Imagem RGB, multiespectral, NIR e raio X: o que cada técnica revela sobre uma amostra

"Análise por imagem" virou um nome guarda-chuva. Quem procura uma forma rápida e não destrutiva de inspecionar grãos, frutas, alimentos embalados, papel ou comprimidos encontra câmeras RGB, sistemas multiespectrais, analisadores NIR e equipamentos de raio X, muitas vezes descritos com as mesmas palavras: rápido, objetivo, sem preparo de amostra. Fica difícil saber o que cada um de fato mede.

A diferença está na física. Cada técnica trabalha numa faixa diferente do espectro eletromagnético e aproveita uma interação diferente entre a radiação e o material: a luz que volta da superfície, a que é absorvida por ligações químicas, a que atravessa o objeto. Por isso elas não são versões umas das outras. Cada uma responde muito bem a um tipo de pergunta, e é isso que este texto apresenta, sem entrar na matemática.

Onde cada técnica trabalha no espectro eletromagnético

Duas perguntas ajudam a situar cada técnica. A primeira é em que faixa do espectro ela opera. A segunda é o que ela entrega: uma imagem, em que cada ponto da amostra tem o seu próprio valor, ou um espectro, que descreve a amostra como um todo.

Imagem RGB: forma, cor e tamanho em alta velocidade

Uma câmera RGB registra a cena em três bandas largas, vermelho, verde e azul, do mesmo modo que o olho humano. O resultado é uma imagem que qualquer pessoa interpreta de imediato: o que aparece na tela é o que o operador veria na bancada.

A grande força do RGB é a velocidade. Uma imagem é captada numa fração de segundo, o que permite inspecionar produto em movimento, em esteiras, linhas de envase e máquinas de seleção, em fluxo contínuo. Os sensores oferecem alta resolução espacial a um custo acessível, e a visão computacional, incluindo o aprendizado profundo, foi desenvolvida em grande parte sobre imagens RGB: há muitos algoritmos e modelos prontos para partir.

O que a imagem RGB mede muito bem é a morfologia: tamanho, forma, contorno, contagem e cor visível. É a base da classificação de grãos por tamanho, da contagem automática de sementes, da separação de frutas pela cor da casca e da detecção de defeitos que se veem na superfície.

Imagem multiespectral: um espectro em cada pixel

Na imagem multiespectral, a amostra é fotografada várias vezes, cada vez sob uma faixa estreita de luz. No VideometerLab 4, são 19 bandas de LED entre 365 nm (ultravioleta) e 960 nm (infravermelho próximo), cada uma registrada como uma imagem de 4096 × 3000 pixels, com 30 µm por pixel. Empilhadas, essas imagens formam o cubo de dados da figura de abertura: dois eixos dizem onde está cada ponto, e o terceiro diz como aquele ponto responde a cada comprimento de onda.

O primeiro benefício é reunir as duas informações. A imagem separa cada grão, cada fruto ou cada região de uma folha, e o espectro de cada pixel diz algo sobre o que há ali: pigmentos, água, a estrutura da superfície. Isso permite medir uma amostra heterogênea objeto por objeto, e ver como uma propriedade se distribui dentro de cada um.

O segundo é enxergar além do olho. As bandas do ultravioleta destacam fluorescência e detalhes finos de superfície; as do infravermelho próximo respondem à água e à estrutura do material. Num teste com papel, a banda de 850 nm mostrou a estrutura de uma folha branca através de um papel marrom, e o ultravioleta deixou ver as fibras uma a uma, como descrevemos no caso de controle de qualidade de papel.

O terceiro é a repetibilidade. O equipamento controla a própria iluminação e é calibrado contra padrões de referência, de modo que uma aquisição feita hoje pode ser comparada com outra feita meses depois, em outro lote.

nCDA: de 19 bandas para um mapa que se lê de relance

Dezenove imagens são muita informação para examinar uma a uma. Uma das ferramentas mais usadas para condensá-las é a nCDA (análise discriminante canônica normalizada). O analista marca na imagem exemplos do que quer detectar e exemplos do fundo; o algoritmo encontra a combinação das 19 bandas que melhor separa os dois grupos e a aplica a cada pixel. O resultado é um mapa de calor que, pela convenção da Videometer, pinta de vermelho a propriedade procurada e de azul o fundo.

A mesma ferramenta vale para qualquer material em que uma propriedade mude a resposta à luz: maturação e integridade da casca em frutas, manchas e contaminantes em papel, doenças em grãos. O mapa deixa a propriedade visível; medida objeto por objeto, ela vira um número por grão, por fruto ou por folha.

Espectroscopia NIR: a composição química da amostra

No infravermelho próximo, entre 780 e 2500 nm, as moléculas absorvem luz em comprimentos de onda ligados às suas ligações químicas, sobretudo carbono-hidrogênio, oxigênio-hidrogênio e nitrogênio-hidrogênio. São as ligações da água, das proteínas, dos óleos, do amido e das fibras. Um espectrômetro NIR mede essa absorção em centenas de comprimentos de onda e entrega um espectro contínuo e detalhado, rico em informação físico-química.

Calibrações quimiométricas, construídas contra análises de referência em laboratório, convertem o espectro em teores: umidade, proteína, óleo, fibra, amido. Uma única leitura costuma entregar vários deles ao mesmo tempo, em segundos, sem reagentes e com pouco ou nenhum preparo da amostra. Por isso a espectroscopia NIR está consolidada na recepção de grãos, na indústria de rações, de laticínios e farmacêutica.

A espectroscopia NIR não forma imagem: o resultado descreve a amostra como um todo. É essa leitura de conjunto que a torna a ferramenta natural quando a pergunta é quanta proteína tem uma carga de soja ou qual a umidade de um lote de ração. A mesma abordagem quimiométrica também se aplica às bandas de uma imagem multiespectral, como no estudo que usou o VideometerLab para estimar DON em trigo.

Raio X: a estrutura interna sem abrir a amostra

O raio X trabalha com comprimentos de onda muito mais curtos e energia muito maior que a luz. Em vez de voltar da superfície, a radiação atravessa o material, e o quanto ela é atenuada depende da densidade, da espessura e da composição de cada região. A radiografia resultante é um mapa da estrutura interna: regiões mais e menos densas aparecem em tons diferentes.

Isso permite ver por dentro sem cortar nada. Na análise de sementes, a radiografia mostra se a semente está cheia, se o embrião se formou e se há danos mecânicos ou de insetos no seu interior. Em grãos, revela a infestação escondida dentro do grão; em frutas, cavidades e alterações internas; em madeira, nós e variações de densidade.

Como a radiação atravessa também a embalagem, o raio X é usado na inspeção de alimentos já embalados, para detectar corpos estranhos densos como metal, vidro, pedra e osso, em linha e na velocidade da produção. E, quando várias projeções em ângulos diferentes são combinadas, a tomografia reconstrói o objeto em três dimensões.

Perguntas diferentes, técnicas complementares

Uma forma simples de resumir é pela pergunta que cada técnica responde:

• Câmera RGB: como é a amostra por fora? Tamanho, forma, cor visível e contagem, em alta velocidade.
• Imagem multiespectral: onde está cada propriedade, e o que ela é? A resposta à luz do ultravioleta ao infravermelho próximo, ponto a ponto e objeto por objeto.
• Espectroscopia NIR: quanto de cada componente a amostra tem? Umidade, proteína, óleo e fibra do lote.
• Raio X: como é a amostra por dentro? Densidade, cavidades, preenchimento e corpos estranhos.

Por isso, em muitos laboratórios e linhas de produção, elas trabalham juntas: o NIR informa o teor do lote, o raio X mostra o interior, as imagens mostram a forma e como as propriedades se distribuem entre os objetos. Escolher começa por formular a pergunta com precisão.

Como saber o que a imagem multiespectral vê no seu material

Se a sua pergunta envolve onde está uma propriedade, em cada grão, fruto ou região de uma amostra, o caminho mais curto é testar. Envie uma amostra pequena do seu material, de preferência com o resultado que você já obtém hoje por outro método. A análise é feita no equipamento de demonstração, em Curitiba (PR), e o retorno é um relatório que diz se a tecnologia separa o que você precisa separar, normalmente em cerca de dez dias úteis. Fale conosco e descreva a sua amostra.