AVANÇOS EM PESAGEM NÃO INVASIVA E SOFTWARES DE PROCESSAMENTO POR IMAGEM NA ESTIMATIVA DO PESO CORPORAL DE SUÍNOS: UMA ANÁLISE BIBLIOMÉTRICA

Objetivou-se analisar os avanços na utilização de tecnologias de imagem para a predição não invasiva do peso corporal de suínos, com foco em softwares e métodos aplicados na suinocultura moderna. Foi realizada uma análise bibliométrica nas bases Scopus e Web of Science, utilizando palavras-chave relacionadas à suinocultura, processamento de imagens e estimativa de peso. Após triagem e critérios de elegibilidade, foram selecionados 26 artigos. A maioria dos estudos utilizou imagens 3D, com acurácia média de 93%, destacando-se o uso de Python, MATLAB e bibliotecas como OpenCV e PyTorch. As redes neurais convolucionais (CNNs) foram as abordagens mais citadas, e a China liderou em publicações. A fase de terminação dos suínos foi a mais investigada, com 38% dos artigos e acurácia de até 96,8%. Os resultados demonstram que sistemas de pesagem por imagem reduzem o estresse animal, otimizam o manejo e aumentam a produtividade. Conclui-se que a pesagem automatizada por imagem, especialmente com imagens 3D e aprendizado profundo, é uma alternativa precisa, ética e eficaz, consolidando-se como ferramenta-chave na zootecnia de precisão.