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A indústria agroalimentar mundial tem uma necessidade urgente de aplicar tecnologia em cada elo da cadeia para poder controlar os processos mais facilidade e projetá-los com mais eficiência. Fatores como a crescente procura dos consumidores, elevados padrões em matéria de sustentabilidade e segurança no fornecimento, bem como a necessidade de produzir de forma mais eficiência, entram em conflito direto. Por isso, os dispositivos conectados e a automação são cada vez mais comuns também nestes setores. A visão artificial também desempenha um papel importante aqui, permitindo desde a aplicação ideal de fertilizantes até o controle visual dos produtos e das fases de crescimento, passando pelo processamento dos alimentos.

Uma das prioridades para as empresas agroalimentares é a gestão de dados e recursos integrando múltiplas tecnologias, sendo a visão artificial uma das tecnologias-chave. Os produtos orgânicos com diferentes formas e cores são difíceis de descrever no conjunto de algoritmos padronizados com os quais as câmaras industriais costumam trabalhar. Quem quer realizar aplicações onde é necessário reconhecer de forma fiável objetos com características muito variadas, como vegetais ou frutas, não pode ignorar o processamento de imagens com inteligência artificial. Os sistemas inteligentes de recolha e análise de informação também são uma ferramenta valiosa quando se trata de detetar condições, tomar decisões e ativar processos de seguimento.

Exemplos de processos agroalimentares otimizados com visão artificial

Verificação de conteúdo em embalagens de frutos secos

Se quisermos verificar a proporção de nozes no controle de qualidade após embalamento, podemos substituir os processos de avaliação manual por uma câmara IDS NXT. O processamento da imagem é feito diretamente na câmara usando uma rede neural pré-treinada que determina automaticamente o número e a proporção. Além disso, a câmara pode realizar outras verificações visuais, como verificar se as nozes estão danificadas ou são maiores / menores do que o habitual.

Deteção do estado da planta e das fases da colheita

As câmaras inteligentes reconhecem a fase de crescimento e a altura dos vegetais. Esta informação pode ser usadas, por exemplo, para identificar os tipos de vegetais, determinar a o momento ideal para a colheita e ajustar a posição das lâminas de corte. A inteligência artificial também pode ajudar a identificar pontos danificados para que os produtos afetados sejam classificados e não processados ​​posteriormente.

Identificação de ervas daninhas em plantações ao ar livre

As câmaras montadas nos estabilizadores de um trator podem ser usadas para inspecionar o solo e verificar se há ervas daninhas no corredor de plantação. Uma vez detetadas as ervas daninhas, o trator pode pulverizar o solo com um fertilizante químico para removê-las e garantir o crescimento sem obstáculos das plantas. A inteligência artificial identifica ervas daninhas de maneira muito rápida e confiável.

Deteção de riscos para a saúde associados ao marisco

A ingestão de marisco preparado de forma inadequada pode conter parasitas que podem ser perigosos para o ser humano. Por este motivo, na União Europeia, as regras de pré-tratamento do peixe cru são muito restritas. A maioria delas são destinadas a testar a viabilidade de anisaquíase em produtos da pesca.

5 benefícios do Big Data aplicado aos processos agroindustriais

1. Melhorar o processo de tomada de decisão

O Big Data e visão artificial permite analisar os produtos agrícolas com parâmetros objetivos que facilitam a tomada de decisões para melhorar a rentabilidade da produção, reduzindo os riscos envolvidos em se deixar levar pela intuição.

2. Melhorar a segmentação de produtos

No que se refere ao processo de transformação / manipulação de produtos agroalimentares, a analítica Big Data favorece a melhoria da segmentação dos mesmos e o fornecimento de maior qualidade, otimizando os recursos necessários implicados no processo.

3. Crie novas oportunidades de mercado

O Big Data também pode ser usado para descobrir oportunidades ocultas, desconhecidas antes de poder revisar grandes conjuntos de dados. Ao nível de investimento e planeamento da produção, quer a curto / médio prazo, a gestão estatística de um vasto conjunto de dados favorece a antecipação e análise de tendências e mede o impacto inercial das evoluções.

4. Otimize os custos de logística e distribuição

Em relação à logística e distribuição de produtos agroalimentares, mediante avaliação dos processos, é possível otimizar custos e qualidades dos respetivos serviços.

5. Melhorar a qualidade do serviço

A extração de grandes quantidades de dados e sua análise subsequente fornecem informações muito ricas sobre várias áreas do negócio, como aprovisionamento, produção, gestão de clientes e muito mais. Um maior acesso a todos estes indicadores aumenta a capacidade da empresa de otimizar os processos internos e o atendimento ao cliente.

Tem interesse em otimizar os seus processos agroindustriais com visão artificial e Big Data? Não hesite em contactar os nossos especialistas para obter aconselhamento personalizado.