Vers une nouvelle génération de capteur pour accéder à l’état hydrique des plantes ?

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Sources : Betsy Skrip, http://news.mit.edu/2017/sensors-applied-plant-leaves-warn-water-shortage-1108

Le MIT a publié, début novembre un article sur son site internet faisant état d’une nouvelle approche pour accéder à l’état hydrique des plantes. L’idée est de faire appelle aux nano-technologies et à l’impression de nano-tubes sur la face inférieure des feuilles. Le réseau de nano-tubes imprimé se trouve modifié en fonction de l’ouverture ou de la fermeture des stomates. Des discontinuités se forme lorsque les stomates s’ouvrent (lorsque la plante transpire) alors que le réseau est intégralement reformé lorsque les stomates se ferment. La conductivité électrique du réseau est ainsi affectée en fonction de la réponse de la plante à la disponibilité en eau. Cette technologie n’en est qu’à ses prémisses mais elle pourrait ouvrir, si les tests sont concluants, à une nouvelle génération de capteurs permettant d’accéder à l’état hydrique des plantes.

http://news.mit.edu/2017/sensors-applied-plant-leaves-warn-water-shortage-1108  

Des nouveaux capteurs pensés par des étudiants et des agriculteurs

UniLaSalle a organisé un atelier de création participative d’objets connectés à destination du monde agricole fin novembre. Cet événement a réuni des étudiants et des agriculteurs et a abouti à quatre capteurs : iPatate, pour controler le stock de pommes de terre, SiloTeam, pour calculer la quantité d’aliment dans les silos de stockage, VegData pour prévenir la pourriture de la salade et Decisio pour suivre l’humidité du sol. Des suites devraient être données afin de mettre en production ces capteurs dans les mois à venir.

Lisez l’article pour plus d’informations.

Capteurs et intelligence des objets en industrie agroalimentaire : maintenance prédictive

Le secteur agroalimentaire est particulièrement exigeant et impose à son industrie de fortes contraintes de traçabilité, d’hygiène, de qualité et de sécurité.

Dans un secteur comme celui-ci, qui ne laisse pas de place à l’erreur, le bon déroulement d’un procédé de transformation nécessite un contrôle permanent tout au long du processus. C’est pour cela que l’essor des capteurs à moindre coût et de l’intelligence des objets, dans une optique d’automatisation et de fiabilisation de ce contrôle, représente un enjeu fort pour cette industrie.

Cependant les capteurs en industrie agroalimentaire ne sont pas seulement au service du process, mais de plus en plus destinés à optimiser la production ( en réduisant au maximum les coûts superflus lié au fonctionnement de l’usine) dans un secteur encore en retard dans ce domaine.
Ainsi au CFIA 2017 (Carrefour des Fournisseurs de l’Industrie Agroalimentaire), qui présente chaque année son usine du futur, les sociétés OET, RF Track, EMA, et Acsystème, se sont associées pour présenter un système de maintenance prédictive.

                                                                 

Ils ont ainsi exposé un préhenseur équipé de capteurs, d’une part virtuels, destinés au contrôle de la dégradation d’une connexion d’air comprimé et qui renvoyaient des données relatives au temps de réaction des mouvements d’ouverture et de fermeture du préhenseur, et d’autres part physiques, relevant les vibrations de la machine par radiofréquence.

Ces capteurs étaient liés par un réseau sans fil bas débit (LoRa) à un logiciel de traitement de données qui compare les informations enregistrées en « temps réel » avec des données de références de bon fonctionnement de la machine. Le logiciel en déduit un état de fonctionnement global du robot, évalue les risques de défaillance et les restitue de manière simplifié.

La maintenance prédictive permet donc de :

  • prédire les défaillances avant qu’elles ne surviennent et donc d’empêcher les pannes intempestives
  • diminuer les coûts/temps de maintenance et d’infrastructure
    • en précisant l’origine de la défaillance
    • en évitant  le remplacement systématique des pièces
  • optimiser la durée de vie des équipements
  • planifier les opérations d’entretien et de réparation avec une avance conséquente
    • de s’assurer de la disponibilité des pièces de rechange
    • de réaliser l’arrêt de maintenance au meilleur moment

 

La maintenance prédictive nécessite cependant des données de fonctionnement normal pour chaque paramètre contrôlé de chaque modèle de machine que l’on souhaite équiper. Ces capteurs seront donc sûrement présents directement sur les machines à la vente.

Les économies liés à la maintenance prédictive sont chiffrées à 24,7 milliards d’euro en 2019 d’après ABI Research et devrait concerner une majeure partie de l’ensemble du paysage industrielle et de l’agriculture.

Sources :

 

¹ https://www.oet.fr/fr/maintenance-predictive-et-intelligence-artificielle

² http://www.acsysteme.com/fr/maintenance-predictive

³ http://www.acsysteme.com/uploads/images/files/presse/RIA%20AVRIL%202017%20-%20N%C2%B0788%20-%20OET%20mise%20sur%20la%20maintenance%20pr%C3%A9dictive.pdf

https://www.sicara.com/maintenance-predictive/?gclid=EAIaIQobChMIjtfBlOqC2AIVmoKyCh1NYQRlEAAYASAAEgKQSvD_Bw

http://www.jautomatise.com/articles_de_la_revue/cfia-2017-secteur-agroalimentaire-pointe-des-technologies

http://www.pole-valorial.fr/52/divers/actus-agenda-valorial/article/l-usine-du-futur-sera-predictive

Sociétés :

http://www.acsysteme.com/fr/

https://www.oet.fr/

http://www.rf-track.com/fr/

http://www.ema.bzh/

 

(suite…)

Esaconnect : les start-ups montrent les tendances

Esaconnect a été l’opportunité pour des jeunes pousses de se faire connaitre mais également de montrer quelles sont les tendances à souligner. Cette édition a permis de mettre en lumière : le partage des savoirs, la surveillance des ravageurs, et l’analyse du potentiel des sols au travers des activités de différentes start-up :

  • Agrifind
  • Plateforme Web sur laquelle les agriculteurs partagent leur expérience et pourront signaler une attaque de ravageurs ou de maladie

  • Agrimagine
  • Plateforme pour échanger savoirs, expertise et expériences qui profiteraient à tous

  • Advansee
  • Piège à insectes sous vidéo-surveillance

  • Projet Data4Soil
  • Plateforme pour suivre la fertilité des sols et identifier les itinéraires techniques à la fois productifs et respectueux de l’environnement.

  • Soyl France
  • Cartographie du potentiel réel des sols à partir de la mesure de la conductivité électrique

  • EchoGreen
  • Capteur de signaux électro-physiologiques émis par les plantes en cas de stress pour détecter les maladies avant l’apparition des symptômes

Pour plus de détails lisez l’article ici !

Un capteur frugal et open source pour mesurer la hauteur et la température des couverts végétaux

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Un article scientifique publié par deux chercheurs de l’USDA Agricultural Research Service (Crop Production Systems Research Unit, Stoneville, USA). Cet article mérite d’être souligné à plusieurs égards :
a) il montre le potentiel des projets comme arduino pour développer des systèmes de mesures sophistiqués embarqués avec un faible coût (260 €),
b) il démontre l’impact que peut avoir le monde de l’open source pour diffuser des innovations de pointe en proposant un ensemble de ressources, de liens, etc. permettant de reconstruire ce système,
c) il démontre qu’il est possible d’accéder à des informations évoluées (hauteur de la végétation, température de la végétation) et de les cartographier avec des solutions à faible coût,
d) il met en évidence la nécessité de développer de nouvelles compétences, de nouvelles organisations pour accompagner les agriculteurs dans la découverte, la fabrication et la co-conception de solutions évoluées de ce type,
e) il montre enfin que les outils d’agriculture de précision sont aussi accessibles pour des petites exploitations (à condition de mettre à disposition les compétences pour les accompagner dans la conception, la fabrication et la mise en oeuvre de cette démarche)
L’article propose une description complète des capteurs, de leur montage, des ressources utilisées, etc. pour reproduire le systéme de mesure présenté.

résumé : Many agricultural applications, including improved crop production, precision agriculture, and phenotyping, rely on detailed field and crop information to detect and react to spatial variabilities. Mobile farm vehicles, such as tractors and sprayers, have the potential to operate as mobile sensing platforms, enabling the collection of large amounts of data while working. Open-source hardware and software components were integrated to develop a mobile plant-canopy sensing and monitoring system. The microcontroller-based system, which incorporated a Bluetooth radio, GPS receiver, infrared temperature and ultrasonic distance sensors, micro SD card storage, and voltage regulation components, was developed at a cost of US$292. The system was installed on an agricultural vehicle and tested in a soybean field. The monitoring system demonstrates an application of open-source hardware to agricultural research and provides a framework for similar or additional sensing applications.

référence : Fisher, D. K., & Huang, Y. (2017). Mobile Open-Source Plant-Canopy Monitoring System. Modern Instrumentation6(01), 1.

Notiphy : un objet connecté pour les délais de ré-entrée dans les parcelles

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Sources : http://www.tracesecritesnews.fr/actualite/quatre-start-up-a-la-pointe-des-usages-numeriques-dans-les-process-et-la-consommation-alimentaire-s-exposent-a-la-food-use-tech-106727#.WfrYGO9V1uI.linkedin

« Mario Rega n’est pas informaticien mais ingénieur en biologie. La préoccupation de l’environnement et de la santé l’ont conduit à imaginer un témoin de la présence de pesticides dans le milieu agricole. L’exploitant agricole renseigne un logiciel (baptisé Notiphy) sur la nature du traitement par identification des molécules, la date de l’opération et la localisation de la parcelle. Ces informations sont communiquées par bluetooth à une boîte bourrée d’électronique, implantée au sein de la parcelle qui émet un signal lumineux tant que le traitement est actif. Pour ne pas nuire au paysage, la balise – autonome pendant au moins une saison grâce à des piles classiques rechargeables – , prend la forme d’une petite maison en bois dont le design s’identifie au lieu où elle est implantée : un toit qui imitent les tuiles vernissées par exemple dans le vignoble bourguignon. »

Un système d’abonnement par mail ou SMS avertit le voisinage des dates de pulvérisation. L’outil participe aussi à la sécurité au travail des employés agricoles. Trois témoins tests ont été installés dans des vignobles de Bourgogne, du Bordelais et de Champagne pour argumenter la commercialisation qui démarre.

Un capteur portable pour estimer la teneur en protéine du blé

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GrainSense est un capteur portable (vraisemblablement basé sur la spéctrométrie) qui permet de déterminer la teneur en protéine du blé. Destiné à des acteurs de terrain (agriculteurs, conseillers), il permet d’effectuer des mesures rapidement et de maniére non destructive. Son intérêt est de pouvoir apporter des éléments de réponse de maniére immédiate pour répondre à des questions pratiques du type :

- est-ce la meilleure date pour récolter ?

- est-ce que le concentré que je donne à mes animaux à la teneur en protéine requise ?

- puis-je mélanger ces deux récoltes dans le même silo de stockage ?

On pourra consulter : http://www.grainsense.com/services

Une association de capteurs pour monitorer son troupeau de vaches

Vel’Phone pour le vêlage, HeatPhone pour les chaleurs, FeedPhone pour les indicateurs d’ingestion et de rumination et enfin San’Phone pour détecter les troubles de la santé : un ensemble de capteurs pour suivre de près les vaches via un smartphone.

Regardez la vidéo pour plus de détails !

En direct d’ECPA : Comment générer des cartes de rendement fiables à grande échelle ?

image_ECPA_GalloC’est la question que s’est posée l’entreprise viti-vinicole Gallo (Californie). L’entreprise a équipé toutes les entreprises de machines à vendanger assurant la récolte sur l’aire d’approvisionnement de la winery, avec des capteurs de rendement. Plus de 50 machines ont ainsi été équipées avec le système ATV (Australie) permettant de peser la vendange qui transite par le convoyeur latéral d’évacuation de la vendange. Les machines sont également équipées de dGPS permettant de localiser toutes les données de pesées. L’ensemble du dispositif couvre une surface de vendangée d’environ 5000 hectares. Les problèmes rencontrés sont multiples (formation et sensibilisation des chauffeurs de machine, collecte des données, etc.). L’un des problèmes majeur reste que le capteur de pesée embarqué doit être étalonné par une pesée de la courroie à vide. Cette procédure contraignante ne peut être demandée aux chauffeurs de machine (en plus des opérations d’entretien et de réglage classiques). Il en résulte de grosses différences entre les données acquises par les machines. Ce problème est clairement visible (cf. figure) lorsque deux machines récoltent la même parcelle; des bandes de rendement artificiellement plus élevé ou plus faible apparaissent alors en fonction des zones récoltées par chacune des machines. Afin de pallier ce problème, l’entreprise a exploré plusieurs approches destinées à effectuer un étalonnage « en ligne » en limitant les opérations de saisie supplémentaires et en profitant de la logistique du chantier de récolte (pesée des bennes en entrée de cave). La communication présentée par un chercheur de l’entreprise Gallo vise à partager l’expérience acquise au cours des 4 années de développement de la méthode. L’enjeu est une démarche de traçabilité automatisée permettant d’associer chaque pesée de benne en cave avec les données de la machine à vendange.

A noter, que l’élaboration systématique des carte de rendement s’inscrit dans une démarche de meilleure maîtrise des volumes de raisin apportés. L’idée est de développer un véritable service de conseil intégré auprès des viticulteurs afin de les aider à mieux maîtriser leurs rendement et la variabilité des parcelles : Quoi de mieux que de visualiser le résultat en fin de cycle (carte de rendement) pour quantifier les changement de pratique et voir leurs effets de manière objective !

Référence : B. Sams, C. Litchfield, L. Sanchez and N. Dokoozlian, 2017. Two methods for processing yield maps from multiple sensors in large vineyards in California. Advances in Animal Biosciences: Precision Agriculture (ECPA) 2017, (2017), p 530–533. doi:10.1017/S2040470017000516

 

Le point sur les recherches en capteur d’invertébrés dans les cultures

Un article scientifique qui vient d’être publié dans le journal of precision agriculture par des chercheurs Australiens. Cet article fait le point sur l’état des recherches en matière de système de détection des invertébrés (Limaces, escargots, sauterelles, papillons, etc.) susceptibles de ravager les cultures. L’article est intéressant car il fait un point sur les recherches dans ce domaine en ayant une grille d’analyse « pratique » sur les possibilités d’application sur le terrain. Il considère les technologies susceptibles d’être intégrés dans des réseaux de mesure autonomes. L’article identifie deux axes de recherche prometteurs dans ce domaine :
– l’acoustique (mesure du son, des vibrations, etc.), avec des applications pour la détection des insectes dans le sol, dans les silos, dans le bois, etc.
– la vision artificielle (analyse d’images et reconnaissance de formes), selon les auteurs, la vision artificielle présente beaucoup d’avantages pour la détection des invertébrés in situ, les auteurs notent toutefois qu’il existe beaucoup de recherches menées en laboratoire sur la partie traitement et reconnaissance mais qu’il y a un problème évident de transfert de cette technologie pour des applications/validations en plein champs. Les auteurs proposent une analyse des verrous à lever pour arriver à des système de mesure opérationnels dans les cultures.

Résumé : (Precision agriculture needs integrated pest management (IPM), for which detection and identification of target invertebrate species is a prerequisite. Researchers have been developing various technologies to detect pests more efficiently and accurately. However, these existing sensing technologies still have limitations for effective infield applications. This review paper aims to explore the relative technologies and find a sensing method that has potential to detect and identify common invertebrates on crops, such as butterflies, locusts, snails and slugs. It was found that there are two main research branches for invertebrate detection and identification: acoustic sensing and machine vision system (MVS). Acoustic sensing is suitable for detecting and identifying pests in soil, stored grains and wood, while usually acoustic sensors need to be attached to samples for inspection, which causes difficulties for efficient infield applications. MVS has the potential to provide a more effective and flexible way to detect and identify invertebrates on crops. In recent work with MVS, the technologies of invertebrate identification have been intensively studied, however, infield detection is relatively weak. This review points out the current research gaps and then discusses the potential research directions.

référence : Liu, H., Lee, S. H., & Chahl, J. S. (2016). A review of recent sensing technologies to detect invertebrates on crops. Precision Agriculture, 1-32.