Translucency of chicken eggs: Proposal of an automated system for analysis and classification

A qualidade da casca do ovo é um fator determinante na segurança alimentar, na eficiência da produção e na aceitação comercial dos ovos. Este estudo propôs o desenvolvimento e a validação de um sistema automatizado para medir a translucidez da casca do ovo utilizando visão computacional e aprendizado de máquina. Um total de 326 ovos comerciais de diferentes sistemas de produção, com cascas brancas e marrons, foram analisados. As imagens foram capturadas em um ambiente controlado e processadas digitalmente para extrair medidas quantitativas de translucidez. Os valores obtidos foram comparados com a classificação visual tradicional e utilizados em modelos de classificação supervisionada (KNN, SVM e Random Forest). O modelo SVM apresentou o melhor desempenho, com precisão superior a 90% na distinção dos níveis de translucidez. Adicionalmente, modelos preditivos (Regressão Linear Múltipla e SVM) foram testados para estimar variáveis ​​intrusivas com base na translucidez, revelando correlações moderadas, particularmente com a espessura e o peso da casca. Conclui-se que a translucidez pode ser quantificada com precisão por meio de técnicas automatizadas, com potencial aplicação na triagem e no controle de qualidade de ovos comerciais, embora deva ser utilizada como um indicador complementar a outros parâmetros técnicos.