Tecnologia Automatiza Classificação de Grãos no Paraná
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O Sistema Faep, em parceria com a Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA), colocou em campo no Paraná, ao longo de outubro, um equipamento capaz de classificar grãos de forma automatizada. A iniciativa pretende diminuir a subjetividade presente nas análises feitas por classificadores profissionais e aumentar a precisão dos resultados.
Segundo o presidente interino do Sistema Faep, Ágide Eduardo Meneguette, a adoção de critérios técnicos uniformes tende a reduzir divergências na avaliação de cargas de soja entregues em cerealistas e cooperativas.
Como funciona a nova solução
O equipamento combina tecnologia de infravermelho próximo (NIR) e Inteligência Artificial para identificar defeitos nos grãos. De acordo com o assessor técnico da CNA, Tiago Pereira, a análise visual, tradicionalmente sujeita a erro humano, é substituída por um processo padronizado e conectado diretamente aos sistemas de registro.
Testes de campo
- Campo do Tenente: Cooperativa Cooperante avaliou cargas de soja destinadas ao Porto de Paranaguá.
- Ponta Grossa: Cooperativa Frísia recebeu a segunda rodada de testes.
- Guarapuava: Cooperativa Agrária concluiu a etapa de experimentação.
Durante as demonstrações, classificadores das unidades de expedição analisaram as mesmas amostras examinadas pela máquina, permitindo comparações diretas de resultados. O próximo passo será confrontar os dados obtidos pelos dois métodos.
A coordenadora do Departamento Técnico e Econômico do Sistema Faep, Ana Paula Kowalski, ressalta que o projeto surgiu das frequentes reclamações de produtores sobre divergências na classificação. Ela frisa que o equipamento é um aliado: ainda será necessário um operador para coleta, padronização e condução das amostras no laboratório.
Imagem: Divulgação Faesp via canalrural.com.br
Se confirmada a eficiência, a tecnologia promete acelerar o processo de classificação e aumentar a confiança nas transações comerciais de grãos em todo o país.
Com informações de Canal Rural