa de Mestrado e Doutorado em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI), docente dos cursos de Bacharelado em Ciência da Computação e Sistemas de Informação da Universidade Nove de Julho - UNINOVE. Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação e Engenharia, atuando principalmente nos seguintes temas: Processamento de Imagens e Visão Computacional, Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, Algoritmos Metaheurísticos e Otimização de Sistemas e Processos.

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