Classificação de laranjas através da técnica de moiré por phase-shifing / Classification of oranges by way through the moiré technique per phase-shifting

Abstract

A seleção de frutos por forma, emprega equipamentos mecânicos que, por muitas as vezes, danifica o produto, sendo necessário buscar alternativas de classificação que evitem injúrias nos seus tecidos, dos quais ocasionam a diminuição no seu tempo de prateleira. Diante disso, torna-se necessário buscar alternativas que classifiquem o fruto pela forma sem danificá-lo, e que possibilite a seleção para o mercado consumidor. Neste sentido, objetivou-se com este estudo, desenvolver uma técnica de classificação de laranjas por forma, através do uso de métodos ópticos e sem contato. Utilizou-se a técnica óptica de Moiré por Phase-Shifting, em laranjas da cultivar tipo Pêra. Os equipamentos utilizados foram: câmera fotográfica digital, projetor multimídia, tinta spray branco fosco, plano de fundo liso e branco, além dos softwares ImageJ, Rising-Sun Moiré e Finge Projection. No primeiro momento, foram extraídas cinco imagens de cada corpo de prova, quatro com aplicação de grades sinusoidais defasadas em 90 graus, e uma com o plano de fundo. As imagens foram convertidas em RGB para escala de cinza (8 bits) para obtenção de mascaras vetoriais e aplicação de filtros na eliminação de ruídos, em seguida foi realizada a junção de cada imagem com o plano de fundo, com as grades defasadas em 90 graus, gerando quatro novas imagens. O terceiro passo, compreendeu a junção das imagens, gerando uma única imagem do modelo digital topográfico, em seguida o modelo foi processado no software ImageJ, para a obtenção da escala de pixels, para corelacionar uma relação direta, pixel/cm. Os resultados mostraram-se ser bastante satisfatórios na implementação dessa técnica para classificação de laranjas por forma, do qual permitil obter a curvatura do fruto e sua classificação. No entanto, necessita-se de mais repetições, para que se determine um fator de correção adequado, no processamento das imagens, de forma a se obter dados dimensionais mais exatos.