Determinação de estádios fenológicos de maturação de pimenta rosa usando mobilenets

Abstract

RESUMO: A aroeira (Schinus terebinthifolia) é uma planta nativa da América do Sul com destaque na produção e exportação mundial no norte do Espírito Santo/Brasil, especificamente no município de São Mateus. A pimenta rosa - fruto da aroeira - começou a ser estudada como planta medicinal e, atualmente, além de já ser reconhecida pelos efeitos fitoterápicos do seu caule (sua casca) pela Anvisa, também tem conquistado espaço no âmbito alimentício (condimentos) e cosmético (óleos essenciais, sabonetes, perfumes, cremes, entre outros). Nesse sentido, devido à exigência de diferentes tipos de mercados, tem emergido a necessidade da pimenta rosa atingir um padrão produtivo de excelência em função das suas necessidades de aplicação. Uma das necessidades, em particular, é atenuar a diferença de nível de maturação do fruto no momento da colheita. Neste trabalho, construímos uma base de dados de frutos em três diferentes estádios fenológicos de maturação, a saber “Verdes”, “Em amadurecimento” e “Maduros” e desenvolvemos um modelo baseado na rede neural Mobilenet com arquitetura U-net que classifica os estádios fenológicos de maturação da pimenta rosa visando reforçar a qualidade no sentido de acompanhar a maturação dos frutos, além de realizar a segmentação semântica deles. O modelo recebe imagens dos frutos e fornece como saída o nível de maturação de cada um. Em nossos testes, verificamos que a detecção automática realizada pelo modelo obteve acurácia variando de 94% a quase 99%, a depender da classe de maturação avaliada.

ABSTRACT: Aroeira (Schinus terebinthifolia) is a plant native to South America with a prominent production and worldwide export in the north of Espírito Santo/Brazil, specifically in the municipality of São Mateus. Pink pepper - the fruit of aroeira - began to be studied as a medicinal plant and, currently, in addition to being recognized for the phytotherapeutic effects of its stem (its bark) by Anvisa, it has also gained space in the food (condiments) and cosmetic (essential oils, soaps, perfumes, creams, among others). In this sense, due to the demands of different types of markets, the need for pink pepper to reach a productive standard of excellence has emerged, depending on its application needs. One of the needs, in particular, is to attenuate the difference in the maturity level of the fruit at the time of harvest. In this work, we built a database of fruits in three different phenological stages of maturation, namely “Unripe”, “In Ripening” and “Ripe” and developed a model based on the neural network Mobilenet with U-net architecture that classifies the phenological stages of pink pepper maturation to reinforce the quality in the sense of monitoring the maturation of the fruits, in addition to performing their semantic segmentation. The model receives images of the fruits and provides as output the maturation level of each one. In our experiments, we verified that the automatic detection carried out by the model obtained accuracy ranging from 94% to almost 99%, depending on the maturation class evaluated.