Em boa parte das agroindústrias brasileiras, o controle de qualidade no pré e pós-colheita ainda depende do "olho treinado" de quem seleciona, classifica e descarta algum elemento da linha fabril. O método funciona — até o volume aumentar, a equipe variar, a iluminação mudar e o padrão começar a oscilar. Nesse cenário, a visão computacional deixa de ser promessa e passa a ocupar um papel bem pragmático: transformar critérios subjetivos qualitativos em padrões mensuráveis, repetíveis, escaláveis e auditáveis.
É exatamente nessa interseção entre agricultura e inteligência artificial que atua David Augusto Ribeiro, doutorando em Engenharia Agrícola na Universidade Federal de Lavras (UFLA), com pesquisa voltada a instrumentação e inteligência artificial aplicadas à agricultura. No currículo, ele também registra vínculo como pesquisador em sistemas de logística inteligente para escoamento de produção — e um perfil técnico ancorado em engenharia e visão computacional.
Ao comentar sobre os desafios dos sistemas de colheita convencionais, Ribeiro costuma partir de um ponto simples: "o problema não é apenas classificar; é classificar do mesmo jeito todo dia, em qualquer turno, com o mesmo nível de exigência, ou seja, a padronização da inspeção". A lógica por trás do sistema que ele desenvolve é organizar a inspeção como um pipeline de reconhecimento de padrões: capturar → detectar → classificar → registrar → validar.
Na prática, isso significa estruturar o ambiente de inspeção (câmera, distância, iluminação e fundo), identificar o fruto na imagem e, então, aplicar um modelo para separar classes relevantes ao negócio — por exemplo: imaturo/maduro/podre; aprovado/reprovado; presença de defeitos; categorias por tamanho/diâmetro. O ponto menos "visível" — e muitas vezes o mais valioso para uma empresa — é o último passo: gerar dados. Taxas de descarte por lote, variações por fornecedor, tendência por safra e evidência visual deixam de ser impressão e viram indicador. Portanto, esse banco de dados criado a partir do histórico, pode retroalimentar o modelo ao longo das safras.
A abordagem ganha substância quando se observa a aplicação em um caso real. Em 2025, Ribeiro liderando uma equipe de cinco pesquisadores, aparece como autor em um trabalho de alto impacto publicado na Revista Agriculture sobre detecção e classificação automatizada de frutos imaturos de macaúba (Acrocomia aculeata). O artigo desenvolve detalhadamente a metodologia adotada pelos pesquisadores da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e o recado é direto: o modelo inovador impacta rendimento e padronização industrial.
Questionado sobre o que mais trava a adoção em pequenas agroindústrias, ele costuma enfatizar que o maior risco não é "a IA errar"; é a empresa tentar implementar sem um mínimo de disciplina de captura e validação.
"Em termos de gestão, o sistema precisa ser desenhado como processo e não como "um modelo que roda no computador". O modelo desenvolvido é um pipeline que pode ser adicionado a qualquer sistema produtivo que necessite de classificação." afirma Ribeiro, líder do projeto.
Por atuar com reconhecimento de padrões, o modelo é replicável e pode ser tratado como uma plataforma adaptável — mantendo a infraestrutura (câmera, iluminação, suporte e software com ajustes pontuais) e o mesmo pipeline (detecção, classificação, registro e métricas) e alterando apenas o "dicionário do negócio" (defeitos relevantes, classes de valor e custo dos erros) para cada nova cultura. O principal resultado, segundo ele, não é substituir pessoas, e sim padronizar decisões. A pequena agroindústria ganha constância e rastreabilidade; a equipe ganha um critério uniforme; e o gestor passa a enxergar qualidade com números.
"A ideia é direta: quando a qualidade vira dado — e não apenas percepção — a pós-colheita ganha consistência e escala. Para pequenas agroindústrias, isso se traduz em menos perdas, mais padronização e um sistema replicável que pode ser replicado facilmente a outras cultivares. Em um mercado de margens apertadas, qualidade mensurável vira vantagem competitiva, o que abre caminho para atender mercados mais exigentes a nível global." conclui Ribeiro.