Techniques innovantes pour compter les grains de maïs

Le maïs, aussi connu sous le nom de corn, est un céréale super important qui nourrit à la fois les gens et les animaux. On l'utilise aussi pour fabriquer des biocarburants. Vu son importance, il est crucial de bien compter le nombre de grains de maïs pendant la récolte. Ça aide les agriculteurs à vendre leurs produits, à planifier et à prendre de meilleures décisions. Compter les grains à la main peut être lent et coûteux. Du coup, trouver des moyens plus rapides et efficaces de compter les grains est vraiment précieux.

#L'objectif de l'étude

Dans cette étude, on a développé une nouvelle méthode qui utilise une technique spéciale de traitement d'image appelée pipeline de suggestion et un type de modèle d'apprentissage profond appelé CNN (réseau de neurones convolutifs). Ce truc vise à améliorer le comptage des grains de maïs en utilisant juste un côté d'un épi de maïs, comme le maïs pousse sur la plante.

#C'est quoi le pipeline de suggestion ?

Le pipeline de suggestion comprend plusieurs étapes qui préparent les images des épis de maïs pour l'analyse. Ça se concentre sur le fait de guider l'attention du modèle vers le centre des grains de maïs. Voici comment ça fonctionne :

1. Segmentation : La première étape consiste à identifier les pixels jaunes dans l'image qui représentent les grains. On crée un masque pour isoler l'épi de maïs du reste de l'image.

2. Niveaux de gris et amélioration : L'image est ensuite transformée en niveaux de gris. On applique des techniques pour améliorer la luminosité et le contraste, ce qui facilite la visibilité des grains et enlève le bruit.

3. Seuil : L'image est convertie en format binaire, c'est-à-dire qu'elle montre seulement deux couleurs, pour mieux mettre en avant les grains de maïs.

4. Opérations morphologiques : Cette étape nettoie encore plus l'image en enlevant les artefacts indésirables et en montrant clairement les bords des grains.

5. Marquage des centres des grains : Enfin, le pipeline marque le centre de chaque grain, ce qui aide le modèle à se concentrer sur ces points lors de l'estimation du nombre.

#Le régressor CNN multivarié

Un régressor CNN est utilisé dans cette étude pour compter les grains de maïs en se basant sur les images traitées. Ce modèle traite les images et produit une estimation du nombre total de grains. La conception du CNN comprend des blocs de couches qui aident à extraire des caractéristiques importantes des images tout en préservant les détails nécessaires pour un comptage précis.

Utiliser ce modèle permet de faire de meilleures prédictions. Il peut aussi fournir d'autres infos utiles, comme le nombre de rangées de grains et combien de grains se trouvent dans des rangées spécifiques. L'idée derrière ça, c'est que donner plus d'infos liées au modèle peut améliorer sa performance.

#Collecte de données et expérimentation

Pour développer et tester le modèle, on a collecté des images d'épis de maïs de deux régions différentes au Brésil. L'objectif était d'avoir des images représentant différentes génétiques de maïs et conditions de culture. Chaque épi de maïs a été photographié d'un côté, en s'assurant que les images étaient prises sous des conditions d'éclairage similaires.

Les images étaient divisées en trois groupes pour l'entraînement, la validation et les tests. Ce système permet au modèle d'apprendre d'un groupe tout en étant évalué sur un autre.

#Métriques d'évaluation

Pour mesurer la performance du modèle, on a utilisé des métriques courantes pour vérifier comment les modèles de régression fonctionnent. Ça inclut l'Erreur Absolue Moyenne (MAE) et le R carré (R²). Ces deux métriques aident à déterminer à quel point les prédictions sont proches du nombre réel de grains.

#Résultats

L'étude a montré que la nouvelle méthode de comptage des grains en utilisant le pipeline de suggestion et le régressor CNN a réussi. Dans les tests, cette approche a surpassé les méthodes traditionnelles de comptage manuel.

#Comparaison avec le comptage manuel

La méthode manuelle consiste souvent à estimer le nombre de grains en se basant sur les rangées visibles et les grains. Cependant, utiliser la méthode du régressor CNN a non seulement donné des résultats plus rapides, mais a aussi trouvé un nombre plus proche du nombre réel de grains sur l'épi.

#Effets du pipeline de suggestion

Le pipeline de suggestion s'est avéré bénéfique pour guider l'attention du modèle vers les grains de maïs. Les expériences qui ont utilisé différentes méthodes de prétraitement ont montré que le pipeline de suggestion a mené à une meilleure précision de comptage par rapport aux méthodes standard. Ça a été déterminé grâce à des tests statistiques, qui ont mis en avant des différences significatives en performance.

#Conclusions

En résumé, cette recherche a introduit une nouvelle façon de compter les grains de maïs en utilisant la technologie moderne. Le pipeline de suggestion combiné à un modèle CNN peut estimer rapidement et avec précision le nombre de grains à partir d'une seule image d'un épi de maïs. Les résultats indiquent que cette approche pourrait changer la façon dont les agriculteurs et les chercheurs estiment le rendement du maïs.

À l'avenir, d'autres études pourraient se concentrer sur d'autres facteurs importants, comme le poids des grains, qui est crucial pour comprendre la production globale de maïs. Cette recherche faisait partie d'un projet plus large au Brésil pour améliorer les pratiques agricoles en utilisant la technologie.

L'objectif est de rendre l'agriculture du maïs plus efficace et d'aider les industries alimentaires et de biocarburants à répondre à la demande croissante. En utilisant ces techniques avancées, on peut aider à fournir de meilleurs outils pour les agriculteurs, menant à un système agricole plus productif et durable.