ChloroScanner: equipamento portátil para detecção precoce de doenças em plantas

• Processo: 23/03571-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2024
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Montcharles da Silva Pontes
• Beneficiário: Montcharles da Silva Pontes
• Empresa: Agroptica Instrumentação e Serviços Ltda
• CNAE: Fabricação de aparelhos e equipamentos de medida, teste e controle ; Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis ; Testes e análises técnicas
• Município: São Carlos
• Pesquisadores associados: Anderson Rodrigues Lima Caires ; Jean-Claude Mpeko ; KAREL NEGRIN NAPOLES ; Samuel Leite de Oliveira
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/11112-6 - ChloroScanner: equipamento portátil para detecção precoce de doenças em plantas, BP.PIPE
• Assunto(s): Agronegócio Doenças de plantas Diagnóstico precoce Instrumentação Fluorescência Clorofila
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: agronegócio | Detecção de doenças em plantas | Detecção precoce | Fluorescência da clorofila | Imagem de Fluorescência | instrumentação | Instrumentação

Resumo

O projeto propõe o desenvolvimento de um equipamento funcional de imagem de fluorescência modulada por pulsos, que seja portátil, de manejo simples e com custo de fabricação relativamente baixo, possibilitando a detecção precoce de doenças em plantas, a partir de análises in vivo das folhas. Para isso, nesta primeira fase será construído um protótipo funcional a partir do desenvolvimento de hardware e software adequados para compor o equipamento. Os equipamentos portáteis empregados na atualidade para obtenção de imagem de fluorescência da atividade fotossintética em plantas com intuito de detectar anomalias, caracterizam-se basicamente por utilizar um sensor do tipo CCD, em combinação com um arranjo de leds de alta potência como fonte de excitação. Essa combinação requer (i) um alto consumo de energia para alimentar os LEDs de alta potência, demandando o uso de baterias custosas e de grande porte e (ii) a utilização de elementos ópticos caros, impactando o volume (tamanho) e o custo final do equipamento. Por regra geral, esses equipamentos são constituídos por múltiplos componentes (computador, baterias, câmara, etc.), dificultando ou, até mesmo, inviabilizando sua utilização em campo (in loco). Por consequência, esta situação também é responsável pela indisponibilidade de bases de dados de imagens de fluorescência da clorofila obtidas diretamente nas lavouras, questão que este projeto pretende em sequência também abordar, acompanhado de algoritmos de aprendizado de máquina, para auxiliar nesse assunto de diagnóstico precoce de doenças. (AU)