Desenvolvimento de um sensor optoeletrônico para detecção e classificação de mosca-das-frutas (Diptera: Tephritidae) em tempo real para uso em armadilhas inteligentes

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sensor optoeletrônico para ser utilizado na detecção e classificação das moscas-das-frutas Anastrepha fraterculus e Ceratitis capitata em tempo real para ser utilizado em uma armadilha inteligente. Uma revisão bibliográfica foi realizada buscando os fundamentos teóricos e o estado da arte do tema. Com base no estudo realizado foi projetado e construído o protótipo de um sensor para ser utilizado em uma armadilha inteligente. O protótipo desenvolvido foi testado e ajustado com um simulador de batimento de asas desenvolvido especificamente para este trabalho. Após os ajustes experimentos de laboratório foram conduzidos para verificar e comprovar o funcionamento do sensor com as moscas-das-frutas. Os ensaios experimentais produziram sinais amostrados em 16 bits a taxa de 192 ksamples gerando um dataset que é um dos resultados do trabalho. Foram estudas e avaliadas à técnica do limiar em amplitude (RMS) para detecção da passagem do inseto pelo sensor e as técnicas da autocorrelação e transformada de Fourier para a realização da extração de características do sinal do batimento de asas das moscas-das-frutas. Os resultados obtidos demonstram que é possível detectara passagem das espécies de moscas-das-frutas Anastrepha fraterculus e Ceratitis capitata com o uso do RMS e o discernimento delas através do sinal capturado do batimento de asas. Sendo considerada a frequência fundamental obtido pela técnica da autocorrelação o melhor método e que os melhores resultados são obtidos com ouso conjunto das técnicas da autocorrelação e FFT.

This work presents the development of an optoelectronic sensor to be used in the detection and classification of Anastrepha fraterculus fruit flies and Ceratitis capitata in real time to be used in an intelligent trap. A bibliographical review was carried out seeking the theoretical foundations and the state of the art of the theme. Based on the study carried out was designed and built the prototype of a sensor to be used in an intelligent trap. The developed prototype was tested and adjusted with a wing beat simulator developed specifically for this work. After adjusting the laboratory experiments were conducted to verify and prove the operation of the sensor with the fruit flies. The experimental tests produced 16-bite sampled signals at the rate of 192 ksamples generating a dataset which is one of the results of the work. The amplitude threshold technique (RMS) for detecting the passage of the insect by the sensor and the autocorrelation and Fourier transform techniques were studied and evaluated for the extraction of characteristics of the signal of the wings beating of fruit flies. The results obtained show that it is possible to detect the passage of species of fruit flies Anastrepha fraterculus and Ceratitis capitata with the use of RMS and their discernment through the captured signal of the wing beat. Considering the fundamental frequency obtained by the autocorrelation technique the best method and that the best results are obtained with the joint use of the autocorrelation and FFT techniques.