ABSTRACT Macaw palm (Acrocomia aculeata) is a potential raw material for biodiesel production owing to its high oil content. In this study, a model is created that can estimate the oil percentage in Macaw fruit using spectral indices obtained via computer vision. Ninety Macaw fruits are used to perform an experiment. They are categorized into three stages of maturation and counted in terms of weeks after flowering. Images of the fruits are captured using a multispectral camera in the visible spectral region (RGB) and infra-red regions (NIR), which allows spectral indices to be obtained. A model is established using the principal component regression method and used to estimate the oil content based on the colorimetric characteristics of Macaw palm fruits. The selected model is composed of the first two principal components, which indicate an explanatory potency of 91.57% of the variance. Applying this information to the validation data, the model exhibits a determination coefficient of 0.91, mean square error of 10.61%, and standard error of 5.46% in terms of the oil content, which indicates that computer vision is a promising alternative method for estimating oil content.

RESUMO A qualidade e o valor da bebida do café podem ser afetados pela contaminação de impurezas durante a torra e moagem. Métodos que permitem o controle de qualidade do produto comercializado são importantes para atender aos padrões exigidos pelos consumidores e pela indústria. Objetivou-se neste estudo estimar o percentual de impurezas contidas no café usando descritores texturais e colorimétricos obtidos a partir de imagens digitais. Os grãos de café arabica (Coffea arabica L.) com 100% de pureza foram submetidos a processos de torra e moagem, e o café moído inicialmente puro foi gradativamente contaminado por impurezas. As imagens digitais foram coletadas em amostras de café com 0, 10, 30, 50 e 70% de impurezas. A partir das imagens, foram obtidos os descritores texturais de histogramas (média, desvio padrão, entropia, uniformidade e terceiro momento) e os descritores colorimétricos (espaço de cores RGB e espaço de cores HSI). O método de regressão de componente principal (PCR) foi aplicado ao grupo de dados de descritores texturais e colorimétricos para o desenvolvimento de modelos lineares para estimativa de impurezas do café. Os modelos selecionados para o grupo de dados dos descritores texturais e o grupo de dados dos descritores colorimétricos foram compostos por dois e três componentes principais, respectivamente. O modelo dos descritores colorimétricos apresentou maior capacidade de estimativa da porcentagem de impurezas no café quando comparado com o modelo dos descritores texturais.

ABSTRACT The quality and price of coffee drinks can be affected by contamination with impurities during roasting and grinding. Methods that enable quality control of marketed products are important to meet the standards required by consumers and the industry. The purpose of this study was to estimate the percentage of impurities contained in coffee using textural and colorimetric descriptors obtained from digital images. Arabica coffee beans (Coffea arabica L.) at 100% purity were subjected to roasting and grinding processes, and the initially pure ground coffee was gradually contaminated with impurities. Digital images were collected from coffee samples with 0, 10, 30, 50, and 70% impurities. From the images, textural descriptors of the histograms (mean, standard deviation, entropy, uniformity, and third moment) and colorimetric descriptors (RGB color space and HSI color space) were obtained. The principal component regression (PCR) method was applied to the data group of textural and colorimetric descriptors for the development of linear models to estimate coffee impurities. The selected models for the textural descriptors data group and the colorimetric descriptors data group were composed of two and three principal components, respectively. The model from the colorimetric descriptors showed a greater capacity to estimate the percentage of impurities in coffee when compared to the model from the textural descriptors.

ABSTRACT Coffee growers who produce the robusta species (Conilon) have sought to increase productivity and drink quality by improving production techniques. Artificial vision systems can assist in increasing the efficiency of operations associated with crop management. This study aimed to obtain colorimetric characteristics of robusta coffee fruits at different stages of maturity and use them for classifying fruits from digital images. A digital camera with spectral resolution in the visible was used to acquire images from 60 samples of coffee fruits at the green, cherry, and over-ripe stages of maturity. Colorimetric variables were extracted from the RGB, HIS, and L*a*b* color models and correlated with the physicochemical attributes of the fruits. The principal component analysis associated with the k-means technique was applied to the colorimetric variables that showed a significant correlation with the physical-chemical attributes. The colorimetric variables were reduced to a principal component, which presented an explanatory percentage of the variance of 82.33%. The clustering obtained by the application of the k-means technique showed the feasibility of using images for the automatic classification of robusta coffee fruits, with an overall accuracy of 100%.

RESUMO Variáveis obtidas por métodos ópticos podem apresentar correlação com características relacionadas à qualidade e maturação de tomates. Neste contexto, objetivou-se com este estudo analisar a correlação entre as variáveis colorimétricas e físico-químicas de tomates, agrupando-os em função do estádio de maturação, utilizando análise multivariada. O experimento foi realizado utilizando 150 frutos em três estádios de maturação (imaturos, coloridos e maduros). As variáveis físico-químicas foram obtidas por meio de métodos tradicionais. As variáveis colorimétricas foram obtidas a partir de uma câmera digital no espaço de cor RGB. A análise da correlação entre as variáveis colorimétricas e físico-químicas foi realizada por meio do coeficiente de Pearson. A análise de componentes principais associada à técnica de agrupamento k-means foi aplicada em três grupos de dados: variáveis RGB isoladas; variáveis colorimétricas calculadas pela relação entre as bandas RGB (índices colorimétricos); e variáveis físico-químicas. As variáveis colorimétricas apresentam maior capacidade explicativa da variação da maturação quando comparadas às variáveis físico-químicas. O conjunto de índices colorimétricos apresentou o maior desempenho no agrupamento (exatidão global = 0,98) dos tomates em função da maturação.

ABSTRACT Results of evaluations using optical evaluation methods may be correlated with tomato quality and maturation. In this context, the objective of this study was to evaluated the correlation between tomato colorimetric and physico-chemical variables, clustering them as a function of maturation stages, using multivariate analysis. The experiment was conducted using 150 fruits and three maturation stages (immature, light red and mature). The physico-chemical variables were evaluated through traditional methods. The colorimetric variables were assessed on images in RGB color model taken with a digital camera. The correlation between colorimetric and physico-chemical variables was analyzed using the Pearson’s coefficient. Principal components analysis and k-means clustering method was applied to three data set: RGB isolated variables; colorimetric variables calculated by relation between the RGB bands (colorimetric indexes); and physico-chemical variables. The colorimetric variables present higher explanatory capacity of the maturation variation than physico-chemical variables. The colorimetric indexes presented higher performance in clustering (accuracy of 0.98) tomatoes as a function of maturation.

RESUMO A produção de cebola é uma atividade agrícola cujo rendimento está associado a fatores ambientais, de mercado e ao manejo cultural. Objetivou-se com este estudo avaliar o custo de produção de cebola em função do sistema de preparo adotado e do teor de água do solo no momento de realização das operações. Foram avaliados três sistemas de preparo: P1 - uma aração + duas gradagens + duas operações de encanteiramento; P2 - duas gradagens + uma operação de encanteiramento; P3 - uma gradagem + uma operação de encanteiramento; e quatro teores iniciais de água do solo: 12, 15, 23 e 26%, em experimento conduzido no perímetro irrigado Tourão, Juazeiro, BA (9° 24’ 07.3” S; 40° 26’ 08.7” W, e altitude de 376 m), em 2017, em parcelas subdivididas, no delineamento em blocos casualizados, com quatro repetições. Foram determinados os custos referentes às operações mecanizadas, operações manuais, insumos e a irrigação da cultura. A eficiência econômica foi avaliada por meio das variáveis custo total e custo unitário de produção da cebola, receita bruta, receita líquida e taxa interna de retorno. A utilização do sistema de preparo com uma gradagem, um encanteiramento e semeadura, na condição de teor de água do solo a 23%, resultou em maior eficiência econômica.

ABSTRACT Onion production is an agricultural activity whose yield is associated with environmental, market and cultural management factors. The objective of this study was to evaluate the cost of onion production as a function of the tillage system adopted and the soil water content at the moment of the operations. Three tillage systems were evaluated: P1 - one plowing + two harrowings + two seedbed raising operations; P2 - two harrowings + one seedbed raising operation; P3 - one harrowing + one seedbed raising operation; and four soil water contents: 12, 15, 23 and 26%, in experiment conducted at the Tourão irrigated perimeter, Juazeiro, BA, Brazil (9° 24’ 07.3” S; 40° 26’ 08.7” W, and altitude of 376 m), in 2017, in split plots, in a randomized block design, with four repetitions. The costs related to mechanized operations, manual operations, inputs and crop irrigation were determined. The economic efficiency was evaluated through the variables total cost and unit cost of onion production, gross revenue, net revenue and internal rate of return. The use of the tillage system with one harrowing, one seedbed raising operation and seeding, under the condition of 23% soil water content, resulted in higher economic efficiency.

ABSTRACT Macaw palm (Acrocomia aculeata) is a promising crop for biofuel production due to the high concentration of its fruit oil, but the harvest date is an issue to be better understood so it could be cultivated on an industrial scale. The aim of this study was to use the colorimetric properties of the macaw palm fruits to develop a neural network classifier to determine the ideal moment for harvesting, based on the oil content of the fruit mesocarp. During nine weeks of maturation were sampled 900 fruits of macaw palm fruits and the colorimetric properties of the RGB, HSI and CIELab color models were used to classify the fruits into immature and mature fruits. Kappa index and the overall accuracy values were used to access the classifier performance. The classifiers based on RGB parameters and on hue were considered equivalents having a Kappa index of 0.901 and 0.942, respectively, indicating the 59th week of maturation as the ideal time to harvest with the highest oil content.

RESUMO A qualidade do café é um aspecto imprescindível para o aumento do seu valor comercial e para que a cafeicultura brasileira continue com destaque no mercado mundial. O estádio de maturação dos frutos no momento da colheita é um dos fatores importantes que interfere na qualidade e no valor comercial do produto. Com a realização deste trabalho, objetivou-se desenvolver um classificador para determinação do momento de colheita do café pela força de desprendimento. A força de desprendimento dos frutos e o valor percentual do estádio de maturação foram mensurados durante a janela de colheita de 75 dias. As coletas foram realizadas quinzenalmente, resultando em cinco momentos distintos no período de colheita. Um classificador foi desenvolvido a partir de redes neurais para distinguir frutos verdes e cerejas nos momentos de colheita analisados. Os resultados demostraram que a primeira quinzena de junho foi o momento em que o classificador supervisionado apresentou a maior porcentagem de acerto na distinção de frutos verdes e cerejas, sendo este, o momento adequado para realização de uma colheita seletiva para as condições deste experimento.

ABSTRACT Coffee quality is an essential aspect to increase its commercial value and for the Brazilian coffee business to remain prominent in the world market. Fruit maturity stage at harvest is an important factor that affects the quality and commercial value of the product. Therefore, the objective of this study was to develop a classifier using neural networks to distinguish green coffee fruits from mature coffee fruits, based on the detachment force. Fruit detachment force and the percentage value of the maturity stage were measured during a 75-day harvest window. Collections were carried out biweekly, resulting in five different moments within the harvest period. A classifier was developed using neural networks to distinguish green fruits from mature fruits in the harvest period analyzed. The results show that, in the first half of June, the supervised classified had the highest success percentage in differentiating green fruits from mature fruits, and this period was considered as ideal for a selective harvest under these experimental conditions.

RESUMO O conhecimento da maturação dos frutos de Acrocomia aculeata (macaúba) é determinante para que a colheita seja realizada no momento em que o fruto apresente maior quantidade e qualidade de óleo. Existem diversas abordagens para monitorar a maturação, classificadas como destrutivas e não destrutivas. Variáveis obtidas por instrumentos óticos vêm sendo utilizadas para determinar, de forma não destrutiva, o estádio de maturação. Neste trabalho foram avaliadas a relação entre a atividade biológica mensurada pela técnica ótica do biospeckle laser e a firmeza da polpa dos frutos de Acrocomia aculeata entre as 41a e 61a semanas de maturação, após a florada. A atividade biológica foi quantificada a partir das imagens do biospeckle enquanto a firmeza da polpa dos frutos foi determinada por um penetrômetro digital. Foram avaliadas as correlações entre as variáveis durante a maturação e na senescência dos frutos. A partir dos resultados foi constatada correlação significativa entre atividade biológica e firmeza para as duas condições avaliadas demonstrando que o biospeckle laser pode ser um indicador eficiente não invasivo da maturação dos frutos da Acrocomia aculeata auxiliando na determinação do momento de colheita.

ABSTRACT Knowing the maturation of the Acrocomia aculeata (macaw palm) fruit is decisive for harvest to be performed when the fruit has a higher content and quality of oil. There are different approaches to monitor maturation and they can be classified as destructive and non-destructive. Variables obtained by optical instruments have been used to determine maturation stage. The present study evaluated the relationship between the biological activity measured by the optical technique of biospeckle laser and firmness, measured in the Acrocomia aculeata fruit pulp between the 41st and 61st week after flowering. The biological activity was quantified by biospeckle images, while the fruit pulp firmness was determined by digital penetrometer. Correlations between variables were evaluated during maturation and in the senescence of fruits. According to the results, significant correlation between biological activity and firmness was found for both evaluated conditions, demonstrating that biospeckle laser can be an effective non-invasive indicator of Acrocomia aculeate fruit maturation assisting in the determination of the moment of harvest.

RESUMO A cultura da macaúba vem sendo estudada devido ao seu potencial bioenergético propiciado pela alta produtividade de óleo que, por sua vez, está associado ao estádio de maturação do fruto. Imagens digitais têm sido utilizadas como forma para extrair informações sem contato sobre a área superficial e volume de frutos, com a finalidade de construir sensores que possam atuar no controle de qualidade e classificação a partir de aspectos físicos ligados ao estádio de maturação. O objetivo deste trabalho foi estimar o volume do fruto de macaúba a partir de imagens digitais obtidas pela técnica de Moiré por meio de uma única câmera associada ao uso de técnicas de correção digital da deformação das imagens, comparando os volumes estimados por métodos convencionais. Os volumes obtidos pela técnica de Moiré foram comparados com os volumes obtidos pelo método de deslocamento de coluna de água e pelo método do deslocamento de sementes de painço. Os volumes medidos pela técnica de Moiré apresentam um erro médio de 13,54 e de 11,09% quando comparados aos métodos convencionais, sendo considerada uma alternativa robusta e de baixo custo para a mensuração do volume de frutos de macaúba.

ABSTRACT The macaw palm crop has been studied because of its bioenergy potential due to the high oil yield, which is linked to fruit maturity stage. Digital images have been adopted as a contactless way to obtain information about fruit surface area and volume, acting as a sensor for quality control and the classification of fruits, based on physical aspects during the maturation stage. The aim of this study was to estimate the volume of macaw palm fruits from digital models obtained by the Moiré technique using only one camera, associated with digital image-processing tools to unwarp the images, allowing the comparison with conventional methods. The volumes obtained by the Moiré technique were compared with those obtained by water displacement method (WDM) and millet-seed displacement method (SDM). The results show that the volumes measured by the Moiré technique exhibited a mean error of 13.54% compared with the SDM, and 11.09% when compared to WDM, which indicates that the digital Moiré technique is a robust, low-cost tool to measure the volume of macaw palm fruits.