Image Processing and Hardware Integration

• Grant number: 25/17467-6
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: November 01, 2025
• End date: July 31, 2026
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Principal Investigator: Aristóteles Gomes de Melo Junior
• Grantee: Liz Maribel Huancapaza Hilasaca
• Associated research grant: 25/02355-8 - Computer vision applied to fish farming for biometrics, biomass estimation and detection of vision-related pathologies., AP.PIPE

Abstract

O projeto "Visão computacional aplicada à piscicultura para biometria, estimativa de biomassa e detecção de patologias" propõe o desenvolvimento de um sistema integrado de hardware e software voltado para ambientes de produção aquícola, incluindo tanques escavados e tanques-rede. O objetivo central é oferecer uma solução inovadora que combine inteligência artificial e processamento de imagens para estimar o peso dos peixes, calcular a biomassa total e identificar precocemente sinais de doenças, sem causar estresse aos animais.A abordagem atual para a biometria em piscicultura, baseada em amostragem manual a cada período, que pode chegar a até 15 dias, é imprecisa, demorada e impacta negativamente o bem-estar dos peixes. A proposta deste projeto é substituir esse método por uma solução automatizada que utiliza câmeras instaladas nos tanques para capturar imagens dos peixes em movimento. Essas imagens serão analisadas por algoritmos avançados de visão computacional e aprendizado de máquina, treinados para operar em diferentes condições de luminosidade, turbidez da água e dinâmicas específicas de cada ambiente. Diferentes tipos de câmeras e configurações serão testados para garantir a qualidade e a precisão dos dados coletados.A infraestrutura de hardware será baseada em computação de borda, com servidores locais que se comunicarão via Wi-Fi com módulos instalados diretamente nos tanques. Essa arquitetura garante processamento rápido e eficiente, reduzindo a dependência de conexão com servidores remotos e aumentando a confiabilidade do sistema. Inicialmente, o sistema será adaptado para tilápias, espécie responsável por 52% da produção nacional, mas será projetado para expansão futura a outras espécies por meio de atualizações no modelo computacional.Com uma abordagem inovadora e uma equipe multidisciplinar, o projeto visa atingir altos níveis de prontidão tecnológica durante a Fase 1, culminando em uma prova de conceito funcional (TRL 6) que demonstrará a viabilidade técnica e econômica da solução proposta. O maior desafio técnico será a coleta de imagens em diferentes ambientes de produção, garantindo que atendam aos parâmetros necessários para aplicação dos modelos desenvolvidos. O sucesso desta etapa abrirá caminho para a Fase 2, permitindo a comercialização da tecnologia e a introdução de uma nova geração de sistemas inteligentes para piscicultura.A implementação deste projeto trará benefícios diretos ao setor aquícola, permitindo uma gestão mais eficiente e sustentável. A redução do desperdício de recursos, a melhora no planejamento alimentar e o monitoramento contínuo da saúde dos peixes contribuirão para o aumento da produtividade e da competitividade do setor no mercado global.