6 — Diretrizes práticas para escolha do espectro em sistemas embarcados, IoT e visão computacional
A escolha do espectro adequado em um projeto não deve partir do sensor disponível, mas sim do fenômeno físico que se deseja observar. Em engenharia embarcada, é comum tentar compensar limitações físicas com processamento excessivo, o que geralmente resulta em sistemas complexos, caros energeticamente e pouco robustos. Uma diretriz fundamental é entender que espectro é arquitetura, e não apenas um detalhe do sensor.
Quando o objetivo é interpretação visual, como reconhecimento de formas, leitura de textos, detecção de obstáculos ou navegação baseada em cena, o espectro visível costuma ser suficiente e tecnicamente adequado. Ele se integra bem a microcontroladores e SoCs embarcados, possui amplo suporte de bibliotecas e permite validação humana direta. No entanto, se o problema envolve ambiguidade de materiais ou condições de iluminação variáveis, insistir apenas no visível tende a deslocar o problema para algoritmos cada vez mais complexos.
Em aplicações onde o foco está em estado físico, como umidade, vitalidade vegetal, presença de água ou diferenças estruturais internas, o NIR surge como a melhor escolha. Ele adiciona uma dimensão física real ao sistema sem romper completamente com a infraestrutura óptica e eletrônica tradicional. Em projetos IoT alimentados por bateria ou sistemas distribuídos, o NIR oferece uma excelente relação entre custo, consumo e ganho informacional.
Já quando o requisito central é identificação de material ou composição, como distinguir tipos de plástico, detectar adulterações, classificar minerais ou inspecionar alimentos, o SWIR deixa de ser opcional e passa a ser determinante. Embora mais caro e exigente do ponto de vista de hardware, ele reduz drasticamente falsos positivos e torna o sistema mais determinístico. Em muitos casos industriais, o custo adicional do SWIR é compensado pela eliminação de erros operacionais e retrabalho.
Como diretriz final, projetos maduros tendem a seguir um princípio claro: resolver o máximo possível na física, antes do software. A escolha correta do espectro simplifica filtros, reduz dependência de modelos estatísticos frágeis e aumenta a explicabilidade do sistema. Em sistemas embarcados modernos, onde recursos são finitos e confiabilidade é crítica, essa decisão é frequentemente o fator que separa um protótipo funcional de um produto industrialmente viável.
