Captação de microvibrações da imagem para identificação de sinais de homeopatia em plantas (Agropecuária Catarinense, 2022)
O uso de imagens, sensores e algoritmos matemáticos podem auxiliar na geração de atributos técnicos e facilitar o diagnóstico do estado de saúde das plantas. Combinado a isto, a visão computacional proporciona uma estratégia não-destrutiva e não-invasiva na coleta de amostras e na análise propágulos vegetais, facilitando a rastreabilidade do experimento. Assim, o objetivo desta pesquisa foi identificar sinais das homeopatias Magnetitum e Arsenicum tartaricum aplicadas em plantas de beldroega [Pilea microphylla (L.) Liebm.], com o uso de algoritmos computacionais. O trabalho de captação das imagens foi realizado em laboratório de Produção Vegetal e Horto Didático do Curso de Agronomia da UNISUL Universidade. Para avaliar as plantas, com base nas imagens, foram utilizados algoritmos encontrados no VibaHT® e no ImageJ. As imagens foram geradas por webcam (online) e duas homeopatias na 250 milesimal foram aplicadas durante 14 dias. O procedimento experimental consistiu em gerar imagens 640 × 480 pixels a partir de uma webcam transformada para simular um sensor "red-green-NIR" (RGN) substituindo o canal por um filtro de luz azul e assim, produzir uma imagem do infravermelho próximo. Também foram geradas imagens com a webcam nos canais normais "red-green-blue" (RGB), para testar a competência dos algoritmos. Após a captação das imagens foram feitas as análises matemáticas da variação de pixels, representadas por três variáveis, desenvolvidas por algoritmos específicos: lacunaridade, entropia e estresse. O número de repetições do experimento foi suficiente para identificar diferenças significativas ao nível de 1% de probabilidade entre as imagens e, os algoritmos foram robustos para identificar os sinais da homeopatia.