Étude de faisabilité pour le développement d'un système de vision industrielle et d'algorithmes d'IA pour la détection des maladies sur les plants de pomme de terre.

点击翻译按钮获取中文摘要

WD Potato Limited est une entreprise familiale située dans la belle ville de Beeton, en Ontario. WD Potato Limited est une entreprise canadienne qui offre des services de transport aux transformateurs de croustilles entre l'Ontario, le Québec, la Nouvelle-Écosse, l'Île-du-Prince-Édouard et certaines parties des États-Unis. WD Potato Limited exploite également une grande installation de stockage réfrigéré située sur 150 acres. WD Potato Limited possède une grande connaissance et une grande expérience dans la culture, la manutention, le stockage et le transport de pommes de terre pour l'industrie de transformation des chips au Canada et aux États-Unis. WD Potato Limited sous-traite l'approvisionnement en pommes de terre d'une grande base de producteurs de plus de 70 producteurs dans les provinces de l'Ontario, du Québec, du Nouveau-Brunswick, de la Nouvelle-Écosse et de l'Île-du-Prince-Édouard. WD Potato Limited contracte plus de 400 millions de livres de pommes de terre par an et achète 30 millions de livres de variétés de pommes de terre de semence exclusives et publiques pour garantir à nos producteurs la meilleure qualité de semences à planter. Afin de développer un système d'optimisation de la culture de la pomme de terre, l'entreprise a décidé de solliciter les services du centre de robotique et de vision industrielle (CRVI) pour valider la faisabilité technique et les performances d'un système de vision industrielle monté sur une plateforme mobile pour l'acquisition de données et les algorithmes d'IA associés pour la détection des maladies sur les plants de pomme de terre dans les champs. Cette étude faisabilité portera sur l'utilisation de la technologie hyper-spectrale couvrant le spectre de l'ultraviolet jusqu'au spectre proche infrarouge pour la constitution de données capables d'identifier et de distinguer les différentes maladies visibles sur les feuilles des plants de patate. Ensuite d'utiliser les techniques d'IA pour identifier et distinguer automatiquement les maladies sur les plants de patate à partir des données hyper-spectrales.