Aplicativo de leitura de tag digital para identificação de plantas medicinais

• Autor(a) principal: Santino, Flávio Henrique Fernandes
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/238457
• topic: Engenharia de Software; Aplicativos móveis; Banco de dados; Plantas medicinais; QR codes; Software engineering; Mobile apps; Data bases; Phytotherapy

Com a evolução da tecnologia e consequentemente com a democratização do acesso à internet por meio de dispositivos móveis, com ênfase no segmento de smartphones, é crescente o número de ferramentas desenvolvidas para atender às necessidades do usuário. Segundo dados referentes ao ano de 2020, o Brasil possui um crescimento de 55% nas instalações de aplicativos nos últimos dois anos, estando significativamente acima da média de outros países. Associando o potencial cenário para o desenvolvimento de soluções mobile em conjunto com a necessidade de identificação de plantas medicinais armazenadas no horto de plantas medicinais da Universidade Paulista (UNIP/Sorocaba), e utilizadas como objeto de estudo para o curso de graduação em Farmácia, planejou-se o desenvolvimento de uma solução para o problema. O aplicativo funciona através da identificação do código de identificação da planta, individual para cada espécie, retornando ao usuário as informações principais das espécies catalogadas. Foi utilizado o ambiente de desenvolvimento de software (IDE) Android Studio para a implementação do aplicativo com as funções definidas, realização de testes e disponibilização da ferramenta. Como auxílio nesse processo, foram utilizadas ferramentas de gerenciamento de banco de dados em nuvem - Firebase, responsável pelo armazenamento dos dados que podem ser consultados pelo aplicativo. Após a implementação e realização de testes por vários usuários, os resultados indicaram facilidade no uso do aplicativo e, as funcionalidades de escaneamento do QR code da planta, consulta ao banco de dados e visualização de dados offline funcionaram como esperado, tendo sido utilizado como teste um conjunto de dados de 18 plantas medicinais.