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Relatório de Atualizações – Projeto DengBuster

Introdução

Este relatório tem como objetivo documentar de forma detalhada todas as atualizações, mudanças e decisões tomadas ao longo do desenvolvimento do projeto DengBuster, uma armadilha inteligente para captura seletiva do mosquito Aedes aegypti, realizada na disciplina de Projeto Integrador de Engenharia 2 (PI2) da Universidade de Brasília (UnB), no semestre 2025/1. Através deste relatório, é possível compreender a evolução do projeto desde sua concepção até sua execução final, incluindo alterações técnicas, adaptações estruturais e validações realizadas.

1. Atualizações na Estrutura Física

  • Material Inicial vs Final: Inicialmente, a estrutura da armadilha seria feita com material semelhante a tapetes emborrachados, visando leveza e praticidade. Entretanto, a proposta foi substituída pelo uso de filamento PLA, mais adequado para a impressão 3D, garantindo maior durabilidade e rigidez ao modelo.

  • Impressão em partes menores: Devido à indisponibilidade de impressoras 3D de grande porte, o projeto estrutural foi redesenhado para permitir a impressão em módulos menores que pudessem ser facilmente acoplados.

  • Formato preservado: O formato inspirado em um dodecaedro irregular foi mantido desde a proposta inicial, mantendo a identidade visual e o conceito modular da armadilha.

  • Resistência à chuva leve: A estrutura foi projetada para suportar condições externas, como chuvas leves, garantindo viabilidade para uso externo.

2. Sistema de Captura e Iluminação Interna

  • Problemas com microfones: Diversas trocas de microfones foram necessárias ao longo do projeto. O primeiro modelo adquirido queimou, e outros modelos não apresentaram a sensibilidade desejada. Ao final, um modelo adequado foi selecionado e integrado com sucesso.

  • Iluminação do calabouço: Foram adicionados LEDs internos voltados ao calabouço (área de retenção dos mosquitos), com o objetivo de melhorar a qualidade das imagens capturadas pela câmera embarcada.

3. Sistema de Atração

  • Evolução da proposta: A proposta inicial era baseada unicamente em um arranjo de LEDs UV. No entanto, durante o projeto houve receio sobre possíveis conflitos com patentes relacionadas ao arranjo de LEDs.

  • Inclusão de atrativo líquido: Como solução adicional e de reforço, foi incorporado ao projeto um atrativo líquido orgânico, simulando água parada, aumentando significativamente a chance de atração dos mosquitos.

  • CO₂ descartado: O uso de geradores de CO₂ foi estudado no início, mas descartado por questões de segurança, custo e complexidade.

4. Algoritmo de Identificação Sonora (Shazam Adaptado)

  • Algoritmo consistente: O algoritmo de identificação por som, inspirado no Shazam, foi mantido como a base do reconhecimento acústico desde o início.

  • Otimizações realizadas: Durante o ciclo de desenvolvimento, o algoritmo foi melhorado e otimizado em desempenho e paralelização, garantindo respostas mais rápidas e consumo energético reduzido.

5. Interface Web

  • Validação funcional: A interface desenvolvida funcionou conforme esperado, conectando-se ao banco de dados e exibindo as informações de capturas e clima em tempo quase real.

  • Melhorias de UX: Foram realizadas melhorias na experiência do usuário (UX), com foco na usabilidade e visualização gráfica dos dados.

  • Redução de escopo: Devido ao tempo de desenvolvimento limitado, optou-se por reduzir a quantidade de informações exibidas e priorizar os dados mais relevantes para o MVP.

6. Sensores de Clima (DHT22)

  • Desempenho estável: O sensor DHT22, responsável por medir temperatura e umidade, funcionou corretamente durante os testes.

  • Integração completa: Os dados coletados foram integrados com sucesso à base de dados e disponibilizados na interface.

7. Captura por Correntes de Ar

  • Funcionamento validado: O sistema de ventiladores PWM para expulsão e captura seletiva funcionou conforme o esperado, realizando a separação entre mosquitos-alvo e não-alvo.

  • Sem necessidade de substituição: O modelo de ventoinhas utilizado atendeu ao desempenho esperado durante todo o projeto.

8. Câmera e Algoritmo de Visão

  • Etapa concluída com sucesso: O sistema de captura de imagem e contagem de mosquitos funcionou adequadamente, com imagens processadas localmente na Raspberry Pi.

  • Testes com simulações: Para validação técnica, foram utilizados sons e imagens simuladas, garantindo que o fluxo completo estivesse funcional mesmo sem testes com mosquitos reais.

9. Orçamento e Custos

  • Estimativa inicial: A projeção inicial do projeto era de R$ 700 por unidade.

  • Custo real do MVP: O custo total do MVP finalizado foi de aproximadamente R$ 1900, considerando erros, ajustes e compras de reposição.

  • Custo estimado comercial: Com otimizações e produção em escala, o custo da versão externa deve ficar em torno de R$ 1400 e a versão interna, sem painel solar, R$ 900.

10. Testes

  • Testes realizados:
  • Teste de funcionamento elétrico/eletrônico dos subsistemas
  • Validação dos sensores e microcontrolador
  • Integração com banco de dados
  • Simulação da entrada e classificação de mosquitos (áudio e imagem)

  • Validação da interface

  • Testes não realizados: Não foi feito teste com mosquitos reais vivos, devido à falta de tempo hábil e questões logísticas, mas toda a estrutura está preparada para tal.

11. Sugestões Adotadas

  • Sugestões dos professores foram fundamentais para evolução do projeto:
  • Mudança no material da estrutura
  • Trocas de componentes eletrônicos
  • Inclusão de atrativo líquido
  • Otimizações nos algoritmos e organização da documentação

12. GitPages

  • O projeto possui um site GitPages completo e atualizado, contendo:
  • Documentação técnica
  • Relatórios por área
  • Imagens, diagramas e tabelas
  • Histórico de versões

Considerações Finais

O projeto DengBuster evoluiu significativamente ao longo do semestre. Enfrentamos desafios técnicos, estruturais e logísticos, mas conseguimos superá-los com organização e comprometimento de toda a equipe. A armadilha encontra-se plenamente funcional, com todos os sistemas operando conforme especificado no escopo do MVP1.

O resultado obtido valida a proposta como viável técnica e economicamente, destacando-se como uma solução promissora para o monitoramento inteligente de insetos vetores.

Histórico de Versão

Versão Descrição Data Responsável
1.0 Criação do relatório de atualizações 20/07/2025 Miguel Moreira da Silva de Oliveira