Desenvolvimento e avaliação de um protótipo classificador de tábuas usando técnicas de visão artificial

A classe de qualidade de uma peça de madeira serrada é determinada pelos defeitos apresentados e por algumas características associadas a eles, como: dimensões da peça e dos defeitos, posição dos defeitos, quantidade e tipo. Os objetivos deste trabalho foram desenvolver e avaliar um protótipo para classificação de tábuas de madeira de eucalipto, com base em imagens digitais, composto por uma esteira rolante onde são inseridas as tábuas para obtenção das imagens de suas faces. O protótipo pode utilizar tanto a norma da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) quanto a norma comercial de uma serraria. O processo pode ser acompanhado no microcomputador, que apresenta em seguida a imagem da tábua com o resultado final de sua classificação. A taxa de acerto no processo de classificação foi de 64,3%, usando-se a norma da ABNT, e de 81,0% com o emprego da norma comercial. A produtividade do protótipo desenvolvido foi de 7,9 m³ h-1, na classificação de madeira serrada de eucalipto.

Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processamentos e duas funções de ativação. As redes que se apresentaram estatisticamente iguais aos dados observados também foram analisadas quanto ao resíduo e à distribuição dos volumes e comparadas com a estimação de volume pelo modelo de Schumacher e Hall. As redes neurais formadas por neurônios, cuja função de ativação era exponencial, apresentaram estimativas estatisticamente iguais aos dados observados. As redes treinadas com os dados normalizados pelo método da interpolação linear e equalizados tiveram melhor desempenho na estimação.

RESFRIAMENTO ARTIFICIAL EM FORNOS RETANGULARES PARA A PRODUÇÃO DE CARVÃO VEGETAL

RESUMOUm importante aspecto a ser considerado na produção de carvão vegetal é o longo período de resfriamento dos fornos de alvenaria, acarretando na baixa produtividade e exigindo maior número de fornos para suprir a demanda de produção. Pesquisas têm sido desenvolvidas para a redução do tempo de resfriamento dos fornos retangulares, utilizando trocadores de calor. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar três modelos de trocadores de calor que promovam a redução significativa do tempo de resfriamento. A pesquisa foi realizada na unidade produtora de carvão vegetal Buritis, da Empresa Arcelor Mittal Bioflorestas, localizada na cidade de Martinho Campos, MG. Foram avaliados três diferentes trocadores de calor (Modelos 1, 2 e 3), determinando o tempo, em dias, que os fornos retangulares levavam para atingir a temperatura de 50 ºC em relação ao resfriamento natural. O Modelo 1 apresentou ganho real no tempo de resfriamento de 12,5%; o Modelo 2, ganho real de 38%; e o Modelo 3, com fluxo de gás convencional, apresentou ganho médio de 32%, enquanto no fluxo de gás invertido o ganho foi de 43%. Conclui-se que os trocadores de calor avaliados foram eficientes na redução do tempo de resfriamento dos fornos retangulares para produção de carvão vegetal, elevando, assim, a produtividade dos fornos. O trocador de calor Modelo 3, com fluxo de gás invertido, apresentou o maior ganho real no tempo de resfriamento, além do menor número de focos de incêndio durante o descarregamento do carvão vegetal.

Ambiente térmico no interior de modelos de galpões avícolas em escala reduzida com ventilação natural e artificial dos telhados

O presente trabalho teve o objetivo de avaliar o ambiente térmico no interior de modelos físicos de galpões avícolas construídos em escala reduzida (1:10). O conforto térmico foi avaliado por meio do Índice de Temperatura do Globo Negro e Umidade (ITGU), Carga Térmica de Radiação (CTR) e efetividade das coberturas em reduzir o ITGU em relação à cobertura construída com telhas de alumínio (épsilon). Quatro modelos construídos com telhas cerâmicas e equipados com ventilação natural ou forçada foram comparados a dois modelos construídos com telhas cerâmicas e de alumínio, respectivamente, sem lanternim. Pode-se concluir que as coberturas com câmaras de ventilação artificial (B30CVF) ou natural (B30CVN) proporcionaram melhores ambientes térmicos no interior dos modelos reduzidos, no qual o último tem a vantagem de não requerer gasto de energia elétrica.

Discriminação entre estágios nutricionais na cultura do trigo com técnicas de visão artificial e medidor portátil de clorofila

O ajuste da adubação nitrogenada é um tema que suscita preocupações econômicas e ambientais em todo o mundo. Isso decorre da elevada resposta das culturas, especialmente gramíneas, ao nitrogênio e da falta de métodos adequados de quantificação de sua disponibilidade no solo. Com o objetivo de avaliar a discriminação de três estágios nutricionais na cultura do trigo, foram utilizadas imagens digitais e um medidor portátil de clorofila (SPAD -502). Os dados foram coletados em três épocas (8; 14 e 20 dias após a adubação nitrogenada em cobertura - DAA), em parcelas de trigo submetidas a três doses de N (0; 30 e 60 kg ha-1). As imagens foram processadas para desenvolvimento dos classificadores multivariados, utilizando-se de nove índices espectrais com as combinações dos valores médios dos "pixels". Os dados de clorofila e N foliar foram utilizados para desenvolver classificadores univariados. Verificou-se que o sistema de visão artificial foi mais eficiente que o SPAD aos 8 DAA. Aos 14 e 20 DAA, a classificação univariada com os dados SPAD foi equivalente aos classificadores com dados de imagens. Com a utilização das imagens digitais, foi possível discriminar os estágios nutricionais oito dias após a primeira adubação nitrogenada em cobertura.

Determinação da difusividade e da energia de ativação para feijão macassar (Vigna unguiculata (L.) Walp.), variedade sempre-verde, com base no comportamento da secagem

Neste artigo, teve-se o objetivo de determinar curvas de secagem em camada fina para grãos de feijão macassar, variedade sempre-verde. Visou-se, também, à determinação da difusividade efetiva da água no interior do produto, bem como a energia de ativação. Para tal, foram utilizadas amostras com 150 g de feijão com teor inicial de água de 37% (bu), nas temperaturas de 40; 50 e 60 ºC. A velocidade do ar do secador convectivo foi mantida em 1,0 m s-1 e, durante todo o processo, os valores médios da temperatura e da umidade relativa do ar ambiente foram, respectivamente, 29 ºC e 58%. A difusividade efetiva da água no produto foi determinada, em cada temperatura, por meio da lei de Fick, pressupondo um modelo esférico para os grãos. Uma expressão para a difusividade efetiva da água em função da temperatura foi determinada por meio do ajuste da equação de Arrhenius aos dados obtidos. A análise dos resultados possibilita concluir que a equação de Page representa, de forma satisfatória, o processo de secagem em todas as condições estudadas. O modelo esférico estabelecido para os grãos é satisfatório, resultando em difusividade efetiva que variou de 7,13x10-11 até 14,0x10-11 m²s-1, e em energia de ativação igual a 26,9 kJ mol-1. Foi observado que, para a temperatura do ar de secagem mantida em 60 ºC, houve a formação de fissuras em quantidade significativa de grãos.

Rainfall erosivity for the State of Rio de Janeiro estimated by artificial neural network

The Artificial Neural Networks (ANNs) are mathematical models method capable of estimating non-linear response plans. The advantage of these models is to present different responses of the statistical models. Thus, the objective of this study was to develop and to test ANNs for estimating rainfall erosivity index (EI30) as a function of the geographical location for the state of Rio de Janeiro, Brazil and generating a thematic visualization map. The characteristics of latitude, longitude e altitude using ANNs were acceptable to estimating EI30 and allowing visualization of the space variability of EI30. Thus, ANN is a potential option for the estimate of climatic variables in substitution to the traditional methods of interpolation.

Determination of the influence of the variation of reducing and non-reducing sugars on coffee quality with use of artificial neural network

The present study aimed at evaluating the use of Artificial Neural Network to correlate the values resulting from chemical analyses of samples of coffee with the values of their sensory analyses. The coffee samples used were from the Coffea arabica L., cultivars Acaiá do Cerrado, Topázio, Acaiá 474-19 and Bourbon, collected in the southern region of the state of Minas Gerais. The chemical analyses were carried out for reducing and non-reducing sugars. The quality of the beverage was evaluated by sensory analysis. The Artificial Neural Network method used values from chemical analyses as input variables and values from sensory analysis as output values. The multiple linear regression of sensory analysis values, according to the values from chemical analyses, presented a determination coefficient of 0.3106, while the Artificial Neural Network achieved a level of 80.00% of success in the classification of values from the sensory analysis.

Technical and economic analysis of replacing artificial lighting system to induction of photoperiod effect in begonia's seedlings in greenhouse

The type of artificial light used for inducing photoperiod effect in begonia's seedlings at greenhouse has fundamental importance in the growth and development of these plants and directly reflects in the electrical energy consumption used in this production process. The objective of this research was to analyze the technical and economic feasibility of replacing the current technology of artificial lighting used by the producers (incandescent lamps), by the technology of discharge lamps with the purpose of inducing photoperiod in a greenhouse. The analysis results indicate that the discharge lamp of 32 W Tubular Fluorescent discharge lamp was the one that presented the lower peak demand and lower average energy consumption of 85.01% compared to incandescent filament lamp of 100 W that is the technology of bigger consumption and currently used by the producer.

Technical evaluation of artificial ligthing systems for broiler houses

The spatial distribution of illuminance and the electric consumption of artificial lighting system is one of the main problems related to broiler production. Therefore, the aim of this study was to evaluate the spatial distribution of luminance level and energy efficiency of different lighting systems for broiler houses. Six types of lamps were tested in two different configurations to find the minimum illuminance of 20 and 5 lux. The tested lamps were incandescent (IL) 100 W, compact fluorescent (CFL) 34 W, mixed (ML) 160 W, sodium vapor (SVL) 70 W, T8 fluorescent tube (T8 FTL) 40 W and T5 fluorescent tube (T5 FTL) 28 W. The first four were evaluated with and without reflective light fixture and the latter two without light fixture. It was observed that the tested system with light fixtures negatively affected the spatial distribution of illuminance inside the house. The systems composed by IL and ML without light fixture led to better results in meeting the minimum illuminance of 20 lux and 5 lux, respectively. T5 FTL presented the lowest energy demand.

Light emitting diode (LED) use in artificial lighting for broiler chicken production

Light emitting diode (LED) has been used in commercial poultry industry by presenting superior energy savings and providing feasibility on production process. The objective of this research was to evaluate performance and carcass yield of broiler chickens exposed to different LED colors compared with fluorescent lamps. For that, two experiments (E1 and E2) were performed and 2,646 Cobb® chickens were used. In experiment E1, male birds were exposed to 20 lux artificial lighting with red, yellow, blue, and white LED bulbs; and fluorescent bulb. In experiment E2, male and female birds were exposed to 15 lux artificial lighting with red and blue LED bulbs; and fluorescent bulb. Cumulative weight gain (kg), feed intake (kg), feed conversion, hot carcass weight (kg), carcass yield (%), and breast and thigh + drumstick yield (%) were used as response variables. Results showed no difference (p > 0.05) among treatments for performance, carcass yield, and cut yield in experiment E1. In experiment E2 there was only difference between genders (p < 0.05) and males showed higher total weight gain, feed intake, hot carcass weight and thigh + drumstick yield. Different LED color use had same effect as fluorescent lights on broiler performance and carcass yield.

Application of artificial neural networks as an alternative to volumetric water balance in drip irrigation management in watermelon crop

Precision irrigation seeks to establish strategies which achieve an efficient ratio between the volume of water used (reduction in input) and the productivity obtained (increase in production). There are several studies in the literature on strategies for achieving this efficiency, such as those dealing with the method of volumetric water balance (VWB). However, it is also of great practical and economic interest to set up versatile implementations of irrigation strategies that: (i) maintain the performance obtained with other implementations, (ii) rely on few computational resources, (iii) adapt well to field conditions, and (iv) allow easy modification of the irrigation strategy. In this study, such characteristics are achieved when using an Artificial Neural Network (ANN) to determine the period of irrigation for a watermelon crop in the Irrigation Perimeter of the Lower Acaraú, in the state of Ceará, Brazil. The Volumetric Water Balance was taken as the standard for comparing the management carried out with the proposed implementation of ANN. The statistical analysis demonstrates the effectiveness of the proposed management, which is able to replace VWB as a strategy in automation.

Avaliação da capilaroscopia usando Endotelina-1 como um marcador de ativação endotelial na lesão microvascular e úlceras cutâneas

OBJETIVO: Avaliar a presença da ET-1 em pacientes portadores de esclerodermia e a sua correlação com o nível de atividade da doença; verificar se os níveis de endotelina estão associados com o perfil clínico e de autoanticorpos da esclerodermia e, ainda, se há associação com lesão microvascular detectada pela capilaroscopia periungueal. MÉTODOS: Um total de 74 pacientes, sendo 37 portadores de esclerodermia e o restante controle, foram submetidos à dosagem de ET-1 por meio de teste de ELISA. Pacientes com esclerodermia foram analisados através de um questionário sobre características da doença e pesquisa de autoanticorpos. A gravidade da doença foi definida pelos critérios de Medsger e a doença microvascular foi acessada através de capilaroscopia periungueal. RESULTADOS: Dos 37 pacientes com esclerodermia três (8,1%) eram homens e 34 (91,89%) mulheres, com idade média de 48,97 ? 13,36 anos e tempo médio de doença de 42,54 ? 13,35 anos. Os valores da ET-1 nos controles foram de 0,41 a 5,65 pg/ml (mediana de 2,26 pg/ml) e nos com esclerodermia de 0,41 a 8.82 pg/ml (mediana de 0,41 pg/ml) com p de 0,0007. Não houve correlação com o tempo de doença, idade do paciente e com o nível de acometimento cutâneo. Não encontrou-se correlação entre nível de ET-1 sérica e gravidade da doença (p=0,13). Níveis maiores de ET-1 foram observados na forma de superposição (1,49 a 6,82 pg/ml). CONCLUSÃO: Os níveis de ET-1 em esclerodérmicos mostraram-se inferiores aos controles. Não houve associação dos níveis de ET-1 com as variáveis estudadas.

Análise da diversidade da microbiota intestinal de ratos submetidos à ressecção da valva ileocecal e criação de esfíncter artificial

OBJETIVO: analisar através de biologia molecular a diversidade da microbiota da junção ileocecal antes e após a ressecção da válvula ileocecal e reconstrução do trânsito com e sem a criação de "neoesfíncter". MÉTODOS: Os animais foram distribuídos em dois grupos: Grupo A (n=7) com ressecção da válvula ileocecal e anastomose ileocólica término-terminal em plano único, e Grupo B (n=7) com ressecção da válvula ileocecal e anastomose ileocólica término-terminal em plano único e confecção do esfíncter artificial. Reoperados com 20 dias coletou-se novamente conteúdo intraluminar do íleo e do cólon. Das amostras coletadas, extraiu-se DNA para reação de PCR-DGGE. Os padrões de bandas eletroforéticas , gerados na reação, foram submetidos ao programa Bionumerics para análise da similaridade e da diversidade da microbiota. RESULTADOS: a diversidade da microbiota foi maior e em mais amostras do íleo do que as do cólon. O grupo com a válvula apresentou os maiores valores e variações no cólon de 2,11 a 2,93. Em três animais de cada grupo estabeleceu-se comparação da similaridade e não se assemelharam ao controle. CONCLUSÃO: a ressecção da válvula ileocecal levou à mudanças da microbiota ileal e, com a criação de novo esfíncter, as variações foram maiores.

Evaluation of follicular lymphoid depletion in the Bursa of Fabricius: an alternative methodology using digital image analysis and artificial neural networks

Fifty Bursa of Fabricius (BF) were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using Matlab® 6.5 software. The Artificial Neuronal Network (ANN) was generated using Neuroshell® Classifier software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles, reaching sensibility and specificity of 89% and 96%, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility increased to 90% and obtained the maximum value for the specificity of 92%. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition it provides objective results that allow measuring the dimension of the error in the diagnosis and classification therefore making comparison between databases feasible.