Experte en Chimiométrie et Machine Learning pour l’analyse des images hyperspectrales, l’équipe d’Ondalys présente ses travaux lors de conférences scientifiques.
Consultez ci-dessous un panel des présentations scientifiques d’Ondalys
sur le thème de l’analyse des images hyperspectrales (HSI).
Journées scientifiques du GFSV 2024
L’imagerie hyperspectrale au champ : traitement du signal, traitement de l’image et modélisation par Machine Learning.
Dans un contexte plein de défis pour le secteur viticole, notamment liés au changement climatique et aux maladies de la vigne, le projet Européen VINIoT, cofinancé par le programme Interreg SUDOE, avait pour objectif de développer et valider un nouveau service technologique de surveillance des vignobles, visant à surveiller les plantations en temps réel et à distance.
Cette étude présente un cas d’analyse d’images hyperspectrales réalisé par Ondalys au sein de ce projet, en collaboration avec l’INRAE (UMR ITAP, Équipe COMIC) et l’IFV (IFV Sud-Ouest).
Lors de mesures de grappes au vignoble, avec une illumination naturelle très variable en fonction de la météo, de fortes ombres portées et sans fond uniforme (présence d’autres grappes, feuilles, etc.) apparaissent, rendant ainsi le détourage de l’objet d’intérêt et le traitement des images hyperspectrales complexes.
Le modèle de régression linéaire le plus répandu (Partial-Least Squares Regression – PLS) a été comparé à un modèle de Machine Learning (Support Vector Machines – SVM) pour la prédiction du taux de sucre et des anthocyanes, en conditions de mesures au laboratoire (conditions contrôlées) et au vignoble (conditions réelles).
Découvrez la méthodologie avancée de détourage automatique des images au champ ainsi que les performances obtenues sur les modèles de prédiction du taux de sucre (°Brix) sur certains cépages. Ces résultats jugés satisfaisants par les expérimentateurs ouvrent des perspectives et des recommandations pour la suite.
Rencontres scientifiques HélioSPIR 2023
Modélisation quantitative à partir d’images hyperspectrales proche infrarouge. Cas pratique de l’igname
Cette étude a été initiée lors du stage de Julien Boyer au sein de l’UMR Qualisud du CIRAD, dans le cadre du projet RTBfoods, visant à assurer et généraliser l’adoption de variétés améliorées de Racines, Tubercules et Bananes à cuire (RTB), puis a été poursuivie chez Ondalys.
La présente étude avait pour but de réaliser des modèles de classification et de quantification pour la prédiction de la qualité de cuisson (bonne/mauvaise) de l’igname à partir d’images hyperspectrales. L’objectif final était de fournir aux sélectionneurs de variétés, des outils rapides et non destructifs pour le phénotypage à haut débit de l’igname.
A cette fin, une comparaison de différentes approches de traitements d’images hyperspectrales ainsi que l’application de ces modèles à l’ensemble des pixels des images ont été réalisées pour prédire la teneur en matière sèche de l’igname frais.
L’imagerie hyperspectrale proche infrarouge, méthode rapide, simple et qui nécessite peu de préparation d’échantillon, permet d’obtenir une mesure plus représentative que la spectroscopie classique ainsi qu’une visualisation spatiale des composés d’intérêt pour détecter des hétérogénéités.
En tant qu’Institut Technique, nous faisons régulièrement appel à Ondalys pour nous permettre d’anticiper et de gérer la mise en place de méta-projets expérimentaux. Spécialisés dans l’acquisition de données, il est essentiel pour nous d’en optimiser le traitement pour mieux comprendre les phénomènes complexes étudiés. L’expertise de spécialistes comme Ondalys n’en est que plus essentielle.Nos prochaines formations
Ondalys, organisme de formation agréé, délivre des formations inter et intra-entreprises professionnelles aux industriels et institutionnels.
Notre expertise au service de l’analyse de vos données
Fort d’une expérience de plus de 15 ans dans l’analyse de données (chimiométrie), en particulier appliquée aux mesures spectroscopiques, analytiques et sensorielles, nos équipes vous accompagnent à chaque étape de vos projets
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