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Traditional agriculture uses empiric methods and is very exposed to meteorological conditions. To increase the agriculture production, greenhouses had appeared to allow crops with higher quality. Greenhouses also permit the study of cause-effect concepts that by them allow building models that improve the crop’s production and quality. Based on this reality, this paper presents a system developed by researchers of two schools of the Instituto Politécnico of Castelo Branco(IPCB) to monitor a greenhouse located in the campus of Escola Superior Agrária (ESA). This proposed system uses several different technologies.

A agricultura tem recorrido, tradicionalmente, a métodos empíricos que não rentabilizavam a produção e estava fortemente dependente das condições meteorológicas. Para melhorar a produção agrícola, surgiram as estufas agrícolas que permitem culturas de elevado valor acrescentado. Estas permitem também a elaboração de estudos de conceitos de causa-efeito, que possibilitam a construção de modelos e sistemas para melhorar a produção e a qualidade de determinada colheita. Com base nesta realidade, este artigo apresenta e descreve um trabalho que se encontra em fase de desenvolvimento por investigadores de duas escolas do Instituto Politécnico de Castelo Branco (IPCB) e que visa o desenvolvimento de um sistema para monitorização de uma estufa agrícola situada na Escola Superior Agrária (ESA) daquele Instituto.

Pretende-se com esta comunicação apresentar o trabalho desenvolvido no âmbito da Campanha Têxtil do IDICT, onde se aplicaram algoritmos de processamento de imagem à inspecção de defeitos em tecidos. Devido à complexidade do problema em estudo foi necessário construir um sistema de iluminação estruturada para garantir luminosidade constante no tecido a inspeccionar. Um sistema de captura e processamento de imagens a cores foi desenvolvido, para o sistema operativo Windows 98, tendo por base a placa de aquisição Matrox Meteor II e o software Microsoft Visual C++. Após a conversão de imagens a cores em níveis de cinzento foram desenvolvidos algoritmos de binarização, baseados em análise estatística e morfologia matemática. Os algoritmos desenvolvidos abrangem os seguintes defeitos em tecidos: falta de fio, fio grosso, fio duplo, borboto, mancha e nódoa. Para cada tecido a inspecionar é necessário um período de treino do sistema de forma a identificar os parâmetros estatísticos que o caracterizam, média e desvio padrão dos níveis de cinzento. O sistema inspecciona de forma automática os defeitos descritos em tecidos penteados de uma só cor, tendo sido obtidos resultados bastante satisfatórios para o número de tecidos disponibilisados pelas empresas da região.