Uma agtech desenvolveu um sensor de impurezas vegetais que consegue analisar até 95% da cana-de-açúcar que chega na usina, já que essas impurezas podem reduzir em até 15% a capacidade operacional da moagem. A tecnologia foi desenvolvida pela agtech de inteligência artificial para a agricultura Cromai.
Segundo Thalles Linhares, head de negócios da Cromai, com a tecnologia desenvolvida pela startup é possível haver um controle maior das operações de campo e industriais e elevar, além da capacidade operacional, a ATR da cana em até 4%. “Com os dados em mãos é possível calibrar os equipamentos como colheitadeira e soprador e melhorar o desempenho de todo o processo.”
A amostragem começa com a chegada do caminhão e o uso da sonda oblíqua para coleta de amostra pós-colheita; passa pela identificação feita pelo Sensor Cromai Sentinel que seleciona as etapas da amostra, mapeando de forma automática o início e o fim de cada uma delas; depois vem a avaliação, com inteligência artificial mapeia os padrões de textura e forma, identificando a porcentagem de impureza das amostras; e depois exporta os dados para análise no aplicativo Cromai Sentinel, disponível na Play Store.
De acordo com Celso Caldas, professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Alagoas, a metodologia usual para determinação das impurezas vegetais é realizada por separação de palhas, palmitos e outros materiais vegetais dos colmos das canas. “Trata-se de uma metodologia totalmente subjetiva e sem nenhuma possibilidade de repetições para confirmação de resultados, até porque a amostra analisada se torna totalmente descaracterizada”, indica.
Fonte: Agro Link
