Navegando por Autor "Ferreira, Danton Diego"
Agora exibindo 1 - 3 de 3
- Resultados por Página
- Opções de Ordenação
Item Characterization of the coffee fruit detachment force in crop subjected to mechanized harvesting(Editora UFLA, 2018-01) Ferreira Júnior, Luiz de Gonzaga; Silva, Fábio Moreira da; Ferreira, Danton Diego; Simão, Sérgio Domingos; Souza, Gabrielly Carvalho de; Ferreira, Lucas KempsIn order to adjust the coffee harvester and to assist in deciding either whether or not to make a second pass of the harvester, fully or selectively, it is necessary to know some crop parameters. The aim of the present study was to evaluate the coffee fruit detachment force in the green and cherry ripeness, under different plant positions and in four evaluation periods, throughout the harvest period between the first and second pass of harvester. The cultivar used was the Catuaí Amarelo IAC 144 aged eight years in spacing 3.8 x 0.9 m. Detachment force was determined by sampling using a portable digital dynamometer. The green ripeness stage showed superior detachment force than the cherry for all evaluation periods. The fruit detachment force for the green and cherry ripeness showed a decreasing behavior during the evaluation period, since the difference between the detachment forces of these fruits increased, thus guiding the type of harvest to be performed. Beyond the fruit detachment force difference, other parameters such as fruit ripening rate and crop load were essential for harvest management. Significant variations were identified in the fruit detachment force positioned in different parts of the coffee tree branches. The results also reinforce the relevance of characterizing the coffee fruit detachment force for harvester adjustments and management of the selective mechanized harvesting.Item Desenvolvimento de sistemas inteligentes para a predição de pragas e doenças no cafeeiro(Universidade Federal de Lavras, 2021-04-09) Andrade, Thiago; Ferreira, Danton Diego; Silva, Rogério AntônioAs pragas e doenças no cafeeiro, ocasionadas por bicho-mineiro-do-cafeeiro, broca-do-café, ferrugem-do-cafeeiro e cercosporiose, chegam a atingir até 50% de uma lavoura cafeeira, podendo causar grandes prejuízos aos cafeicultores. Sendo assim, os sistemas inteligentes são de suma importância para predizer esses danos ao cafeeiro e também auxiliar os cafeicultores na tomada de decisão. Este trabalho propõe o uso de redes neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptron (MLP) e árvores de decisão para o desenvolvimento de sistemas inteligentes para prever a taxa de ocorrência de pragas e incidência de doenças no cafeeiro. Utilizou-se um método de regressão linear no intuito de compará-lo com os modelos de sistemas inteligentes por meio de métricas estatísticas. Foram utilizados dados meteorológicos, tais como: temperaturas mínima e máxima, precipitação pluviométrica, umidade relativa do ar, incidência de raios solares e a quantidade de dias sem chuva na região como variáveis de entrada dos modelos. O valor dos dados referentes às pragas e doenças foram coletados no Campo Experimental da EPAMIG de São Sebastião do Paraíso, no sul de Minas Gerais. Foram empregadas as métricas estatísticas Root Mean Square Error (RMSE) e o Coeficiente de Determinação (R 2 ) para verificar o quão os modelos propostos estão predizendo as manifestações de pragas e doenças adequadamente. As redes neurais MLP apresentaram os melhores resultados para os modelos de doenças e pragas com um RMSE na faixa de 0,0220 a 0,1569 e um R 2 que variou entre 0,7552 a 0,9803. Os valores para os modelos de árvores de decisão ficou em um intervalo para RMSE e R 2 entre 0,0477 a 0,2900 e 0,2059 a 0,8752, respectivamente. Os resultados dos modelos aplicando regressão linear múltipla variou entre 0,0633 a 0,3154 e 0,1045 a 0,4822 para as métricas RMSE e R 2 , respectivamente. Uma das vantagens de se utilizarem redes neurais artificiais do tipo MLP é a alta capacidade de aprender e generalizar após o treinamento do algoritmo, isto ficou evidente neste trabalho. Por fim, desenvolveu-se um aplicativo para smartphones embarcado com um modelo de sistema inteligente com o objetivo de predizer e informar o cafeicultor em tomadas de decisões no que refere-se a doenças e pragas.Item Recomendação para colheita mecânica do café baseado no comportamento de vibração das hastes derriçadoras(Universidade Federal de Santa Maria, 2016-02) Ferreira Júnior, Luiz de Gonzaga; Silva, Fábio Moreira da; Ferreira, Danton Diego; Sales, Ronan SouzaA competitividade no mercado agrícola tem tornado intensa a busca pela redução de custo nos processos de produção, como é o caso da colheita do café (Coffea arabica L.), que tem migrado da colheita manual para a semi mecanizada e mecanizada. Essa transição proporcionou o surgimento de novas tecnologias e diversos modelos de colhedoras, as quais permitem regulagens que influenciam diretamente na eficiência de derriça. Entretanto, entender o comportamento dinâmico dos componentes e sistemas das colhedoras é de extrema importância para o desenvolvimento de novos produtos e recomendações de regulagem para colheita plena ou seletiva. Nesse contexto, objetivou-se analisar a vibração das hastes derriçadoras de uma colhedora de café, em diferentes regulagens, a fim de entender seu comportamento dinâmico em termos de amplitude e frequência de vibração, e inferir sobre a recomendação de regulagens para a colheita mecânica do café. A metodologia utilizada, baseada na análise dos sinais de vibração das hastes derriçadoras, possibilitou a recomendação de regulagens para a colheita mecânica do café, em função das amplitudes de vibração das hastes derriçadoras. O estudo mostrou que as maiores amplitudes de vibração das hastes no sentido vertical ocorreram para as regulagens de 8 e 10Kgf no freio, na vibração de 950 ciclos min -1 do cilindro e com hastes de 570mm de comprimento. Os resultados permitem associar o comportamento de vibração das hastes derriçadoras com os objetivos da colheita, plena ou seletiva, apontando qual a regulagem específica a ser utilizada para cada finalidade.