Agroindústria
Investigação e Desenvolvimento sob Contrato
Computer Vision, Interaction and Graphics
Inteligência artificial, aprendizagem computacional, e sistemas de suporte à decisão
Visão por computador e processamento de imagem
ENQUADRAMENTO
O projeto APC-System visa revolucionar o processo de propagação in vitro de plantas através da integração de tecnologias avançadas de robótica e automação digital.
Esta iniciativa conjunta visa aumentar a eficiência e a sustentabilidade do processo de propagação vegetal, tornando-o economicamente viável a longo prazo. O foco principal é otimizar a propagação de espécies como mirtilo e oliveira, utilizando um algoritmo de inteligência artificial para identificação precisa dos nós de corte, e um sistema robótico colaborativo para automatizar tarefas repetitivas e precisas, reduzindo assim a carga de trabalho humana e os custos operacionais.
SOLUÇÃO PROPOSTA
A solução combina um sistema robótico colaborativo (cobot) com algoritmos avançados de segmentação e reconhecimento de estruturas vegetais, permitindo realizar cortes com elevada precisão e repetibilidade.
- Desenvolver um processo automatizado de propagação in vitro de plantas, demonstrado em ambiente relevante, permitindo aumentar a capacidade produtiva de plantas;
- Desenvolver algoritmos de visão computacional e análise de plantas, destinados à segmentação, deteção de pontos de aderência e identificação de pontos de corte em caules e folhas nas espécies mirtilo e oliveira;
- Implementar uma solução robótica para apoio à propagação in vitro, capaz de reduzir significativamente o tempo do processo de propagação em duas culturas ao final do período de execução do projeto.
CONTRIBUTO DO CCG/ZGDV
O CCG/ZGDV está envolvido no desenvolvimento das componentes de visão computacional e inteligência artificial do projeto, contribuindo para a definição da arquitetura tecnológica e dos requisitos técnicos necessários à automatização do processo de micropropagação in vitro de plantas.
Entre os principais contributos do CCG destacam-se:
- Desenvolvimento de algoritmos de visão computacional para deteção, segmentação e análise de espécies vegetais;
- Criação de modelos de inteligência artificial para identificação automática de pontos de corte e apoio à tomada de decisão do sistema robótico;
- Integração das soluções de análise de imagem com a plataforma de robótica colaborativa, assegurando a comunicação e o processamento de informação em tempo real.
Com este trabalho, o CCG/ZGDV promove a aplicação de tecnologias avançadas de IA e Visão Compuatacional ao setor agrobiotecnológico, contribuindo para aumentar a eficiência, a precisão e a sustentabilidade dos processos de propagação vegetal.