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We can even detect the hidden ones

Contrôle qualité des fruits et légumes

18 février 2022 | Lecture 3 min

Avec des exigences de qualité de plus en plus complexes pour la vente de fruits et légumes, les besoins en automatisation des processus de contrôle augmentent aussi.


Nous vous présentons ici les critères les plus courants qui permettent de déterminer la qualité d’un produit agricole et les techniques de vision qui existent aujourd’hui pour détecter les défauts.

Nuances de couleur

Si la couleur détermine souvent le niveau de maturité d’un produit alimentaire, elle est aussi utilisée à des fins de classification par les supermarchés.

Les supermarchés haut-de-gamme ont tendance à privilégier les produits parfaits avec certaines nuances de couleurs, et sont prêts à payer plus pour les obtenir. Il est donc dans l'intérêt des producteurs de fruits et légumes d'assurer une classification adéquate et rapide.

Les caméras linéaires couleur permettent de reconnaître automatiquement les couleurs et d’assurer le tri des produits à très grande vitesse.

Nous vous expliquons ici comment elles fonctionnent.

Taille


Les supermarchés fixent les critères de taille des produits souhaités. Pour obtenir le meilleur rendement possible et réduire les déchets au maximum, les producteurs devront récolter au bon moment.

Il est possible d’automatiser ce processus avec un système de vision : celui-ci génère des données sur la position et la taille des produits dans les champs et permet ainsi d’identifier ceux qui peuvent être récoltés.

L'emplacement de chaque fruit ou légume répondant aux critères est alors transmis à un système de cueillette automatisée qui remplace la récolte à la main. Pour les fruits et légumes qui n’ont pu être récoltés, le système détermine à quel moment ils pourront l’être en prenant en compte les prévisions météorologiques.

Le LMI Gocator est parfait pour scanner les cultures en 3D, son indice de protection IP67 le rend également idéal pour fonctionner en extérieur.

Voici ici un bel exemple de son utilisation pour automatiser la récolte du brocoli.

Tous les produits vont naturellement présenter des variations de forme et le système de vision devra en tenir compte dans son processus de classement.

Défauts de forme


La forme des fruits et légumes est également un critère de sélection pour trouver les produits « parfaits ». Il est donc intéressant pour les agriculteurs de les séparer des fruits et légumes aux formes inhabituelles.

Le logiciel de vision industrielle HALCON de MVTec utilise des algorithmes de deep learning qui permettront au secteur agricole d'être plus productif, efficace et durable.

Les défauts ne sont malheureusement pas toujours visibles en surface. Il est alors nécessaire de recourir à des techniques permettant de voir au-delà.

Produits délicats


Les fruits et légumes délicats peuvent très facilement s’abîmer entre le moment de leur récolte et leur présentation sur les étals. Même en y faisant attention, il existe toujours un risque de meurtrissures au cours des nombreuses manipulations, par l’homme ou la machine. Celles-ci peuvent rester invisibles en surface.

Moisissures


Les moisissures peuvent se développer sur les produits vivants et en décomposition, et se propager assez rapidement. Lorsqu’un système de vision couleur ou un œil bien entraîné les détecte, il est souvent déjà trop tard et le champignon s’est déjà fortement développé. Une détection précoce des moisissures peut aider à réduire sa propagation et à réduire les coûts.

Maturité

La couleur d’un fruit ou légume détermine souvent son degré de maturité. Les systèmes de vision couleur sont dans ce cas parfaits pour cette tâche. Mais comment procéder avec les produits qui ne changent pas de couleur à maturité ? L'inspection au niveau moléculaire est alors nécessaire. Les dernières avancées technologiques en matière de vision industrielle peuvent y contribuer.

Parasites & maladies

Il est important de reconnaître très tôt la présence de parasites et de maladies dans les cultures afin de pouvoir réagir rapidement. Généralement, les maladies sont identifiées et traitées manuellement. Cependant, les signes de maladie ne sont pas toujours visibles en surface et demandent à être identifiés avec de meilleures méthodes d'inspection.

Les progrès récents en vision industrielle ont permis de développer de nouvelles techniques qui permettent de voir au-delà de la surface des fruits et légumes afin de détecter les meurtrissures « cachées », les moisissures, les maladies et les parasites qui restent invisibles avec un système traditionnel de vision industrielle couleur. Ces nouveaux systèmes de vision sont par exemple en mesure de détecter la maturité d'un produit sans que celui-ci ne change de couleur en mûrissant, comme c’est le cas pour un avocat.

La vision hyperspectrale rend possible l’inspection des matières organiques au niveau des molécules, apportant à la vision industrielle tous les avantages de la spectroscopie.

Pour en savoir plus sur son fonctionnement, consultez notre site.

Intelligence artificielle dans les champs

L'agriculture moderne utilise la vision industrielle non seulement dans les applications d'automatisation et de robotique, mais aussi pour l'inspection des semences et des récoltes. Le logiciel de vision industrielle HALCON de MVTec utilise des algorithmes de deep learning qui permettront au secteur agricole d'être plus productif, efficace et durable.

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