{"id":118845,"date":"2017-08-11T00:06:38","date_gmt":"2017-08-11T03:06:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=118845"},"modified":"2017-08-10T19:08:47","modified_gmt":"2017-08-10T22:08:47","slug":"sistemas-de-visao-artificial-para-identificar-madeiras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2017\/sistemas-de-visao-artificial-para-identificar-madeiras\/118845","title":{"rendered":"Sistemas de vis\u00e3o artificial para identificar madeiras"},"content":{"rendered":"<p> Evanildo da Silveira | Revista Pesquisa FAPESP\u00a0\u2013 Dois <strong><em>sistemas de vis\u00e3o artificial<\/em><\/strong>, que usam imagens para identificar e classificar madeiras, foram desenvolvidos recentemente em S\u00e3o Paulo. Um deles, chamado NeuroWood, contou com pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp),\u00a0campus\u00a0de Itapeva, e do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o (ICMC) da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP) em S\u00e3o Carlos. Ele \u00e9 composto por um conjunto de c\u00e2meras (webcams), um computador e um programa que diferencia a madeira em tr\u00eas categorias: A (excelente), B (boa) e C (rejeitada).<\/p>\n<p>O outro, criado no Instituto de F\u00edsica da USP em S\u00e3o Carlos (IFSC-USP), \u00e9 um m\u00e9todo matem\u00e1tico que deu origem a um software capaz de determinar a esp\u00e9cie de \u00e1rvore da qual determinada t\u00e1bua prov\u00e9m. As duas tecnologias se destinam principalmente aos setores madeireiro e moveleiro.<\/p>\n<p>Normalmente a ind\u00fastria de madeira usa especialistas que classificam a qualidade das pe\u00e7as por meio de inspe\u00e7\u00e3o visual. O processo \u00e9 subjetivo e depende da qualidade do treinamento, o que torna o \u00edndice de acerto n\u00e3o muito alto. Estudos mostram que o n\u00edvel de acur\u00e1cia desse m\u00e9todo gira em torno de 65%.<\/p>\n<p>Diante desse quadro, o engenheiro mec\u00e2nico Carlos de Oliveira Affonso, professor do curso de engenharia industrial madeireira da Unesp de Itapeva, o cientista da computa\u00e7\u00e3o Andr\u00e9 Lu\u00eds Debiaso Rossi, professor do curso de engenharia de produ\u00e7\u00e3o da Unesp de Itapeva, e o engenheiro civil F\u00e1bio Henrique Antunes Vieira, professor da Faculdade de Tecnologia de Cap\u00e3o Bonito (SP), projetaram um equipamento para realizar a classifica\u00e7\u00e3o de madeira de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n<p>O projeto NeuroWood teve o apoio do Centro de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas Aplicadas \u00e0 Ind\u00fastria (), um dos Centros de Pesquisa, Inova\u00e7\u00e3o e Difus\u00e3o () financiados pela FAPESP, com sede no ICMC.<\/p>\n<p>O sistema tem webcam, monitor e um controlador l\u00f3gico program\u00e1vel (CPL), que \u00e9 um microprocessador respons\u00e1vel pela interface entre o computador e os atuadores (motores el\u00e9tricos ou esteiras transportadoras).<\/p>\n<p>O programa de computador desenvolvido usa t\u00e9cnicas de aprendizagem de m\u00e1quina. \u201cS\u00e3o semelhantes \u00e0s utilizadas pelos sistemas de reconhecimento facial, s\u00f3 que mais simples\u201d, conta Affonso. Foram usadas as chamadas redes neurais artificiais, t\u00e9cnicas computacionais que mimetizam o funcionamento do c\u00e9rebro humano, aprendendo com a experi\u00eancia. \u201cPara isso, \u00e9 apresentado ao computador um padr\u00e3o num\u00e9rico correspondente a determinada classe de objetos\u201d, explica. \u201cAp\u00f3s certo n\u00famero de repeti\u00e7\u00f5es, esses softwares conseguem identificar \u00e0 qual classe o objeto pertence, mesmo que n\u00e3o tenha sido apresentado como exemplo.\u201d<\/p>\n<p>No caso do NeuroWood, o sistema foi \u201censinado\u201d a classificar as pe\u00e7as de madeira conforme sua qualidade (A, B ou C). O software foi abastecido com informa\u00e7\u00f5es sobre os n\u00edveis de qualidade e os defeitos das t\u00e1buas, como n\u00f3s e rachaduras. Em seguida, criou-se um banco com mais de 600 fotos de amostras das tr\u00eas qualidades. Elas foram processadas para melhorar o contraste e o brilho e ressaltar detalhes, levando em conta caracter\u00edsticas, como textura e colora\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O sistema foi testado em condi\u00e7\u00f5es reais de produ\u00e7\u00e3o na Sguario Ind\u00fastria de Madeira, uma empresa de Itapeva parceira do projeto. L\u00e1, foi submetido aos mesmos n\u00edveis de dispers\u00e3o de poluentes, vibra\u00e7\u00e3o e varia\u00e7\u00e3o de luminosidade que um ambiente normal de um fabricante de m\u00f3veis ou madeireira. As c\u00e2meras foram instaladas ao longo e acima da esteira de classifica\u00e7\u00e3o da serraria. \u201cAs imagens captadas s\u00e3o enviadas para o computador para serem processadas e comparadas com as que est\u00e3o no banco de dados. Assim, o programa determina a que categoria de qualidades elas pertencem, A, B ou C\u201d, explica Affonso.<\/p>\n<p>De acordo com o pesquisador, os resultados foram satisfat\u00f3rios. \u201cO sistema classificou a madeira com desempenho semelhante ao observado em laborat\u00f3rio\u201d, afirmou. \u201cAtualmente, ele analisa 45 t\u00e1buas por minuto, trabalho para o qual seriam necess\u00e1rios seis trabalhadores. O \u00edndice de acerto tamb\u00e9m foi superior ao dos t\u00e9cnicos especializados: 85%.\u201d O projeto teve\u00a0.<\/p>\n<p>Identifica\u00e7\u00e3o por esp\u00e9cie<\/p>\n<p>O software desenvolvido com\u00a0\u00a0no Instituto de F\u00edsica de S\u00e3o Carlos tamb\u00e9m conseguiu bons resultados, mas nesse caso na identifica\u00e7\u00e3o de esp\u00e9cies de \u00e1rvores por meio de sua madeira. Foram analisadas pe\u00e7as do Museu Real da \u00c1frica Central, em Tervuren, na B\u00e9lgica, com 77 esp\u00e9cies diferentes de \u00e1rvores madeireiras, normalmente comercializadas em pa\u00edses africanos. O trabalho foi feito em parceria com a Universidade de Gent, na B\u00e9lgica. \u201cO \u00edndice de acerto foi de 88% em n\u00edvel de esp\u00e9cie bot\u00e2nica, 89% de g\u00eanero e 90% de fam\u00edlia\u201d, conta o cientista da computa\u00e7\u00e3o Odemir Martinez Bruno, professor do IFSC-USP em S\u00e3o Carlos, coordenador do projeto.<\/p>\n<p>Para fazer a identifica\u00e7\u00e3o, o programa \u00e9 alimentado com imagens microsc\u00f3picas das pe\u00e7as de madeira. \u201cCada esp\u00e9cie tem uma forma distinta de compor suas estruturas celulares, que a diferencia das outras\u201d, diz Bruno. \u201cO software analisa os padr\u00f5es microsc\u00f3picos formados pelos arranjos celulares das madeiras.\u201d<\/p>\n<p>Bruno explica que esse projeto \u00e9 uma ramifica\u00e7\u00e3o de outro da sua equipe, de longo prazo, para o estudo da biodiversidade e identifica\u00e7\u00e3o de plantas e da fisiologia vegetal usando computa\u00e7\u00e3o, ainda em andamento. No caso do software que identifica as imagens microsc\u00f3picas, o pesquisador diz que se trata, por enquanto, de trabalho puramente acad\u00eamico. \u201cO artigo foi publicado em uma revista cient\u00edfica da \u00e1rea e pode chamar a aten\u00e7\u00e3o de empresas que se interessem em convert\u00ea-lo em produto\u201d, presume.<\/p>\n<p>Segundo o pesquisador, n\u00e3o h\u00e1 at\u00e9 agora um sistema de controle de qualidade ou de fiscaliza\u00e7\u00e3o para verificar as esp\u00e9cies de madeira comercializadas. \u201cNosso software pode servir para controle de qualidade, certifica\u00e7\u00e3o do produto e fiscaliza\u00e7\u00e3o. Ele poderia ser empregado por fiscais para garantir que determinado carregamento de madeira n\u00e3o \u00e9 oriundo de uma reserva florestal ou de uma esp\u00e9cie sob prote\u00e7\u00e3o de lei por ser nativa ou estar em perigo de extin\u00e7\u00e3o.\u201d<\/p>\n<p>Uso industrial<\/p>\n<p>O Neurowood, criado por Affonso, da Unesp, com apoio da FAPESP, foi objeto de dep\u00f3sito de patente no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) e j\u00e1 est\u00e1 pronto para uso. A empresa, que cedeu sua linha de produ\u00e7\u00e3o para o sistema ser testado, poder\u00e1 ser uma das primeiras a adot\u00e1-lo. Hoje, a Sguario produz de 15 mil a 20 mil t\u00e1buas por dia e n\u00e3o realiza como rotina a classifica\u00e7\u00e3o das t\u00e1buas por qualidade. As pe\u00e7as s\u00e3o avaliadas apenas por seu tamanho. \u201cSeria praticamente imposs\u00edvel inspecionar visualmente t\u00e1bua por t\u00e1bua\u201d, diz um dos s\u00f3cios da serraria, Luiz Jos\u00e9 Sguario Neto. \u201cCom o sistema da Unesp \u00e9 poss\u00edvel separar as t\u00e1buas por qualidade e obter pre\u00e7os diferenciados de venda.\u201d<\/p>\n<p>Leia a \u00edntegra da reportagem em\u00a0.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Evanildo da Silveira | Revista Pesquisa FAPESP\u00a0\u2013 Dois sistemas de vis\u00e3o artificial, que usam imagens para identificar e classificar madeiras, foram desenvolvidos recentemente em S\u00e3o Paulo. 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