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    Remotely piloted aircraft and computer vision applied to coffee growing management
    (Universidade Federal de Lavras, 2022-11-25) Santana, Lucas Santos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva
    Digital and precision agriculture technologies used in coffee farming have gained space and have become necessary in many coffee production stages. Among the emerging technologies, the Remotely Piloted Aircraft (RPA) can be highlighted because their products can be used as data providers for machine learning techniques and automated monitoring forms. This study aimed to apply cartographic and photogrammetric products from RPAs submitted to machine learning techniques and image analysis in digital and precision coffee farming. Three types of research were built: Application of RPA cartographic products for the coffee plant implantation project; Identification and counting of plants in PRA images and Investigations of plants development in renewal areas. (I)The first study evaluated different flight mission composition efficiency and point cloud levels for Digital Terrain Models generation applied in coffee plantations. Flights performed at 120 m Above Ground Land (AGL) and 80 × 80% overlap showed higher assertiveness and efficiency. The 90 m AGL flight showed great terrain detail, causing significant surface differences concerning the topography obtained by Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers. Slope ranges up to 20% are considered reliable for precision coffee growing projects. Changes in flight settings and image processing are satisfactory for precision coffee projects. Image overlap reduction significantly lowed the processing time without influencing Digital Terrain Model DTM's quality. (II) The second research aimed to develop an algorithm for automatic counting coffee plants and define the plant's best age to carry the monitoring using RPA images. Plants with four months of development showed 86.5% count assertiveness. The best results were observed in plantations with six months of development, presenting an average of 96.8% of assertiveness in automatically counting plants. This analysis enables an algorithm development for automated counting of coffee plants through RGB images obtained by remotely piloted aircraft and machine learning applications. (III) The objective of the third research was to monitor the coffee plants' development planted on ash from crop residues through vegetative indices in RPA images, analysis of chemical elements presents in the ash and soil analysis. Preliminary results indicate the high presence of aluminum and potassium in the ash, causing significant differences in coffee development beginning. In addition, variations were observed in vegetative indices values in regions with ash presence, highlighting the NGI and NNIRI indices. The research developed by this paper provides essential information for digital agriculture technologies advancement in coffee growing.
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    Visão computacional para classificar a maturação dos frutos de café no processo de colheita mecanizada
    (Universidade Federal de Lavras, 2023-04-28) Zanella, Marco Antonio; Silva, Fábio Moreira da
    O café é um dos produtos agrícolas mais comercializados e consumidos no mundo, fundamental para o desenvolvimento socioeconômico do Brasil. A colheita do café é um processo essencial na cadeia produtiva e, corresponde por aproximadamente metade dos custos totais de produção. Nesse sentido, esta pesquisa teve como objetivo classificar frutos de café quanto ao grau de maturação durante o processo de colheita mecanizada utilizando técnicas de visão computacional. Vídeos dos frutos de café colhidos foram obtidos durante o processo de colheita mecanizada na safra de 2022. A coleta de dados ocorreu sobre a espécie arábica, variedade Bourbon Amarelo, cultivada na Fazenda Cafua no município de Ijaci, localizada na região Sul de Minas Gerais. Para a coleta de imagens, foi desenvolvido um dispositivo instalado sobre a esteira transversal da colhedora, com acoplamento de uma câmera em um suporte para reduzir os efeitos da vibração da colhedora de café e com um sistema iluminação por led para a iluminação dos frutos durante a obtenção dos vídeos. Para o processamento das imagens coletadas foram realizadas duas abordagens, (i) com o desenvolvimento de um algoritmo utilizando técnicas de visão computacional e (ii) utilizando um algoritmo de detecção de objetos de última geração o YOLOv7. O algoritmo de visão computacional foi capaz de detectar e classificar frutos de café de acordo com os seguintes graus de maturação: não maduro e maduro. A precisão média para as classes de maturação do café não maduro e maduro foi de 72% e 70%. Com algoritmo não foi possível classificar os frutos da classe demasiado maduro. O algoritmo de detecção de objetos denominado YOLOv7 foi implementado para a detecção e classificação dos frutos de café em três classes: não maduro, maduro e demasiado maduro. A rede YOLOv7 apresentou capacidade superior com valores de F1-score de 90%, 95% e 75% para as classes não maduro, maduro e demasiado maduro, respectivamente. Com a classificação da maturação dos frutos de café colhidos é possível obter um índice de maturação dos frutos durante o processo de colheita mecanizada. Além disso, os resultados desse estudo podem contribuir para o desenvolvimento de sistema embarcado para ser utilizado na coleta de dados durante a colheita mecanizada do café.
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    Análise de particulados sólidos suspensos em cooperativas de cafés
    (Universidade Federal de Lavras, 2022-09-01) Moreira, Kátia Soares; Andrade, Ednilton Tavares de
    A geração de poeira pela movimentação de grãos em cooperativas armazenadoras, pode apresentar riscos ocupacionais ao sistema respiratório. O objetivo deste estudo foi analisar ambientalmente e ocupacionalmente a poeira presente em duas unidades armazenadoras de café, analisando as características físicas e químicas destes. A análise de particulados sólidos suspensos foi realizada em outubro de 2021, em duas cooperativas agroindustriais armazenadoras de cafés commodities e especiais, com grande capacidade de armazenagem, localizadas no Sul de Minas Gerais. As coletas foram feitas em três alturas para cada área, nos pontos localizados à aproximadamente 2, 5 e 8m, na agroindústria de café commodity, e 1, 2 e 8m de altura, na de café especial. As amostras foram analisadas em laboratório por Difratometria de Raio-X e gravimetria, pelas metodologias NIOSH 7500, descritas pela National Institute for Occupacional Safety and Health. Os mapeamentos da distribuição de materiais particulados nas cooperativas foram feitos com a utilização do Software Surfer 14®, com método de interpolação de Krigagem (Kriging Method). A granulometria das partículas sólidas foi determinada com a utilização de agitador de peneiras com vibração durante 10 min, com velocidade/intensidade 4, com malhas de 12, 20, 40, 60, 70, e 100 mesh. Para a caracterização química da poeira foi realizada a análise de bioativos, sendo a cafeína, trigonelina e ácidos clorogênicos, por meio de cromatografia líquida de alta eficiência. A determinação quantitativa e qualitativa de pesticidas nas amostras foi realizada no Laboratório de Resíduos de Pesticidas do Instituto Biológico, utilizando o método QuEChERS. A quantidade de poeira gerada nas cooperativas de café especial e commodity foi maior nos setores de recebimento e beneficiamento, com a maior concentração até a altura de 5m, sendo intensificada na unidade de cafés especiais. A análise do risco químico ambiental apresentou maior quantidade de poeira total para cooperativa de cafés especiais, entretanto o limite de sílica livre cristalizada foi inferior ao de detecção para as duas agroindústrias. De acordo com a análise granulométrica das partículas, observou-se que 5,8% da poeira é menor que 0,150 mm, podendo conter particulados com dimensões inferiores a 0,025mm, passíveis de chegar até o pulmão. Os bioativos de trigonelina, ácido clorogênico e cafeína tiveram maior teor na poeira da unidade de cafés especiais. A quantificação dos resíduos de agrotóxicos presentes na poeira demonstrou valores superiores ao limite máximo para a Tiametoxam e Lambida-cialotrina, na cooperativa de café especial, e de Ciproconazole para a de café commodity.
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    Desenvolvimento e avaliação de um mecanismo para o desprendimento seletivo de frutos do cafeeiro
    (Universidade Federal de Lavras, 2021-11-25) Díaz Herrera, Miguel Ángel; Silva, Fábio Moreira da
    A colheita seletiva de frutos maduros de café se justifica na produção de cafés finos, considerando ainda que os frutos imaturos que ficam nas plantas, após cada colheita seletiva, conseguem chegar ao estádio ótimo de maturação, para colheita posterior. Focando a colheita seletiva em pequenas glebas e ou lavouras de declividades mais elevadas, os sistemas de colheita disponíveis são o manual e o semimecanizado (máquinas portáteis). O sistema manual seletivo, no entanto consegue uma seletividade próxima de 100%, porem apresenta limitações pelo alto custo e baixa oferta de mão de obra. Para o sistema semimecanizado, a tecnologia oferecida comercialmente foi desenvolvida para a colheita plena e não seletiva. A procura de uma alternativa semimecanizada, para a colheita seletiva de frutos de café, levou aos objetivos deste trabalho, com desenvolvimento de soluções de um mecanismo portátil, mediante metodologia de projeto conceitual de engenharia e avaliação científica dessas soluções, com experimentos de campo de lavouras localizadas no Brasil e na Colômbia. Foram desenvolvidas quatro soluções conceituais que foram avaliadas mediante delineamento experimental inteiramente casualiza do, determinando as variáveis resposta: eficácia de seletividade, eficácia de desprendimento, capacidade de produção efetiva, volume total desprendido e danos causados às plantas. A metodologia de projeto conceitual mostrou-se útil ao desenvolvimento objetivo e estruturado das soluções propostas. A melhor das soluções desenvolvidas no projeto conceitual, apresentou eficácia de seletividade de 92% para a frequência de 40Hz. A eficácia de desprendimento média foi de 33%, chegando a 52% do volume total de frutos maduros nas plantas, na frequência de 42Hz. A capacidade produtiva foi de 28,4 Litros por hora, também para a frequência de 42Hz e os danos causados às plantas foi de 91 a 125 gramas de folhas e ramos destacados, para as frequências de 40 a 42Hz. A simplicidade do mecanismo desenvolvido permitiu a fácil e rápida alteração das frequências e amplitudes nos ensaios de campo.
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    Desenvolvimento de uma derriçadora semimecanizada para a colheita seletiva do café
    (Universidade Federal de Lavras, 2020-01-23) Maciel, Diogo Tubertini; Silva, Fábio Moreira da; Santos, Fábio Lúcio
    No Brasil, os fatores geográficos são de suma importância para a produção de café de qualidade. O manejo dessas lavouras e, principalmente a colheita, necessitam do uso de máquinas portáteis, em virtude da impossibilidade de mecanização para ganho de eficiência. Este trabalho busca o desenvolvimento de um equipamento, para a validação de uma metodologia, que propõe a colheita seletiva semimecanizada. Para esse desenvolvimento, foram utilizados equipamentos comerciais com alguma adaptação e um conjunto eletrônico para controle de frequência. Para os testes, utilizou-se lavouras de café no Sul de Minas e, na Colômbia. Para validação dessas lavouras quanto a possibilidade de colheita seletiva, medimos a força de desprendimento dos frutos, em seus diferentes estádios de maturação e o mínimo aceitável para um intervalo de confiança de 90% e uma diferença de 1,5 N conforme adotado. Os testes finais foram executados, em uma lavoura com a proporção de 54% de frutos verdes, para 46% de cereja. Os resultados demonstram que, para a amplitude de 9,4mm, mesmo na frequência mais alta, 33Hz, não colhe de forma efetiva. Para as amplitudes de 16,5mm e 23,7mm, a eficiência de seletividade ocorreu nas frequências 22,5Hz, 25,57Hz e 27,93Hz, na frequência 33,4Hz a colheita se tornou plena. O melhor resultado obtido foi de 10,31% de frutos verdes na frequência de 27,45Hz e amplitude 16,5mm, seguida de 10,81% da frequência 22,5Hz e amplitude 16,5mm. O conjunto de repetições com menor desvio-padrão, ou seja, mais preciso, foi com uma média de 11,76% na amplitude de 16,5mm e frequência de 22,5Hz. Os dados comprovam a possibilidade da colheita seletiva semimecanizada e com percentual de verdes inferior a 20% conforme proposto. A relação amplitude e frequência são os fatores relevantes, para uma colheita seletiva e sua eficiência de colheita. Os dados demonstram que não existe uma frequência ideal, o importante é ajustar a relação amplitude e frequência. Comprovou-se que quanto maior a amplitude, menor será a frequência de início de seletividade, mas a transmissão energética cinemática ideal aproxima-se da frequência de 25Hz, e a frequência é o fator principal para a eficiência de colheita.