Título:	Classificador em tempo real do tamanho de gota de um pulverizador agrÍcola baseado em redes neurais artificiais.
Autoria:	SCHUTZ, D. R. PENALOZA, E. A. G. MERCALDI, H. V. SILVA, L. J. R. OLIVEIRA, V. A. CRUVINEL, P. E.
Afiliação:	Universidade de São Paulo; Universidade Federal de Pelotas; Universidade Federal de São Carlos; Universidade de São Paulo; Universidade de São Paulo; PAULO ESTEVAO CRUVINEL, CNPDIA.
Ano de publicação:	2023
Referência:	In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SENSORS, ACTUATORS, METERING AND SENSING - ALLSENSORS 2023, 8., 2023, Venice, Italy. Proceedings... Wilmington, USA: IARIA, 2023.
Conteúdo:	Dentre as diferentes etapas envolvidas nos processos produtivos agrícolas, a pulverização agrícola utilizada para o controle fitossanitário abrange grande parte do custo total de produção e sua incorreta execucão pode aumentar os riscos humanos e biológicos. Assim pesquisas são necessárias para garantir o uso adequado de defensivos agrícolas, assegurando a qualidade da aplicação. Dentre os indicadores de qualidade, fornecidos pelo espectro de gotas, o diâmetro médio volumétrico (DMV) é um dos mais utilizados. Porém, sua análise é baseada em testes pós aplicação, consequentemente impedindo a atuação no momento da pulverização do agrotóxico. Esta pesquisa tem como objetivo a implementação de uma arquitetura de rede neural artificial (RNA) em um pulverizador agrícola com tecnologia de injeção direta, de modo a efetuar a classificação do tamanho de gotas em tempo real baseadas em medições de vazão, pressão e resistência fluídica provenientes dos instrumentos no pulverizador e históricos de caracteríısticas operacionais do maquinário. Assim, treinamentos e testes são realizados com base em resultados experimentais e tabelas provenientes de manuais técnicos dos fabricantes dos bicos. Resultados obtidos permitem caracterizar que a metodologia usada propiciam estimativas adequadas do tamanho de gotas, aumentando a qualidade de aplicação.
Palavras-chave:	Diâmetro médio volumétrico Redes neurais artificiais Sistemas inteligentes Pulverização agrícola
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPDIA)