Nova geração de máquinas de limpeza de grãos: sistema integrado de visão computacional e inteligência para operação, monitoramento e otimização do processo em limpeza de grãos
Year: 2026
Type: other
Abstract: Nova geração de máquinas de limpeza de grãos: sistema integrado de visão computacional e inteligência para operação, monitoramento e otimização do processo em limpeza de grãos Jacson VargasCrivum EA69 • DOI 10.67665/crivum.2antx99o• publicada em 05/09/2026 ## 1. Introdução O processamento e o beneficiamento de grãos exigem equipamentos capazes de operar sob condições variáveis de produto, alimentação e ambiente.No caso das máquinas de limpeza de grãos, essas variações aparecem na quantidade de impurezas, na umidade, no tamanho dos grãos, nos diferentes tipos de cereais, nas condições de alimentação e nos parâmetros de operação.Em máquinas convencionais, o acompanhamento dessas condições depende significativamente da experiência do operador e de inspeções realizadas durante o funcionamento do equipamento.A Agriaço Metalúrgica atua no desenvolvimento e fabricação de máquinas de limpeza destinadas ao processamento e beneficiamento de produtos agrícolas, com linha de equipamentos em capacidades de 40, 60, 120, 180, 240 e 360 toneladas por hora.A experiência acumulada no desenvolvimento dessas máquinas, associada à comercialização de 865 equipamentos na América Latina, permitiu identificar oportunidades de evolução tecnológica relacionadas à integração de inteligência artificial, automação, visão computacional e uso de dados no desempenho operacional dos equipamentos.O projeto relatado neste trabalho nasceu da necessidade de aproximar a engenharia tradicional de máquinas das tecnologias digitais.A proposta central foi desenvolver uma máquina capaz de observar e interpretar o próprio processo de limpeza, transformando informações visuais obtidas diretamente no equipamento em dados úteis para acompanhamento, tomada de decisão e otimização operacional.## 2. Estado da arte e lacuna tecnológica A aplicação de visão computacional na agricultura e no processamento de alimentos não é nova.Sistemas de machine vision vêm sendo pesquisados para avaliação de qualidade, identificação, classificação e separação de grãos.Vithu e Moses (2016) revisaram aplicações de sistemas de visão de máquina para avaliação da qualidade de grãos, mostrando sua utilização em identificação, classificação e operações relacionadas à limpeza e separação.Esses sistemas normalmente combinam aquisição de imagens, iluminação e processamento computacional para extrair características dos produtos.Velesaca et al. (2021) apresentaram uma revisão abrangente sobre classificação de grãos por visão computacional, abrangendo diferentes estratégias de aquisição de imagens, formação de ground truth e técnicas de classificação.O trabalho demonstra que a classificação visual de grãos constitui um campo consolidado de pesquisa.Patrício e Rieder (2018), em revisão sistemática sobre visão computacional e inteligência artificial aplicada às principais culturas de grãos, identificaram aplicações relacionadas à qualidade dos grãos, fenotipagem e detecção de doenças, além de oportunidades de utilização de técnicas avançadas de inteligência artificial.Mais recentemente, Wang (2026) analisou a evolução das aplicações de visão de máquina e deep learning para inspeção da qualidade de grãos, desde técnicas tradicionais baseadas em características de cor, morfologia e textura até redes neurais convolucionais e arquiteturas mais recentes.O trabalho também aponta desafios relacionados à transferência das soluções desenvolvidas em condições controladas para aplicações industriais reais.Existem igualmente soluções comerciais consolidadas de classificação óptica.A linha SORTEX, da Bühler, por exemplo, utiliza inspeção óptica para classificação por características do produto e remoção de materiais indesejáveis, podendo empregar recursos de machine learning e rastreamento de produto.
Author: Jacson Vargas
Language: Portuguese
Topic: Smart Agriculture and AI
Subfield: Plant Science
Domain: Life Sciences
Open Access status: gold
OpenAlex ID: W7213433988