Acaba de ser patenteada uma metodologia de visão computacional que faz o diagnóstico precoce da mancha preta em frutos cítricos. Desenvolvido no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), da USP de São Carlos, o CitrusVis é um software que identifica o Guignardia Citricarpa, fungo causador da doença. “O sistema pode reduzir o uso de agrotóxicos e evitar perdas na safra de laranja”, afirma o professor do ICMC, Odemir Martinez Bruno, coordenador do projeto. “O CitrusVis identifica os ascósporos, forma embrionária do fungo, tão logo apareça no ar, antes de infectar o vegetal.”
O programa interpreta imagens obtidas em amostras de partículas em suspensão nos pomares. “O pé de laranja pode estar infectado, mas as manchas negras nos frutos e folhas, principal sintoma da doença, levam até um ano para aparecer”, relata o professor, ressaltando que nesse estágio os danos são irreversíveis. As amostras das partículas são obtidas por um caça esporos e recolhidas em discos. “Os ascósporos podem ser confundidos com outros fungos e substâncias diversas, assumindo formas diferentes conforme o modo em que caiam no coletor”, lembra Bruno. “As imagens do disco são transferidas para o computador e o CitrusVis usa um padrão que combina metodologias matemáticas para transformar as formas em sinais e reconhecer o fungo com 97% de acerto.”
De acordo com o professor, o CitrusVis pode ser usado com qualquer sistema de coleta de partículas. “O programa realiza rapidamente a análise de cada disco, trabalho que consumiria duas ou mais horas, se realizado por especialistas”, explica. “Dependendo do tamanho, um único pomar pode fornecer dezenas de discos por semana, o que inviabiliza o trabalho manual.” Segundo Bruno, “o conjunto com um microscópio munido de câmera, computador e o software do sistema custa cerca de US$ 5 mil, o que representa uma pequena fração do que um produtor normalmente gasta com agrotóxicos.”
O CitrusVis, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), é uma derivação do projeto TreeVis (visão artificial aplicada à biotecnologia vegetal), iniciado há cinco anos no ICMC. “Os ascósporos chegam aos pomares com a chuva e o vento. Se o coletor de partículas for acoplado a uma estação meteorológica, é possível saber qual a origem dos fungos, estendendo a prevenção da mancha preta para outras propriedades”, diz Bruno. O projeto, realizado em colaboração com o pesquisador José Dalton Cruz Pessoa, da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), foi desenvolvido no trabalho de mestrado de Mário Augusto Pazoti no ICMC.
Odemir Martinez Bruno possui livre-docência em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (2006), doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (2000), mestrado em Física pela Universidade de São Paulo (1995) e bacharelado em Ciência da Computação pela Escola de Engenharia de Piracicaba (1991). Foi docente do Instituto de Ciências de Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo de 2001 à 2008. Em 2008 transferiu-se para o Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo, onde é atualmente professor associado, junto ao Departamento de Física e Informática. É credenciado como orientador de doutorado e mestrado no programas: de pós-graduação em Física pelo IFSC – USP (Capes-7), de pós-graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo ICMC – USP (Capes-5) e de pós-graduação Inter unidades em Bioinformática USP (Capes-5). É consultor ad hoc do CNPq e da FAPESP. Tem experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Metodologia e Técnicas da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: visão artificial, análise de imagens, reconhecimento de padrões, inteligência artificial, processamento de imagens e bioinformática.
http://www.usp.br/agen/repgs/2006/pags/024.htm
acesso em janeiro de 2008
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4790593P1
http://cyvision.ifsc.usp.br/members/odemir/member_env4.html
acesso em março de 2010
