Identificação automática de frutas com um nariz eletrônico e métodos avançados de aprendizagem de máquina

Abstract

Na década de 80, muitos protótipos foram construídos e testados com diferentes tipos de sensores químicos baseados no conceito de narizes eletrônicos. Atualmente, esses narizes estão disponíveis e podem ser aplicados em diversas áreas. Eles são capazes de produzir uma impressão digital para um odor específico, semelhante ao cérebro humano, quando um aroma é percebido, suas moléculas interagem com numerosos receptores, causando um sinal interpretado. Os narizes eletrônicos são como um sistema modular que detecta o odor associado a sensores que traduzem respostas químicas em sinais elétricos que são transmitidos e processados. Eles classificam odores conhecidos ou identificam os desconhecidos. Uma das áreas onde o nariz eletrônico está sendo aplicado é a da fruticultura. Atualmente, produtores de frutas, fornecedores e varejistas, tradicionalmente, utilizam testadores humanos para avaliar a qualidade dos seus frutos, mas, há algumas desvantagens em ter seres humanos realizando essas tarefas, devido a uma variedade de razões como fadiga, infecções, estado mental, subjetividade, variáveis individuais, entre outras. Sendo assim, se torna economicamente inviável investir financeiramente em treinamento para tarefas que duram relativamente pouco tempo. A fragrância da fruta é uma combinação complexa de dezena de aromas individuais que contribuem para caracterizar o aroma único de cada fruta. Essas características são de fundamental importância na escolha do consumidor, que julga a qualidade da fruta pelo visual (falta de manchas, cor, tamanho e textura), maturação, aroma e sabor. Os frutos liberam e produzem uma ampla variedade de Compostos Orgânicos Voláteis (VOCs), embora diferentes frutas compartilhem algumas características aromáticas, cada fruto possui um aroma distinto que depende da combinação específica de VOCs presentes nas misturas de aromas. Embora vários narizes eletrônicos comerciais estejam disponíveis no mercado, muitos são volumosos. Há de fato um número pequeno de narizes eletrônicos modernos, como o “Diagnose” do C-it da Holanda e o Artinose da SYSCA AG Alemanha, mas, os custos elevados desses produtos os tornam inviáveis para uma adoção generalizada. Esses narizes são compostos por uma matriz de sensores e podem conter entre 6 e 8 sensores. Pensando isso, foi produzido um prótotipo de nariz eletrônico de baixo custo baseado em um sensor de dióxido de estanho, esse equipamento reconhece os compostos orgânicos volatéis das frutas, gerando uma impressão digital para cada odor. As amostras das frutas foram coletadas em duas fases: frutas maduras intactas e cortadas. Com o auxílio de métodos de reconhecimento de padrões, essas frutas foram classificadas. O desempenho dos modelos foi avaliado através de um conjunto de métricas e técnicas estatísticas. Os resultados obtidos nessa pesquisa mostram-se satisfatórios e, com base nos resultados, é possível inferir que dados de um único sensor associado a técnicas de aprendizagem de máquina podem distinguir os compostos voláteis das frutas e, consequentemente, classificá-las.