La mesure de qualité du café passe par une inspection visuelle de chacun des grains : taille, couleur, défauts, etc. Cette évaluation, appelée grading, repose sur des méthodes manuelles complexes et chronophages. Pourtant, elle influe directement sur la qualité perçue et le prix des lots. Grâce à son activité de veille sur les besoins des industriels, la SATT Ouest Valorisation a identifié l’importance de moderniser le grading en proposant une solution automatisée basée sur la vision par ordinateur.
Notre collaboration avec Belco (importateur de café) a permis à nos ingénieurs d’avoir accès à des échantillons représentatifs. Ils ont ainsi pu, en se référant à la norme internationale, caractériser toutes les étapes du grading manuel.
Notre banc d’acquisition automatisé a ensuite permis la création d’un jeu de données d’apprentissage de qualité, pour entraîner des modèles d’automatisation robuste.
Ce banc d’acquisition permet de créer rapidement des conditions variées (luminosités, qualités de caméra, angles, etc.) mais aussi d’identifier des cas critiques pour éviter le sur-apprentissage ou les biais des modèles appris.
Le jeu de données a été utilisé pour entraîner des algorithmes appris de quantification de potentiels défauts (brisures, matières étrangères, champignons, piqûre d’insectes, etc.) et ainsi produire un indicateur sur la qualité du lot (conjointement à un score d’incertitude).
Afin de permettre sa démocratisation, le modèle développé est embarqué dans une application mobile. La solution doit être simple d’utilisation et accessible en tout lieu et à tout moment pour permettre à tous les acteurs de la chaîne d’approvisionnement de contrôler la qualité de la production, y compris les producteurs dans leurs champs.
Pour mener à bien ce projet, nos experts ont bénéficié de l’appui du chercheur Patrick Le Callet et de l’équipe Image Perception Interaction du LS2N (Laboratoire des Sciences Numériques de Nantes), UMR de Nantes Université, Centrale Nantes, l’IMT Atlantique, CNRS et l’Inria.
