Ferramenta identifica características das amêndoas relacionadas à forma, cor, textura, densidade e anomalias como mofo e insetos.
No ramo de pequenos negócios de chocolate bean to bar (do grão à barra), a classificação das amêndoas de cacau é uma etapa crucial para o controle de qualidade. A técnica tradicional é feita por uma pessoa que analisa visualmente cada uma das amostras num período de uma hora, em média, por lote. Mas um novo sistema desenvolvido pelo Centro de Inovação do Cacau (CIC), na Bahia, garante reduzir o tempo em mais de 50% com um classificador automático.
Baseado em machine learning(aprendizado de máquina), o equipamento GroundEye S já era usado para detectar defeitos em grãos como soja, arroz, feijão e milho. Após adaptações no CIC em parceria com a empresa de tecnologia para o agronegócio TBIT, foi possível desenvolver um software para o cacau.
Sobretudo, a ferramenta identifica características das amêndoas relacionadas à forma, cor, textura, densidade e anomalias como mofo e insetos. Para ser considerado de alta qualidade, o produto deve ter coloração marrom escuro e interior compartimentado, por exemplo.
Em relação ao quesito agilidade, a máquina trouxe grande vantagem. No modelo tradicional, um lote com 300 amêndoas, que devem ser cortadas ao meio e analisadas uma a uma, leva cerca de 1 hora e 20 minutos para ser classificado. O CIC recebe 160 amostras diariamente e tem prazo de até dez dias para entregar o resultado.
Com o equipamento, o processo é feito em menos de 20 minutos, já considerando o corte que segue manual. Além disso, o classificador automático oferece precisão, pois elimina o viés humano, e agiliza as negociações para pequenos produtores, que terão o resultado das análises em menos tempo.
Fonte: Estadão Conteúdo
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