Cas de réussite : classification de graines avec le deep learning pour Argirella Nervosa

Cas de réussite : classification de graines avec le deep learning pour Argirella Nervosa

Le deep learning est une technique d’extraction et de traitement de données de haute précision, basée sur des réseaux neuronaux. Le producteur de semences Argirella Nervosa S.L. utilise déjà ce système pour la classification de graines par vision artificielle, grâce à Rosepetal.

Grâce au deep learning (ou apprentissage profond), il est possible de détecter des défauts sur des produits organiques, d’effectuer une reconnaissance optique de caractères et de classer des produits selon leur taille, leur couleur, leur forme ou toute autre caractéristique.

Il s’agit d’un système de très haute précision qui fonctionne à l’aide d’algorithmes simulant le fonctionnement du cerveau humain — d’où l’expression « basé sur des réseaux neuronaux ».

Le défi du client

L’année dernière, Argirella Nervosa, producteur spécialisé dans les semences biologiques (OEM), nous a contactés pour mettre en place un système de classification de graines sur sa ligne de production.

Qu’est-ce que Rosepetal ?

Rosepetal est une suite logicielle de vision artificielle utilisant l’apprentissage supervisé et semi-supervisé via des réseaux neuronaux convolutifs.

Il s’agit d’un logiciel de deep learning très fiable, développé par le groupe AIS, compatible avec n’importe quelle caméra déjà installée dans l’entreprise. C’est ce système que nous avons mis en œuvre avec succès chez Argirella Nervosa.

Bien que Rosepetal soit généralement utilisé pour des produits organiques complexes (pain, biscuits, fruits…) ou des produits assemblés manuellement (barquettes, notices, étiquettes), ses possibilités sont infinies.

Le besoin exprimé par Argirella Nervosa

Menée par Jairo Reig Boronat, l’entreprise avait besoin d’un système de classification de graines basé sur la vision artificielle. Étant donné la complexité du produit, seule une technologie de deep learning pouvait garantir le succès.

L’objectif était d’automatiser le contrôle qualité sans qu’un opérateur spécialisé (généticien) ne soit constamment présent. Ce dernier pouvait alors se concentrer sur la validation finale des données, libérant du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Les résultats obtenus avec Rosepetal

Nous avons mis en place un système de classification des graines via vision artificielle. Les graines passent une à une sur un convoyeur, et grâce à Rosepetal, elles sont classées en 4 à 5 groupes différents selon leur qualité.

Ce système a permis :

• un contrôle qualité automatisé ;

• une inspection 100 % en ligne ;

• une intégration complète à la production ;

• la création d’une base de données précise et sans erreurs.

Avant Rosepetal, avec un contrôle manuel visuel, Argirella Nervosa estimait à 20 % le taux d’erreurs, avec de nombreuses imprécisions dans la base de données.