Um trabalho realizado no âmbito do Mestrado em Engenharia Agronómica, da FCUP, acaba de conquistar o “Agronomy Best Paper Award“, um prémio atribuído anualmente pela conceituada revista científica Agronomy, do grupo de publicações suíço Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MPDI), às publicações consideradas de alta qualidade, de relevância científica e mais influentes entre os cientistas.

O artigo tem como primeiro autor o agora estudante de doutoramento Germano Moreira, que desenvolveu o trabalho com os orientadores Mário Cunha, docente da FCUP, e Filipe Neves dos Santos, ambos investigadores do INESC TEC, instituição de acolhimento no âmbito da tese. “O tomate é o segundo hortícola mais colhido em todo o mundo, sendo que uma grande fração dos custos de mão de obra na produção em estufa é absorvida pela operação de colheita. Sendo uma tarefa recorrente, torna-se uma excelente candidata à automatização”, descreve o investigador. Podendo ser facilmente ser automatizado, a dificuldade reside na grande quantidade de dados que é necessária para a classificação dos tomates para colheita.

Publicado na Agronomy em 2022, o artigo analisa, descreve e propõe dois modelos de Deep Learning para a deteção de tomates em estufa, pois o desenvolvimento de “um sistema preciso de deteção de frutos é um passo crucial para conseguir uma colheita robótica totalmente automatizada”.  Os dois modelos foram comparados com um método convencional baseado no método de cores HSV (Hue, Saturation, Value) que faz a classificação com base na maturação. “Os resultados obtidos por ambas as abordagens realçam o seu potencial de utilização na deteção e classificação de frutos”, destacam os autores.

Ambos os modelos têm como objetivo a deteção, de forma eficiente, de tomates prontos para colheita, comparando os resultados com um modelo de cores HSV e dois conjuntos de dados de imagens, que auxiliam na classificação de cada fruto e a fase de maturação em que se encontra.  “Benchmark of Deep Learning and a Proposed HSV Colour Space Models for the Detection and Classification of Greenhouse Tomato” foi um dos mais citados, sobretudo entre janeiro e fevereiro de 2023, e foi capa da revista da edição de fevereiro de 2022.

O trabalho desenvolvido chegou mesmo a ser capa da revista Agronomy em fevereiro de 2022. Foto: DR

Esta não é a primeira vez que este artigo é premiado. O trabalho foi mesmo um dos mais citados, tendo recebido uma distinção da base bibliométrica Web-of-Science Clarivate como “Highly Cited Paper”. A atribuição deste prémio teve em conta o número de citações em comparação com artigos da mesma área no mesmo ano.

O trabalho tem também como autores Sandro Magalhães, da Faculdade de Engenharia e INESC TEC e Tatiana Pinho, do INESC TEC.

Foram considerados, para este prémio recentemente atribuído por este jornal científico com fator de impacto 3.3, todos os artigos publicados nessa revista entre 1 de janeiro e 31 de dezembro de 2022 e tidos em conta também critérios como a originalidade, a criatividade, a clareza na apresentação das ideias e o número de citações e downloads.