Classificação de grãos de café usando visão computacional - Lube, Igor Garcia (2023)
RESUMO: O mercado cafeeiro caracteriza-se por um conjunto de atividades de enorme complexidade, dinamismo e um nível crescente de exigência dos consumidores quanto à qualidade dos grãos produzidos. Isso impõe um alto controle de qualidade aos países produtores, consumidores e exportadores. Atualmente, um dos grandes fatores responsáveis pela qualidade e pelo valor do café brasileiro é a classificação manual dos grãos, ou seja, aquela em que uma pessoa exerce o papel de um classificador treinado (certificado) para qualificar amostras de café. O processo atual de classificação sofre com a subjetividade e experiência de cada classificador, além de fatores ambientais inerentes ao local de trabalho, como iluminação e ergonomia, tornando a padronização um grande desafio. Diante deste cenário, o presente trabalho propõe desenvolver um sistema para classificar amostras de café considerando os defeitos contidos na Tabela de Classificação Oficial Brasileira (COB). O sistema é baseado na rede neural artificial YOLO, configurada para identificar e contar tipos de defeitos e, a partir dessa contagem, classificar a que tipo de café cada amostra pertence. Dentre os benefícios da automatização do processo de classificação de café destacam-se: a redução de custos, a agilidade e a padronização da classificação.