Iluminação a LED de espectro adaptativo para gêneros alimentícios


A tecnologia LED associada a sensores de reconhecimento de cor e recursos de eletrônica permite desenvolver luminárias inteligentes para realçar produtos alimentícios frescos


Meike Barfuss, da FH Südwestfalen, e Martin Kirsten, da Bäro GmbH (Alemanha)

Data: 26/11/2016

Edição: Lux Novembro 2016 Ano 1 No 3

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Fig. 1 Espectro dos LEDs tipo RGB-W utilizados na luminária de teste (Fonte:Cree)

Visando aumentar a atratividade dos produtos em geral e em particular dos gêneros alimentícios frescos há muito tempo eles são iluminados com espectros diversos, dependendo da sua cor. Tratando-se de lâmpadas convencionais, a cada tecnologia é atribuído um determinado espectro invariável. Em contraste, lâmpadas LED do tipo RGB-W possibilitam espectros ajustáveis de luz branca, que podem ser adaptados à cor do produto a ser iluminado. Ao mesmo tempo, diversos desses espectros podem ser armazenados na luminária, e acionados conforme a necessidade.

Espectros otimizados para diversos produtos

No projeto aqui apresentado, foram primeiramente determinados os espectros de luz branca saturados, por meio de avaliação com uma luminária de teste RGB-W. Para isso, amostras típicas de produtos de carne, dispostas em diversas caixas contíguas, foram iluminadas com luminárias tradicionais e com a luminária de teste. A tabela I mostra fotos dessas caixas, sendo que a terceira coluna se refere à luminária de teste.

Como era usual até hoje iluminar produtos de carne predominantemente com lâmpadas de vapor de sódio de alta pressão providas de filtros especiais, a luminária de teste foi inicialmente ajustada para o espectro dessas lâmpadas, com a máxima exatidão possível. A partir desse ajuste, foi efetuada a otimização do espectro mediante avaliação interativa. Para ilustração, a figura 1 exibe os espectros individuais dos LEDs vermelhos, verdes, azuis e brancos utilizados. A figura 2 representa o espectro da carne, determinado segundo esse processo. E a figura 3 mostra o espectro para produtos de panificação, otimizado pelo mesmo processo.

Fig. 2 – Espectro otimizado para iluminação de produtos de carne

Fig. 3 – Espectro otimizado para iluminação de produtos de panificação

Validação dos espectros

Fig. 4 Refletores utilizados no projeto

Para validação de ambos os espectros, foi em seguida realizada uma avaliação com potenciais compradores de produtos de carne e de panificação. A eles foi solicitado dar uma nota de 1 a 6 ao tipo de iluminação de cada uma das seis caixas contendo as amostras. O terceiro lugar obtido pelo protótipo de luminária LED desenvolvido para iluminação de carne foi muito bom, logo atrás da lâmpada CDMT-fresh, da Philips. Um resultado igualmente bom foi obtido na avaliação de produtos de panificação.

Eliminando sombras coloridas

Já nos primeiros testes, constatou-se que a luz da luminária de teste, apesar da utilização de LEDs RGB-W integrados, apresentava sombras coloridas, e que somente com o emprego de um disco difusor, que implicava elevadas perdas, era possível conseguir uma mistura de luz aproveitável. Ainda que inicialmente as perdas do difusor não sejam importantes para as avaliações, elas devem, contudo, ser eliminadas para que se obtenha um bom rendimento luminoso.

Fig. 5 – Característica espectral do sensor colorimétrico (Fonte: TAOS)

Fig. 6 – Triângulo normalizado de cores (CIE) (Fonte: Wikipédia)

Utilizando placas de cerâmica tipo COB (do inglês chips on-board) com LEDs individuais brancos e coloridos, a área de emissão de luz pôde ser reduzida a cerca de um décimo. Simultaneamente, o arranjo dos LEDs pôde ser melhorado, de tal modo que as diversas cores de luz puderam ser melhor misturadas.

Com as pequenas placas de LED e o auxílio de uma técnica reflexiva especial, baseada em superfícies microestruturadas, foi obtida uma mistura eficiente da luz LED colorida e uma distribuição homogênea da luz branca. Todavia, como as superfícies altamente reflexivas foram produzidas com a aplicação de camadas de interferência rígidas, elas somente permitem curvaturas com raios relativamente grandes. Por isso, esses refletores não podem ser fabricados em uma peça única por repuxo profundo, mas são compostos de diversos segmentos (figura 4). Tais refletores alcançam um rendimento (LOR, na sigla em inglês) superior a 90%, sendo esse parâmetro tecnicamente mensurável.

Controle da luminária por meio de sensores

Como resultado das medidas descritas, foi possível construir uma luminária eficiente, baseada em LEDs vermelhos, verdes, azuis e brancos, com uma mistura de cores homogênea, capaz de emitir o espectro adequado para produtos de carne ou de panificação. Na próxima etapa, a luminária deve ser capacitada a comutar automaticamente para o espectro adequado ao respectivo produto. Para tanto, foi estabelecido o seguinte princípio de operação:

Para a medição da distribuição espectral dos produtos iluminados, é utilizado um sensor provido de fotodiodos, que separa os componentes de luz azul, vermelha e verde da luz incidente (figura 5).

Fig. 7 – Espectros registrados de produtos de carne

Fig. 8 – Espectros registrados de produtos de panificação

Para distinguir produtos de carne ou de panificação a partir dos parâmetros medidos, foram considerados diversos processos (tabela II). Um dos desafios era classificar corretamente um pãozinho integral com tons castanhos, ou uma salsicha com tons bege claro.

Conforme ilustra a figura 6, produtos de cor amarela, como os de panificação, se distinguem dos vermelhos, como a carne, inicialmente pela sua coordenada y no triângulo normalizado de cores. Em princípio, essa coordenada pode ser determinada por sensores colorimétricos, mas isso requer antes uma calibração exata, particularmente quando deve ser feita a distinção entre pontos (locais) de cor adjacentes. Considerando que o local de cor castanha do pãozinho integral se desvia muito pouco daquele do presunto defumado, a calibração altamente precisa dos sensores instalados nas luminárias só seria factível em produção seriada com dificuldade ou elevado custo.

A análise do triângulo normalizado também indica que objetos vermelhos e verdes não se distinguem apenas pela respectiva coordenada y. Um segundo método consistiria então em colocar os limites entre os produtos de panificação e de carne inclinados num ângulo do triângulo de cores. Este processo demanda um volume de cálculo muito maior do que a análise da coordenada y, sem vantagem significativa, além do que, a calibração dos sensores permanece necessária.

Fig. 9 – Esquema de princípio do protótipo

Fig. 10 – Característica de temperatura dos LEDs

Em vista dos resultados insatisfatórios dos ensaios para automatizar a calibração dos sensores e viabilizar a produção, os espectros refletidos dos produtos de carne e de panificação foram analisados com um espectrômetro. O resultado aparece na figura 8. Ambos os grupos de produtos apresentam espectros com alto componente vermelho. Nos componentes verde e azul, porém, eles se diferenciam inequivocamente. O componente azul de todos os produtos de carne é mais alto do que o verde. Já com os produtos de panificação ocorre exatamente o inverso. Este fenômeno pode, portanto, ser utilizado para distinguir ambas as classes de produto mediante o seguinte algoritmo:

Uma vantagem desse método reside no fato de que apenas dois canais do sensor colorimétrico devem ser processados, o que reduz bastante o volume de cálculo. Ademais, a calibração do sensor nesse processo é relativamente simples e segura.

Uma série de medições, efetuadas com diversos produtos de carne e de panificação, demonstra que a determinação do fator de reflexão para distinguir esses grupos de produtos conduz a bons resultados. Um microcontrolador simples é suficiente para os cálculos necessários nesse processo, de modo que a função de reconhecimento do produto implica apenas pequenos custos adicionais.

Fig. 11 – Característica de temperatura dos LEDs: ampliação da figura 10

Fig. 12 – Tempo de medição do sensor e pulsos de luz interferente

Combinações de diversos processos de medição não conseguiram melhorar significativamente a relação custo/ benefício. Assim sendo, a determinação dos fatores de reflexão (item no 3 da tabela II) foi o processo escolhido para diferenciar os produtos de carne dos de panificação.

Construção de um protótipo

A fim de validar o projeto da luminária adaptativa foi construído um protótipo com os LEDs selecionados, o sensor colorimétrico, o processador e o circuito de controle do LED (figura 9). O protótipo é capaz de reconhecer, por meio do sensor, os produtos a serem iluminados, e controlar uma placa a LED de quatro canais de tal modo que, conforme o grupo – carne ou panificação –, seja criado um espectro para reprodução otimizada das cores próprias dos produtos, com um mínimo de dano infligido a estes.

Análise de interferências

Após a comprovação, sob condições de laboratório, da estabilidade da luminária LED e do algoritmo de reconhecimento do produto, foi analisado o efeito de fatores interferentes mediante testes de robustez. Nessa etapa são examinados, por exemplo, o efeito da variação de temperatura sobre os LEDs, e o efeito da incidência de luz estranha sobre o desempenho do algoritmo.

O espectro da figura 10 mostra que, especialmente nos LEDs vermelhos, o fluxo luminoso e o pico da onda se alteram em função da temperatura. A figura 11 exibe uma ampliação da faixa de comprimento de onda do vermelho. No intervalo de temperatura considerado de 10°C a 35°C, verifica-se um deslocamento do comprimento de onda dos LEDs vermelhos de cerca de 3 nm. Tendo em vista que a iluminação de produtos se realiza exclusivamente sob temperaturas ambientes aproximadas de 20°C a 30°C, o erro seria ainda muito menor, razão pela qual não deve ser esperado maior problema. Mais grave poderia ser o efeito da alteração do fluxo luminoso dos LEDs vermelhos em função da variação de temperatura, efeito este que, entretanto, caso necessário, poderia ser compensado no sensor existente para reconhecimento do produto

Para avaliar a interferência de luz estranha, primeiro foi efetuada a leitura do sensor com os LEDs desligados, sendo o valor assim obtido subtraído de todas as demais medições. A fim de compensar também o efeito de luz estranha pulsante, o tempo de medição do sensor deve ser seguramente mais longo que a duração da luz pulsante. De acordo com a figura 12, tempos de medição de 400 ms podem compensar pulsos de 25 Hz inclusive. Portanto, quase todas as interferências de luz imagináveis podem ser assim compensadas.

Conclusão

Com a tecnologia LED, é possível construir luminárias para exposição de produtos, que reconheçam automaticamente as cores dos objetos a serem iluminados e ajustem o correspondente espectro dos LEDs. Considerando que a eletrônica tornou-se parte integrante das fontes de luz a LED, podem ser realizadas funções adicionais de controle, como o algoritmo de reconhecimento de produto, com pequeno acréscimo de custo. A ampliação deste conceito para abranger mais de dois espectros, bem como outros campos de aplicação, é factível e já se encontra em desenvolvimento. O projeto apresentado neste artigo foi financiado pelo Ministério Federal Alemão de Educação e Pesquisa.