Des robots aident à éclaircir les vergers de pommiers

Aotearoa Nouvelle-Zélande a une grosse industrie de la pomme qui est en pleine expansion. Cependant, beaucoup de vergers ont du mal à trouver assez de travailleurs qualifiés pour les tâches saisonnières comme l'éclaircissage. L'éclaircissage est super important parce que ça aide les pommiers à mieux pousser en réduisant le nombre de pommes par arbre pour que celles qui restent puissent bien se développer. Pour prendre les bonnes décisions d'éclaircissage, les gestionnaires de vergers doivent savoir exactement combien de pommes il y a sur chaque arbre. Malheureusement, les feuilles denses peuvent cacher les pommes, rendant le comptage précis difficile.

Pour résoudre ce problème, des chercheurs ont conçu un Robot qui peut cartographier les pommes et aider au processus d'éclaircissage. Cet article décrit comment le robot a été créé, comment il fonctionne et quels sont les premiers résultats.

#La Plateforme Robotique

Le robot, nommé Archie Snr, est conçu pour se déplacer dans les vergers de pommes et scanner les arbres une branche à la fois. Il peut s'occuper d'arbres d'environ 3,4 mètres de hauteur. Le robot a un bras robotique équipé de deux caméras stéréo, montées sur des rails qui permettent au bras de se déplacer le long des deux côtés de l'arbre. Ce design aide le robot à collecter des données sous deux angles, ce qui est essentiel car certaines pommes peuvent être cachées d'un côté à cause des feuilles.

Il y a plusieurs raisons d'utiliser ce design. D'abord, scanner des deux côtés aide à réduire les problèmes de lumière qui peuvent survenir quand le soleil brille directement dans une caméra. Ensuite, ça minimise les effets du vent qui peuvent secouer l'arbre et perturber le processus de scan. Enfin, cette approche assure que le robot peut voir les pommes qui pourraient être cachées de l'autre côté des branches.

#Système de Vision pour la Cartographie des Fruits

Pour que le robot prenne des décisions d'éclaircissage précises, il doit créer des cartes détaillées des petits fruits le long des branches. C'est pas facile parce que les feuilles peuvent bloquer la vue des fruits, et les pommes ont tendance à pousser en grappes, ce qui les rend difficiles à voir.

Pour surmonter ce défi, le robot utilise un processus avec ses bras robotiques pour capturer des images sous plusieurs angles autour des branches. Les images sont ensuite traitées pour créer une carte 3D des petits fruits. Le robot utilise une technologie avancée pour s'assurer que chaque image est bien alignée, permettant un meilleur comptage et dimensionnement des fruits.

Les caméras sont placées à une distance des branches pour capturer des images claires. Le processus de scan implique de déplacer les bras robotiques en arc pour couvrir toute la largeur de la branche. Chaque branche est scannée des deux côtés, ce qui donne une image complète de la distribution des petits fruits.

#Détection des Petits Fruits

Un des aspects clés du design du robot est le système de détection des petits fruits. Le robot utilise des modèles d'apprentissage profond pour reconnaître et localiser les petits fruits dans les images qu'il capture. Pour entraîner ces modèles, les chercheurs ont manuellement étiqueté des images de divers vergers sous différentes conditions d’éclairage.

Le modèle entraîné peut identifier les petits fruits en fournissant un masque qui met en valeur le fruit dans les images. Ça permet au robot d'extraire des détails sur la taille et la position des petits fruits. Le système de détection est essentiel pour s'assurer que le robot peut cartographier avec précision les petits fruits, même dans des conditions d'éclairage difficiles.

#Scan et Traitement des Données

Une fois les images capturées, l'étape suivante est de les convertir en données de profondeur, qui indiquent au robot la distance de chaque petit fruit. Ces infos de profondeur sont cruciales pour cartographier avec précision les petits fruits dans l'espace 3D.

Pour générer les données de profondeur, le robot utilise une technique spécialisée qui s'est avérée efficace. Les chercheurs ont sélectionné une approche qui avait été testée et qui montrait de bons résultats. Cela permet au robot de produire des cartes de profondeur de haute qualité qui représentent bien la position de chaque petit fruit.

Avec les données de profondeur, le robot peut alors ajuster une forme géométrique autour de chaque petit fruit pour mieux comprendre sa taille et sa position. Ce processus d'ajustement aide à s'assurer que les détails du petit fruit sont correctement représentés dans la carte 3D.

#Évaluation des Performances

Pour tester l'efficacité de la plateforme robotique, les chercheurs ont réalisé des essais dans un verger de pommes à Hastings, Nouvelle-Zélande. Le but était de voir à quel point le robot pouvait compter et mesurer les petits fruits comparé aux comptages manuels.

Pendant les essais, le robot a scanné les branches et enregistré le nombre de petits fruits et leurs tailles. Les résultats ont ensuite été comparés aux comptages faits à la main pour valider les performances du robot.

L'évaluation a montré que le robot pouvait atteindre une précision globale de 81,17 % en comptant les petits fruits. C'est une amélioration significative par rapport aux scans d'un seul côté, qui avaient une précision de 73,7 %. Bien que le robot ait produit de bons résultats, il a aussi été constaté qu'il estimait parfois incorrectement les tailles des petits fruits.

#Résultats

Les tests ont révélé que le robot était assez efficace pour détecter les petits fruits. En scannant des deux côtés, il avait un taux de rappel d'environ 92,6 %, ce qui signifie qu'il a réussi à détecter la plupart des petits fruits présents. Cependant, la précision était légèrement inférieure, ce qui indique un certain sur-comptage. Le robot a parfois compté des petits fruits inexistants, entraînant des faux positifs dans ses résultats.

Le robot a également fourni des estimations de taille pour les petits fruits, avec une erreur quadratique moyenne de 5,9 %. Cela signifie qu'en moyenne, les estimations de taille étaient très proches des tailles réelles mesurées à la main, bien qu'il y ait eu un certain biais en faveur des plus gros petits fruits.

#Conclusion

Le développement de la plateforme robotique pour la cartographie des petits fruits marque un pas en avant important pour l'industrie de la pomme en Nouvelle-Zélande. En automatisant le processus de comptage et de mesure, le robot peut aider les gestionnaires de vergers à prendre des décisions d'éclaircissage plus éclairées. Cela peut, à son tour, mener à une meilleure qualité des fruits et à un meilleur rendement.

Les résultats montrent que le système robotique peut scanner efficacement les arbres et produire des données utiles pour les producteurs. Avec une précision de plus de 81 % et de bonnes estimations de taille, cette technologie peut soutenir l'industrie de la pomme face aux pénuries de main-d'œuvre et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Les améliorations futures se concentreront sur le perfectionnement de l'alignement des scans et sur la résolution des problèmes de sur-comptage et de biais d'estimation de taille. La recherche continue dans ce domaine promet d'améliorer encore les capacités des systèmes robotiques en agriculture, au bénéfice de l'ensemble du secteur.