Uma proposta de sistema embarcado para contagem automatizada de cochonilhas de escama em laboratório

Josenalde B. Oliveira; Alyson Miguel da S. Araújo; Leonardo R. L. Teixeira; Elaine C.S. Silva; Laura E.A.S. Santana; Taniro C. Rodrigues; Marcone C.M. Chagas

doi:10.20906/sbai.v1i1.2858

Josenalde B. Oliveira Escola Agrícola de Jundiaí, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba, RN
Alyson Miguel da S. Araújo Escola Agrícola de Jundiaí, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba, RN
Leonardo R. L. Teixeira Escola Agrícola de Jundiaí, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba, RN
Elaine C.S. Silva Empresa de Pesquisa Agropecuária do RN
Laura E.A.S. Santana Escola Agrícola de Jundiaí, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba, RN
Taniro C. Rodrigues Escola Agrícola de Jundiaí, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Macaíba, RN
Marcone C.M. Chagas Empresa de Pesquisa Agropecuária do RN

DOI: https://doi.org/10.20906/sbai.v1i1.2858

Keywords: Entomology, Pest control, Digital Agriculture, Agriculture 4.0, Pattern recognition, Machine Learning

Abstract

Este trabalho apresenta resultados preliminares do desenvolvimento de um sistema embarcado para auxílio à identificação e contagem automatizada da cochonilha de escama (Diaspis echinocacti) em amostras de palma forrageira, em ambiente laboratorial. São utilizadas técnicas clássicas de processamento digital de imagens para segmentação e reconhecimento das cochonilhas na fase de terceiro ínstar, com acurácia aceitável frente ao reconhecimento visual por técnico de laboratório. A complexidade na diferenciação entre machos e fêmeas da cochonilha, bem como o desafio de classificar as diferentes fases de desenvolvimento apontam a necessidade de incorporar técnicas e frameworks de reconhecimento de objetos baseados em aprendizagem de máquina.