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Face ao contexto atual, o modelo de criação de conhecimento assente no princípio da inovação enfrenta novos desafios, quer na busca de novas soluções inerentes ao processo de produção, transformação ou mesmo comercialização, quer ainda na adaptação a novos métodos e processos. Baseando-se num modelo
em rede – formal ou informal - há exigência do envolvimento dos diferentes stakeholders na busca de respostas a problemas reais associados ao processo produtivo.
No caso da produção agrícola, é necessário que agricultores, técnicos e serviços de aconselhamento,
consultores, empresas e investigadores trabalhem em parceria na procura de inovação que vá de encontro
às necessidades inerentes à melhoria do processo produtivo e, portanto, com maior impacto nos agricultores.
Today, despite increased information demand from consumers and food chain players alike, Europe’s food businesses and farmers are slow at adopting digital technologies. This is due in part to the inherent complexities of relevant products and processes, and in part to the dynamically changing open network organization of the food sector with its multitude of SMEs, its cultural diversity, its differences in expectations and in the ability to serve transparency needs. The agri-food sector needs to take more advantage of the potential of digital technologies. Relevant technologies may include Internet of Things, Artificial Intelligence, Big Data technologies, remote and localized sensing. This chapter will engage the agri-food community in supporting the development of solutions to remove the barriers to adoption of digital technologies, taking a multi-actor approach across different supply chains (conventional and organic) from farm to fork.
Climacteric fruit such as peaches are stored in cold chambers after harvest and usually are maintained there until the desired ripening is reached to direct these fruit to market. Producers, food industries and or traders have difficulties in defining the period when fruit are at the highest level of quality desired by consumers in terms of the physical-chemical parameters (hardness –H–, soluble solids content –SSC–, and acidity –Ac–). The evolution of peach quality in terms of these parameters depends directly on storage temperature –T– and relative humidity –RH–, as well on the storage duration –t–. This paper describes an Artificial Intelligence (AI) Decision Support System (DSS) designed to predict the evolution of the quality of peaches, namely the storage time required before commercialization as well as the late commercialization time. The peaches quality is stated in terms of the values of SSC, H and Ac that consumers most like for the storage T and RH. An Artificial neuronal network (ANN) is proposed to provide this prediction. The training and validation of the ANN were conducted with experimental data acquired in three different farmers’ cold storage facilities. A user interface was developed to provide an expedited and simple prediction of the marketable time of peaches, considering the storage temperature, relative humidity, and initial physical and chemical parameters. This AI DSS may help the vegetable sector (logistics and retailers), especially smaller neighborhood grocery stores, define the marketable period of fruit. It will contribute with advantages and benefits for all parties—producers, traders, retailers, and consumers—by being able to provide fruit at the highest quality and reducing waste in the process. In this sense, the ANN DSS proposed in this study contributes to new AI-based solutions for smart cities.
Food safety and eradication of food waste are current concerns of society and governments due to health, ethics, and sustainable economics. There are multiple technologies for monitoring food safety at different chain stages, among them, time-temperature integrators (TTI). Temperature is a major factor affecting food quality and safety during its life cycle. This parameter can be monitored using TTI devices on food packages, allowing users to know the thermal exposure. This chapter addresses food safety issues, namely factors related to microbial growth responsible for food deterioration. Moreover, TTI monitoring technologies are also described, focusing on features, advantages, disadvantages, applicability, and product examples. Analysis of the current state of TTI and technological evolution, a prediction is provided for future TTI devices designed for more assertive, traceable, safe, and quality food products.
This work is a part of an ongoing study to substitute the identification of waste containers via radio-frequency identification. The purpose of this paper is to propose a method of identification based on computer vision that performs detection using images, video, or real-time video capture to identify different types of waste containers. Compared to the current method of identification, this approach is more agile and does not require as many resources. Two approaches are employed, one using feature detectors/descriptors and other using convolutional neural networks. The former used a vector of locally aggregated descriptors (VLAD); however, it failed to accomplish what was desired. The latter used you only look once (YOLO), a convolutional neural network, and reached an accuracy in the range of 90%, meaning that it correctly identified and classified 90% of the pictures used on the test set.
This paper presents a new approach to help redesigning waste management for the cities of the future. The current state of tracking waste containers is rigid, inefficient and hard to oversee. Although attempts have been made in the past using radio-frequency identification for waste container detection, it has shown problems like flexibility, cost and environmental impact. We propose and demonstrate a solution based on the use of computer vision techniques, for object detection and classification, towards the differentiation between different types of waste containers.
Este artigo apresenta o desenho e implementação de um protótipo fun- cional para avaliar e validar a utilização de técnicas de visão computacional, na identificação de contentores de resíduos no contexto de uma cidade inteligente. Este protótipo recorre à utilização de uma rede neuronal convolucional YOLO e de um microcomputador Jetson Nano da Nvidia. Comparativamente ao método atual de identificação de contentores de resíduos por radiofrequência, esta abor- dagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementação, contri- buindo para poupar nos gastos logísticos e de implementação da gestão inteli- gente de resíduos.
O trabalho apresentado resulta de uma investigação preliminar que
visa a utilização de técnicas de visão computacional para substituir
o método atual de identificação de contentores de resíduos via
identificação por radiofrequência.
Comparativamente ao método atual, esta abordagem é mais ágil e
diminui os recursos necessários para implementação. A abordagem
aqui discutida é centrada no uso de redes neuronais convolucionais,
mais especificamente a rede YOLO.
Currently, there is a growing demand for cleaner and sustainable technologies due to
environmental issues. In this sense, there is a necessity to manage the assessment of production
processes and the rationalization of energy consumption. In this study, an Energy Life-Cycle Assessment
(ELCA) was carried out through energy efficiency indicators, directed to the characterization and
renewability of the peach production system life-cycle in the Portuguese region of Beira Interior.
The study intends to investigate the non-renewable energy inputs from fossil fuels, as well as the
emissions resulting from machinery. In addition, warehouse energy inputs are analyzed, mainly
cooling systems of refrigerated chambers where fruits are preserved. This analysis aims to find
opportunities for technological, environmental and best practices improvements. Test scenarios were
analyzed and revealing soil groundcover maintenance is the operation with the largest impact in
the energy consumption of the production process (3176 MJ·ha−1
). In the post-harvest processes,
the energy consumption largest impact is given by the warehouse’s operations (35,700 MJ·ha−1
),
followed by transportation (6180 MJ·ha−1
). Concerning the emissions resulting from the fuels
consumption, the largest impact is due to the plantation machinery and the transportation from
warehouse to retailers
A refrigeração é uma das principais estratégias utilizadas para prolongar a vida útil do
pêssego. Contudo, se as condições de conservação não forem corretamente definidas, podem
surgir danos nos frutos que diminuem a sua qualidade. Este trabalho estudou a evolução de
diversos parâmetros de qualidade, assim como da incidência de podridões e de danos por frio em pêssegos da cv. 'Royal Summer' armazenados em 3 câmaras de refrigeração distintas
localizadas na região da Beira Interior, Portugal. A avaliação foi semanal, ao longo de um
período de 5 semanas, sendo realizada à saída das câmaras e após 2 dias à temperatura
ambiente. As condições de temperatura e humidade encontradas foram bastante distintas entre
as 3 câmaras o que permitiu resultados distintos na incidência de podridões e de danos por
frio. Globalmente verificou-se uma diminuição do peso, da dureza e da acidez dos frutos ao
longo do período de conservação, sendo maior a incidência de danos por frio após 2 dias à
temperatura ambiente.
Este artigo apresenta o desenho e implementação de um protótipo para a empresa EVOX Technologies, para obtenção de informação sobre níveis de enchimento, anomalias e outros alertas relacionados com contentores de resíduos urbanos, aquando da recolha destes pelos cantoneiros. São descritas as tecnologias adotadas a nível de hardware e software para implementação do protótipo baseado num LCD que comunica com um sistema de gestão de resíduos. Constitui uma alternativa viável e vantajosa à solução tradicional baseada numa botoneira simples e estática, contribuindo para a gestão em tempo real e para a redução dos gastos logísticos e de implementação da gestão inteligente de resíduos.
This paper presents the proposal, implementation and validation of a low cost fault-tolerant functional prototype for livestock monitoring. This prototype uses IoT devices, ESP8266 and ESP32, creating a mesh network, managed by the painlessMesh library, with WiFi and LoRa technologies. It allows, for instance, the collection of vital signs from animals. In comparison with the traditional method of livestock examination, this cost-efficient approach reduces manual labor and saves working time. It also improves animal health, increases profits and decreases the environmental footprint.
As culturas frutícolas requerem uma gestão otimizada de todos os fatores de produção para alcançarem níveis elevados de produtividade. O controlo das infestantes é uma prática que visa diminuir a competição que estas exercem com a cultura pelos fatores água e nutrientes, que é realizada por diferentes tipos de manutenção do solo, sendo o mais comum o sistema de aplicação de herbicida na linha e enrelvamento na entrelinha. Contudo, observa-se sempre a presença de algumas infestantes que não são eliminadas na fase inicial. Pretende-se assim desenvolver equipamento robótico para fazer um controlo particularizado destas infestantes evoluindo no sentido de uma agricultura de precisão com uma gestão mais eficaz e sustentável dos meios de produção.
A refrigeração é uma das principais estratégias utilizadas para prolongar a vida útil do pêssego. Contudo, se as condições de conservação não forem corretamente definidas, podem surgir danos nos frutos que diminuem a sua qualidade. Este trabalho estudou a evolução de diversos parâmetros de qualidade, assim como da incidência de podridões e de danos por frio em pêssegos da cv. ‘Royal Summer’ armazenados em três câmaras de refrigeração distintas localizadas na região da Beira Interior, Portugal. A avaliação foi semanal, ao longo de um período de 5 semanas, sendo realizada à saída das câmaras e após 2 dias à temperatura ambiente. As condições de temperatura encontradas foram bastante distintas entre as três câmaras (médias de 8,5 ºC, 5,5 ºC e 0,8 ºC), o que permitiu resultados distintos na incidência de podridões e de danos por frio. Globalmente verificou-se uma diminuição do peso, da dureza e da acidez dos frutos ao longo do período de conservação, sendo maior a incidência de danos por frio após 2 dias à temperatura ambiente.
Obstructive sleep apnea is a respiratory problem that has serious consequences for physical and mental health, but also in monetary terms, since traffic accidents and poor work performance, among other direct consequences, are attributed to it. It is estimated that between 9% and 38% of the world’s population has this disease. This is a multifactorial disease, therefore, there are several methods of detection and treatment; however, all of them cause discomfort to the patient, or to those around them. In this article we propose a system for the detection and control of obstructive sleep apnea that promises to overcome the drawbacks of the existing therapies, therefore, potentially making it a practical and effective solution for this disease. The proof of concept presented in this paper makes use of an electromyography sensor to collect the myoelectric signal produced by the genioglossus muscle. Surface electrodes provide the electromyography signals to an ESP32 microcontroller, which has the function of analyzing and comparing the data obtained with a predefined value of the apnea threshold. After the detection of an apnea, the circuit is able to create a stimulus signal that is applied directly to the muscle, so that airway occlusion does not occur, and the user does not wake up. The data from each use are automatically sent to a database to be viewed and analyzed at a later point.
Este projeto tem como objetivos i) avaliar os efeitos qualitativos da aplicação de frio na conservação de cereja e pêssego recorrendo à avaliação experimental em câmaras de refrigeração com atmosfera normal (em ambiente laboratorial e em Organização de Produtores) e com atmosfera controlada; ii) desenvolver embalagens inteligentes que conciliem a manutenção das características organoléticas com o controlo do grau de respiração e transpiração da fruta e com as caraterísticas da transferência de calor decorrentes do processo de refrigeração.
Para tal foram estabelecidos ensaios de conservação em câmaras de refrigeração com cerejas da cultivar Satin e com pêssegos da cultivar Sweet Henry que compreenderam 2 modalidades em atmosfera normal (uma conservada na Organização de Produtores e a outra no Centro de Apoio Tecnológico Agro Alimentar – CATAA) e 3 ou 4 modalidades em atmosfera controlada. O período total de conservação foi de 49 dias para a cereja e de 63 dias para o pêssego. Foram monitorizadas a temperatura e humidade relativa e a qualidade dos frutos, nomeadamente, perda de peso, diferença de cor, teor de sólidos solúveis, firmeza e acidez titulável, bem como parâmetros sensoriais e a incidência de podridões.
Relativamente à cereja verificou-se que a maior temperatura de conservação da modalidade conservada na Organização de Produtores poderá estar relacionada com a maior perda de peso, a menor firmeza, o aspeto mais castanho e desidratado dos pedúnculos e com as menores classificações atribuídas às variáveis sensoriais aspeto, sabor e apreciação global. Adicionalmente, foram encontradas diferenças na cor entre os frutos conservados em atmosfera normal e os frutos conservados em atmosfera controlada.
Relativamente ao pêssego, verificou-se que as modalidades conservadas em atmosferas controladas tiveram menores perdas de peso e de acidez. Com este projeto pretende-se também desenvolver uma embalagem que possibilite a extensão da vida útil dos produtos. Para tal, foram definidas, juntamente com as organizações, associações de fruticultores e utilizadores finais, as especificações técnicas e funcionalidades requeridas durante o armazenamento e na distribuição com ou sem refrigeração. Foram propostas várias configurações de embalagens com perfuração de diferente dimensão, forma e espessura, com e sem materiais de mudança de fase (PCM – Phase Change Materials), e com distintas estruturas e espessuras de paredes, com o intuito de avaliar qual a solução técnica que permite providenciar a melhor distribuição térmica no interior da embalagem. Estes conceitos foram testados de forma experimental e por modelação numérica de Dinâmica de Fluidos.
A robótica autónoma destinada a operações de análise e atuação nas culturas agrícolas tem vindo a evoluir, existindo exemplos de monitorização de culturas, de rega automatizada (que integra diferente
informação edáfica e meteorológica), de aplicação localizada de fertilizantes e de herbicidas, de colheita automatizada e de manuseamento/transporte de cargas.
Este projeto pretendeu conceber um sistema robotizado para previsão da colheita e aplicação particularizada de herbicida para controlo de infestantes. O sistema descrito neste artigo é composto por robôs autónomos, terrestre e aéreo com visão computacional por câmaras RGB e multiespectrais, que possibilitam i) deteção e reconhecimento de infestantes para aplicação precisa de produtos fitofarmacêuticos, ii) deteção e reconhecimento de frutos em árvores e copas destas, para
caracterização das plantas e estimativa de produção. O reconhecimento, quer seja de infestantes como de frutos, é realizado através do método de inteligência artificial Faster R-CNN, aplicado aos datasets de imagens recolhidas em campo. No reconhecimento das infestantes é calculado o seu centróide, para onde é deslocado o bico de pulverização, anexo ao braço robótico cartesiano incorporado no
robô terrestre autónomo. A função de reconhecimento dos frutos conduz à sua contagem, permitindo uma previsão da produção. Esta deteção é dificultada pela variação da iluminação natural, oclusão de
frutos causada por folhas, ramos e outros frutos e múltiplas deteções da mesma fruta em imagens sequenciais. Os resultados experimentais de deteção de infestantes e de frutos em imagem de vídeo indicam uma precisão média de 85%.
A estimativa da produção é complementada pela previsão do volume da copa da árvore obtido por aquisição de imagem captada via câmara montada em drone, destinada a suportar modelos empíricos de carga das árvores. A função de pulverização de infestantes é complementada com a capacidade de apanha de frutos caídos no chão. Pretende-se assim contribuir para um sistema de produção mais sustentável através da redução de utilização de produtos fitofarmacêuticos e simultaneamente apoiar o produtor na gestão da carga do pomar com reflexos na gestão da cadeia comercial.
Conservação de pêssego e dano por frio, caracteriza o dano por frio em pêssegos e apresenta uma pesquisa das formas de mitigação do problema.
Fruit detection is crucial for yield estimation and fruit picking system performance. Many state-of-the-art methods for fruit detection use convolutional neural networks (CNNs). This paper presents the results for peach detection by applying a faster R-CNN framework in images captured from an outdoor orchard. Although this method has been used in other studies to detect fruits, there is no research on peaches. Since the fruit colors, sizes, shapes, tree branches, fruit bunches, and distributions in trees are particular, the development of a fruit detection procedure is specific. The results show great potential in using this method to detect this type of fruit. A detection accuracy of 0.90 using the metric average precision (AP) was achieved for fruit detection. Precision agriculture applications, such as deep neural networks (DNNs), as proposed in this paper, can help to mitigate climate change, due to horticultural activities by accurate product prediction, leading to improved resource management (e.g., irrigation water, nutrients, herbicides, pesticides), and helping to reduce food loss and waste via improved agricultural activity scheduling.
As redes de sensores sem fios são uma tecnologia emergente que é frequentemente utilizada para monitorizar pontos ou objectos de interesse numa área. Apesar das suas muitas aplicações, este tipo de rede é frequentemente limitado pelo facto de ser muito difícil fornecer energia aos nós continuamente, forçando a utilização de baterias, o que limita as suas operações. A densidade da rede pode também levar a outros problemas. Redes esparsas requerem transmissões mais fortes e têm pouca redundância, enquanto as redes densas aumentam as hipóteses de sobre-audição e interferência. Para resolver estes problemas, vários novos protocolos de controlo de acesso ao meio (MAC) têm sido desenvolvidos ao longo dos anos. O objectivo deste estudo é avaliar a eficácia dos protocolos T-MAC, B-MAC, e RI-MAC numa rede de densidade variável utilizada para recolher dados dentro de camiões de carga que transportam frutos perecíveis. Este trabalho faz parte do projecto PrunusPós, que visa aumentar a eficiência da cultura de pêssegos e cerejas em Portugal.
Este trabalho apresenta o desenho e implementação de um protótipo funcional para avaliar e validar a utilização de técnicas de visão computacional, na identificação de contentores de resíduos no contexto de uma cidade inteli- gente. Este protótipo recorre à utilização de uma rede neuronal convolucional YOLO e de um microcomputador Jetson Nano da Nvidia. Comparativamente ao método atual de identificação de contentores de resíduos por radiofrequência, esta abordagem é mais ágil e diminui os recursos necessários para implementa- ção, contribuindo para poupar nos gastos logísticos e de implementação da gestão inteligente de resíduos.
Weeds, pathogens, and animal pests are among the pests that pose a threat to the productivity of crops meant for human consumption. Bird-caused crop losses pose a serious and costly challenge for farmers. This work presents a survey on bird deterrent solutions for crop protection. It first introduces the related concepts. Then, it provides an extensive review and categorization of existing methods, techniques, and related studies. Further, their strengths and limitations are discussed. Based on this review, current gaps are identified, and strategies for future research are proposed.
Alavancagem da atividade económica nas pequenas e médias empresas de sectores estratégicos e tradicionais: Encorajamento na utilização de novas tecnologias, Oportunidade enorme para as novas TIC nas empresas agroalimentares, Incorporar recursos inovadores com valor acrescentado, melhorar as competências de atividade das PME, promover a modernização do sector empresarial regional, a utilização das TIC irá fomentar a economia e a competitividade dos sectores agro-alimentares tradicionais
Avaliação da capacidade produtiva do pomar de pessegueiros apresenta os resultados da contagem dos frutos, com a utilização de modelos, para a previsão da produção. Apresenta o peso médio dos frutos e volume da copa das árvores para a cultura do pessegueiro, cultivares Royal Time, Catherine e Sweet Dream.
Within the scope of precision agriculture, many applications have been developed to support decision making and yield enhancement. Fruit detection has attracted considerable attention from researchers, and it can be used offline. In contrast, some applications, such as robot vision in orchards, require computer vision models to run on edge devices while performing inferences at high speed. In this area, most modern applications use an integrated graphics processing unit (GPU). In this work, we propose the use of a tensor processing unit (TPU) accelerator with a Raspberry Pi target device and the state-of-the-art, lightweight, and hardware-aware MobileDet detector model. Our contribution is the extension of the possibilities of using accelerators (the TPU) for edge devices in precision agriculture. The proposed method was evaluated using a novel dataset of peaches with three cultivars, which will be made available for further studies. The model achieved an average precision (AP) of 88.2% and a performance of 19.84 frames per second (FPS) at an image size of 640 × 480. The results obtained show that the TPU accelerator can be an excellent alternative for processing on the edge in precision agriculture.
Efeito de diferentes condições de conservação na qualidade da cereja da cv. Satin apresenta os resultados de um ensaio de conservação, que decorreu durante 4 anos, que incluiu a utilização de Atmosfera Normal e Atmosfera Controlada, com avaliações semanais da qualidade das cerejas.
Sweet cherry is a highly appreciated seasonal fruit with a high content of bioactive compounds;
however, this highly perishable fruit has a relatively short shelf-life period. Here, we
evaluated the evolution of the physicochemical and sensory qualities of sweet cherries (Prunus avium
(L.) cv. Satin) under different storage conditions, namely at a Farmers’ Organization (FO) and in
a Research Centre (RC) under normal and four different conditions of controlled atmosphere for
49 days. Additional parameters were monitored, such as rotten fruit incidence and stem appearance.
Temperature was the factor that most influenced the fruit quality changes over the study time. In fact,
fruits stored at higher mean temperatures showed higher weight loss, higher variation in CIE-Lab
colour parameters, higher firmness loss, and browner and more dehydrated stems and were less
appealing to the consumer. Controlled atmosphere conditions showed a smaller decrease in CIE-Lab
colour parameters and lower weight loss. The incidence of rotting was very low and was always
equal or lower than 2% for all conditions. Thus, RC chamber conditions were able to sustain fruit
quality parameters over 28 days under normal atmosphere conditions and 49 days under controlled
atmosphere conditions.
Manutenção do solo em pomares de pessegueiro – monitorização da ocupação do solo por infestantes, apresenta os resultados da monitorização do desenvolvimento das infestantes em 4 pomares ao longo do ciclo, durante 3 ciclos vegetativos consecutivos.
Efeito de diferentes condições de conservação (atmosfera normal e atmosfera controlada) na qualidade dos pêssegos da cv. Sweet Henry, apresenta os resultados de um ensaio de conservação, que decorreu durante 4 anos, que compreende a utilização de Atmosfera Normal e Atmosfera Controlada, com vista ao prolongamento da vida útil dos pêssegos.
Cherry is a highly perishable fruit widely appreciated that is only commercialized during a short period. The post-harvest control and monitoring of this fruit is central and essential for optimal consumption in its highest state of quality. The conservation process aimed to inhibit the microbial propagation is usually accomplished by low temperatures and/or variable atmosphere composition. This paper describes experimental tests conducted in different refrigeration chambers located in industrial and laboratorial facilities. The latter one includes modified atmosphere and controlled atmosphere chambers. The tests were performed with four different concentration of O2 and CO2 in the controlled atmosphere chamber. Fruit samples extracted from each chamber were analyzed at specific residence times and several organoleptic characteristics were analyzed. The results show that the modified and controlled atmosphere maintain the fruit quality in terms of size, color, appearance and firmness, thus increasing their shelf life and food safety.
