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O outro, criado no Instituto de F�sica da USP em S�o Carlos (IFSC-USP), � um m�todo matem�tico que deu origem a um software capaz de determinar a esp�cie de �rvore da qual determinada t�bua prov�m. As duas tecnologias se destinam principalmente aos setores madeireiro e moveleiro.

Normalmente a ind�stria de madeira usa especialistas que classificam a qualidade das pe�as por meio de inspe��o visual. O processo � subjetivo e depende da qualidade do treinamento, o que torna o �ndice de acerto n�o muito alto. Estudos mostram que o n�vel de acur�cia desse m�todo gira em torno de 65%.

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Diante desse quadro, o engenheiro mec�nico Carlos de Oliveira Affonso, professor do curso de engenharia industrial madeireira da Unesp de Itapeva, o cientista da computa��o Andr� Lu�s Debiaso Rossi, professor do curso de engenharia de produ��o da Unesp de Itapeva, e o engenheiro civil F�bio Henrique Antunes Vieira, professor da Faculdade de Tecnologia de Cap�o Bonito (SP), projetaram um equipamento para realizar a classifica��o de madeira de forma autom�tica.

O projeto NeuroWood teve o apoio do Centro de Ci�ncias Matem�ticas Aplicadas � Ind�stria (CeMEAI), um dos Centros de Pesquisa, Inova��o e Difus�o (CEPIDs) financiados pela FAPESP, com sede no ICMC.

O sistema tem webcam, monitor e um controlador l�gico program�vel (CPL), que � um microprocessador respons�vel pela interface entre o computador e os atuadores (motores el�tricos ou esteiras transportadoras).

O programa de computador desenvolvido usa t�cnicas de aprendizagem de m�quina. �S�o semelhantes �s utilizadas pelos sistemas de reconhecimento facial, s� que mais simples�, conta Affonso. Foram usadas as chamadas redes neurais artificiais, t�cnicas computacionais que mimetizam o funcionamento do c�rebro humano, aprendendo com a experi�ncia. �Para isso, � apresentado ao computador um padr�o num�rico correspondente a determinada classe de objetos�, explica. �Ap�s certo n�mero de repeti��es, esses softwares conseguem identificar � qual classe o objeto pertence, mesmo que n�o tenha sido apresentado como exemplo.�

No caso do NeuroWood, o sistema foi �ensinado� a classificar as pe�as de madeira conforme sua qualidade (A, B ou C). O software foi abastecido com informa��es sobre os n�veis de qualidade e os defeitos das t�buas, como n�s e rachaduras. Em seguida, criou-se um banco com mais de 600 fotos de amostras das tr�s qualidades. Elas foram processadas para melhorar o contraste e o brilho e ressaltar detalhes, levando em conta caracter�sticas, como textura e colora��o.

O sistema foi testado em condi��es reais de produ��o na Sguario Ind�stria de Madeira, uma empresa de Itapeva parceira do projeto. L�, foi submetido aos mesmos n�veis de dispers�o de poluentes, vibra��o e varia��o de luminosidade que um ambiente normal de um fabricante de m�veis ou madeireira. As c�meras foram instaladas ao longo e acima da esteira de classifica��o da serraria. �As imagens captadas s�o enviadas para o computador para serem processadas e comparadas com as que est�o no banco de dados. Assim, o programa determina a que categoria de qualidades elas pertencem, A, B ou C�, explica Affonso.

De acordo com o pesquisador, os resultados foram satisfat�rios. �O sistema classificou a madeira com desempenho semelhante ao observado em laborat�rio�, afirmou. �Atualmente, ele analisa 45 t�buas por minuto, trabalho para o qual seriam necess�rios seis trabalhadores. O �ndice de acerto tamb�m foi superior ao dos t�cnicos especializados: 85%.� O projeto teve�apoio da FAPESP.�

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Identifica��o por esp�cie

O software desenvolvido com�apoio da FAPESP no Instituto de F�sica de S�o Carlos tamb�m conseguiu bons resultados, mas nesse caso na identifica��o de esp�cies de �rvores por meio de sua madeira. Foram analisadas pe�as do Museu Real da �frica Central, em Tervuren, na B�lgica, com 77 esp�cies diferentes de �rvores madeireiras, normalmente comercializadas em pa�ses africanos. O trabalho foi feito em parceria com a Universidade de Gent, na B�lgica. �O �ndice de acerto foi de 88% em n�vel de esp�cie bot�nica, 89% de g�nero e 90% de fam�lia�, conta o cientista da computa��o Odemir Martinez Bruno, professor do IFSC-USP em S�o Carlos, coordenador do projeto.

Para fazer a identifica��o, o programa � alimentado com imagens microsc�picas das pe�as de madeira. �Cada esp�cie tem uma forma distinta de compor suas estruturas celulares, que a diferencia das outras�, diz Bruno. �O software analisa os padr�es microsc�picos formados pelos arranjos celulares das madeiras.�

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Bruno explica que esse projeto � uma ramifica��o de outro da sua equipe, de longo prazo, para o estudo da biodiversidade e identifica��o de plantas e da fisiologia vegetal usando computa��o, ainda em andamento. No caso do software que identifica as imagens microsc�picas, o pesquisador diz que se trata, por enquanto, de trabalho puramente acad�mico. �O artigo foi publicado em uma revista cient�fica da �rea e pode chamar a aten��o de empresas que se interessem em convert�-lo em produto�, presume.

Segundo o pesquisador, n�o h� at� agora um sistema de controle de qualidade ou de fiscaliza��o para verificar as esp�cies de madeira comercializadas. �Nosso software pode servir para controle de qualidade, certifica��o do produto e fiscaliza��o. Ele poderia ser empregado por fiscais para garantir que determinado carregamento de madeira n�o � oriundo de uma reserva florestal ou de uma esp�cie sob prote��o de lei por ser nativa ou estar em perigo de extin��o.�

Uso industrial

O Neurowood, criado por Affonso, da Unesp, com apoio da FAPESP, foi objeto de dep�sito de patente no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) e j� est� pronto para uso. A empresa, que cedeu sua linha de produ��o para o sistema ser testado, poder� ser uma das primeiras a adot�-lo. Hoje, a Sguario produz de 15 mil a 20 mil t�buas por dia e n�o realiza como rotina a classifica��o das t�buas por qualidade. As pe�as s�o avaliadas apenas por seu tamanho. �Seria praticamente imposs�vel inspecionar visualmente t�bua por t�bua�, diz um dos s�cios da serraria, Luiz Jos� Sguario Neto. �Com o sistema da Unesp � poss�vel separar as t�buas por qualidade e obter pre�os diferenciados de venda.�