La face de l'agriculture est en train de se changer à jamais. Les nouvelles technologies ont permis l'apparition du concept de l'agriculture de précision.
Le laboratoire IMS de Bordeaux a une expérience de plus d'une décennie dans ce domaine, à travers du plusieurs projets d'imagerie agricole, dans la domaine de proxy- et télédétection.
Pour mettre en valeur cette expérience, IMS a créé la structure imAgro specialisé en vision par ordinateur en proxy-détection.
Le laboratoire IMS de Bordeaux a une expérience de plus d'une décennie dans ce domaine, à travers du plusieurs projets d'imagerie agricole, dans la domaine de proxy- et télédétection.
Pour mettre en valeur cette expérience, IMS a créé la structure imAgro specialisé en vision par ordinateur en proxy-détection.
Principaux projets :
Projet EARN
Estimation du rendement avec caméra embarqué
Basé sur plus de dix ans de travaux de recherche au sein du Laboratoire IMS, le projet EARN (Estimation Automatique du ReNdement) vise à développer un outil d’estimation du rendement des parcelles de vigne, avec un objectif de fiabilité à 90%. Ce dispositif, installé sur un engin agricole (tracteur, enjambeur ou quad), sera composé d’une caméra photographiant les grappes tout au long des étapes de maturité du raisin et d’un ordinateur traitant ces photographies grâce à un algorithme permettant d’estimer le nombre de grappes, le nombre de baies et leur volumétrie. La mesure pourra se faire automatiquement lors d’autres travaux sur la vigne.
L’estimation de récolte est un exercice très important car il permet au viticulteur d’apprécier à l’avance le volume approximatif de vendange que produira une parcelle de vigne. Jusqu’à présent, cette estimation ne prétendait pas donner un rendement précis. Ce système embarqué autonome va ainsi permettre d’anticiper certains travaux au vignoble (vendange en vert par exemple), d’optimiser la conduite de la vigne, d’organiser les chantiers de vendange et d’anticiper certains débouchés commerciaux.
Le projet EARN a obtenu la médaille de bronze à Vinitech-Sifel 2016
L’estimation de récolte est un exercice très important car il permet au viticulteur d’apprécier à l’avance le volume approximatif de vendange que produira une parcelle de vigne. Jusqu’à présent, cette estimation ne prétendait pas donner un rendement précis. Ce système embarqué autonome va ainsi permettre d’anticiper certains travaux au vignoble (vendange en vert par exemple), d’optimiser la conduite de la vigne, d’organiser les chantiers de vendange et d’anticiper certains débouchés commerciaux.
Le projet EARN a obtenu la médaille de bronze à Vinitech-Sifel 2016
Pixfel
Agrégage de la qualité de la récolte pour les pommes et les prunes
La connaissance précoce du niveau qualitatif des pommes est un outil indispensable de gestion commerciale des lots. Elle permet de connaître la qualité finale des lots mis en conservation et ainsi de bâtir une stratégie de mise en marché, d’anticiper les plannings commerciaux et de mieux valoriser la récolte.
L’avènement des systèmes de vision à coût raisonnable est une opportunité pour proposer à la profession un système de gestion de la prévision qualitative adapté aux stations fruitières. Cette prévision pourra se réaliser dès la récolte, à l’entrée des lots dans la station par la réalisation de prises de vues sur les palox récoltés.
L’objectif est d’estimer précocement et automatiquement le potentiel catégoriel des pommes, à savoir : la rame des calibres, le niveau de coloration de l’épiderme et dans un deuxième temps l’importance des défauts superficiels majeurs. Ce projet a fait l’objet d’un financement Adar/Casdar sur la période 2006-2007.
L’outil travaille à partir de prises de vue de la couche superficielle du palox prises à l’aide d’un appareil photo du commerce de cinq mégapixels minimum, ayant un objectif de 28 mm (équivalent à 42 mm en argentique). Le logiciel Pixfel © interprète la photo et en déduit une rame de calibre et des niveaux de coloration.
L'outil Pixfel a été recompensé avec une médaille d'argent à Sitevi 2011
L’avènement des systèmes de vision à coût raisonnable est une opportunité pour proposer à la profession un système de gestion de la prévision qualitative adapté aux stations fruitières. Cette prévision pourra se réaliser dès la récolte, à l’entrée des lots dans la station par la réalisation de prises de vues sur les palox récoltés.
L’objectif est d’estimer précocement et automatiquement le potentiel catégoriel des pommes, à savoir : la rame des calibres, le niveau de coloration de l’épiderme et dans un deuxième temps l’importance des défauts superficiels majeurs. Ce projet a fait l’objet d’un financement Adar/Casdar sur la période 2006-2007.
L’outil travaille à partir de prises de vue de la couche superficielle du palox prises à l’aide d’un appareil photo du commerce de cinq mégapixels minimum, ayant un objectif de 28 mm (équivalent à 42 mm en argentique). Le logiciel Pixfel © interprète la photo et en déduit une rame de calibre et des niveaux de coloration.
L'outil Pixfel a été recompensé avec une médaille d'argent à Sitevi 2011
VVINNER
Capteurs embarqués sur un robot autonome viticole
VVINNER (Vineyard Vigilant & INNovative Ecological Rover) est un projet Européen CIP Eco-innovation. Son objectif est de développer le robot Vitirover dans un robot multi-fonctionnel autonome capable d’acquérir des données nécessaires pour la suivi de l'écosysyème du vignoble, la détection précoce des risques et maladies ou les sources de stress.
Dans le cadre de ce projet, imagro a développé le système de vision et de capteurs.
Dans le cadre de ce projet, imagro a développé le système de vision et de capteurs.
MecaVision
Suivi d'un verger de pommiers à partir de la floraison jusqu'à la récolte
Ce projet vise à déterminer la charge des pommiers pendant la saison de production (entre la stade bourgeons et la récolte). MecaVision est un outil capable de suivre la grossissement des fruits, d'évaluer l'efficacité de l'éclaircissage mécanique et/ou chimique et d'estimer la récolte. Les méthodes développés dans le cadre de ce projet sont capables de détecter et de compter les boutons floraux, les fleurs et les fruits sur les images prises avec un appareil photo grand public.
Aventuria
Détection précoce de la tavelure utilisant des images hyperspectrales