Controle Fuzzy Aplicado à Detecção de Contaminantes Físicos em Processos Alimentícios por Meio de Técnicas de Processamento de Imagens

Descrição

A segurança dos alimentos é um pilar fundamental para a saúde pública e para a sustentabilidade econômica das indústrias do setor. A presença de contaminantes, sejam eles biológicos, químicos ou físicos, representa riscos à saúde dos consumidores e pode gerar perdas financeiras significativas. O sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle (APPCC) constitui uma abordagem científica e preventiva, reconhecida internacionalmente, para mitigar esses riscos, com foco na prevenção ao longo do processo produtivo. Este artigo propõe a arquitetura de um controlador baseado em lógica fuzzy para a detecção de contaminantes físicos, com o objetivo de atuar como um Ponto Crítico de Controle (PCC) automatizado no monitoramento de processos produtivos. A metodologia utiliza técnicas de visão computacional capazes de analisar produtos alimentícios em um transportador do tipo esteira; nesse equipamento, os produtos permanecem distribuídos de forma uniforme, permitindo sua análise pelo sistema. O sistema compara imagens em tempo real com um banco de dados de referência (“gabarito”), utilizando dois critérios principais: a similaridade perceptual, medida pela distância de Hamming, e a análise de cor no espaço RGB, calculada por meio da distância euclidiana. Esses dados de entrada são fuzzificados e processados por um conjunto de nove regras de inferência do tipo “SE–E–ENTÃO”, nas quais a lógica “E” é modelada por uma t-norma de interseção (mínimo). Dessa forma, o sistema classifica o nível de qualidade do produto em “Aprovado”, “Alerta” ou “Reprovado”.