APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA INDÚSTRIA DE FIOS DE ALGODÃO: DETERMINAÇÃO DO ÍNDICE DE FIBRAS IMATURAS

Em uma indústria de fios de algodão, a quantidade de fibras imaturas é uma característica importante da matéria-prima, porque afeta diretamente a qualidade do processo de tingimento do fio produzido. Um desequilíbrio nutricional na planta de algodão pode ocasionar abertura dos capulhos (maçã do algodão aberta) tardiamente, ocasionando fibras imaturas, isto ocorre quando existe um excesso de nitrogênio ou uma abertura precoce, ou quando a adubação fosfatada é desproporcional. As fibras imaturas também formam neps, que são responsáveis por irregularidades no fio e também tendem a deixar pontos destacados após o tingimento, especialmente quando compostos por fibras imaturas. Com o objetivo de antever os problemas no tingimento de fios formados com um alto teor de fibras imaturas, desenvolveu-se um método de classificação das fibras de algodão utilizando as características (maturidade, alongamento e micronaire) determinadas por equipamento HVI. Esse método consiste na elaboração de gráficos de correlação entre as variáveis, utilizando redes neurais artificiais para a construção dos mesmos. Analisando várias amostras de algodão e classificando-as com relação à apresentação de fibras imaturas após o tingimento, foi possível construir duas cartas de correlação com as quais se determina com precisão, o nível de fibras imaturas na amostra. Assim, o setor de PCP (Planejamento e Controle da Produção) pode antever problemas que ocorrerão após a fabricação e o tingimento de um fio, utilizando amostras de matéria-prima, sem a necessidade de realizar o processo químico de tingimento.