Publié le 14 novembre 2023 01:19:00. Des chercheurs chinois ont mis au point un système innovant de serre numérique jumelle qui promet d’optimiser la récolte des tomates, ouvrant la voie à une agriculture de précision plus efficace et à grande échelle.
- Le système améliore les performances de récolte, réduisant le temps moyen de cueillette de près de 35 % à 7,4 secondes par fruit.
- Il diminue également les collisions accidentelles de 45 % grâce à une meilleure perception de l’environnement.
- Cette technologie, basée sur un jumeau numérique 3D, pourrait être étendue à d’autres cultures en serre.
L’automatisation de la récolte des tomates en serre représente un défi majeur, notamment en raison des difficultés liées à la visibilité des caméras, à l’occlusion des fruits par le feuillage et à la complexité des configurations de plantation. Une équipe de l’Institut d’information agricole de l’Académie chinoise des sciences agricoles a relevé ce défi en développant un système basé sur la création d’un jumeau numérique de la serre.
Selon Chai Xiujuan, scientifique en chef de l’équipe d’innovation en matière de vision industrielle et de robots agricoles, ce système permet de surmonter les obstacles traditionnels.
« Une récolte efficace et peu dommageable reste un défi majeur dans la production moderne de tomates en serre, en particulier dans les environnements de plantation denses. Notre étude présente un système numérique à double commande pour une récolte intelligente des tomates. »
Chai Xiujuan, scientifique en chef
Le cœur de l’innovation réside dans l’utilisation d’une caméra de profondeur mobile, montée sur le robot de récolte. Cette caméra permet de reconstituer un jumeau numérique 3D haute fidélité de la serre, cartographiant précisément la position et l’état de croissance de chaque tomate. À partir de cet environnement virtuel, les chercheurs ont conçu un algorithme d’apprentissage qui optimise les stratégies de récolte, incluant le positionnement du robot, la planification de ses mouvements, la priorisation des fruits à cueillir et l’adaptation aux conditions changeantes.
Lang Yining, membre de l’équipe, explique que cette approche comble un vide dans les méthodes existantes.
« Traditionnellement, une caméra de profondeur est installée sur le bras robotique pour capturer la vue de cueillette et prendre des décisions de récolte. Cependant, ces décisions sont généralement basées uniquement sur le champ de vision local de la position actuelle de la caméra, qui peut contenir seulement quelques tomates. Dans notre approche, une caméra de profondeur montée sur un rail coulissant effectue un balayage dynamique pour reconstruire la structure globale des plantes de serre. Cela crée un jumeau numérique de l’ensemble de l’environnement de culture des tomates et donne à l’algorithme de décision de cueillette une portée d’optimisation beaucoup plus large. »
Lang Yining, membre de l’équipe
Les expérimentations menées à Pékin et dans la région autonome de Mongolie intérieure ont confirmé l’efficacité du système. Les résultats démontrent une amélioration significative des performances de récolte, avec une réduction du temps de cueillette et une diminution des collisions. L’équipe prévoit désormais d’étendre l’utilisation de la technologie du jumeau numérique à d’autres cultures, afin de simuler différents environnements de croissance et de récolte et de former les algorithmes de décision de manière plus efficace et économique.
Selon Lang Yining, ce système ouvre la voie à un déploiement à grande échelle de l’agriculture intelligente, pilotée par les technologies de jumeaux numériques.
« Bien que conçu pour la récolte de tomates, le système présente également un fort potentiel d’application à d’autres cultures en serre dans le cadre de l’agriculture de précision. »
Lang Yining, membre de l’équipe