UTILIZAÇÃO DE VISÃO COMPUTACIONAL E DEEP LEARNING PARA SEPARAÇÃO DE GRÃOS: UM PROTÓTIPO DE BAIXO CUSTO BASEADO NO ARDUINO

Apresentamos o desenvolvimento de um sistema automatizado de baixo custo para a separação mecânica de dois tipos de grãos de feijão, utilizando visão computacional e a placa Arduino. Utilizando redes neurais convolucionais para a classificação dos feijões, este sistema integra-se com programação em linguagem de blocos, demonstrando sua eficácia com uma taxa de acurácia de 94,5% na classificação dos feijões. Esta pesquisa contribui para a automação na agricultura ao oferecer uma solução econômica e destacar o valor educacional de tais tecnologias. Ao empregar plataformas de livre acesso, sem custos, que permitem o treinamento interativo de modelos de aprendizado de máquina, este projeto avança não apenas a automação agrícola, mas também serve como um recurso educacional valioso, fomentando a adoção de tecnologias avançadas em ambientes de aprendizagem.