A escassez de mão-de-obra agrícola está a empurrar a agricultura para uma maior automatização, especialmente no que diz respeito à colheita. Mas nem todas as culturas são adequadas para processamento mecânico. Os tomates, por exemplo, crescem em cachos, o que significa que o robô deve colher com cuidado os frutos maduros, deixando intactos os verdes. Isso requer controle preciso e tomada de decisão inteligente.
Para lidar com esse problema, o professor associado Takuya Fujinaga, da Escola de Pós-Graduação em Engenharia da Universidade Metropolitana de Osaka, desenvolveu um sistema que treina robôs para avaliar a facilidade de colher cada tomate antes de tentar colhê-lo.
Sua abordagem combina reconhecimento de imagem com análise estatística para determinar o melhor ângulo de colheita de cada fruta. O robô analisa detalhes visuais como o próprio tomate, seus caules e se ele está escondido atrás de folhas ou outras partes da planta. Essas informações orientam o robô na escolha da forma mais eficiente de abordar e colher a fruta.
Da detecção à tomada de decisão para facilitar a colheita
Este método difere dos sistemas tradicionais que se concentram apenas na detecção e identificação de frutos. Em vez disso, Fujinaga apresenta o que chama de “pontuação de facilidade de colheita”. “Isso vai além de simplesmente perguntar ‘um robô pode colher tomates?’ pensar sobre ‘qual a probabilidade de uma escolha bem-sucedida?’, o que é mais importante para a agricultura real”, explicou.
Durante os testes, o sistema alcançou uma taxa de sucesso de 81%, superando as expectativas. Cerca de um quarto das colheitas bem sucedidas são tomates que foram colhidos lateralmente após a tentativa inicial de colheita ter falhado. Isto significa que o robô pode ajustar sua abordagem se a primeira tentativa falhar.
A pesquisa destaca quantas variáveis afetam a colheita robótica, incluindo a forma como os tomates são agrupados, a forma e posição do caule, as folhas circundantes e as obstruções visuais. “Esta pesquisa estabelece a ‘facilidade de colheita’ como uma métrica quantificável, aproximando-nos um passo da construção de robôs agrícolas que possam tomar decisões informadas e agir de forma inteligente”, disse Fujinaga.
O futuro da colaboração homem-robô na agricultura
Olhando para o futuro, Fujinaga prevê robôs que possam determinar de forma independente quando as culturas estão prontas para serem colhidas. “Espera-se que isto inaugure uma nova forma de agricultura onde robôs e humanos colaboram”, explicou. “Os robôs colherão automaticamente os tomates fáceis de colher, enquanto os humanos manipularão as frutas mais complexas.”
As descobertas foram publicadas em Tecnologias agrícolas inteligentes.
