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Application de l'imagerie hyperspectrale PIR et de la chimiométrie à l'étude de la dureté et de la vitrosité des grains de blé

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Academic year: 2021

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(1)

HAL Id: hal-01605554

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01605554

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Application de l’imagerie hyperspectrale PIR et de la

chimiométrie à l’étude de la dureté et de la vitrosité des

grains de blé

Eloïse Ribette Lancelot, Valerie Lullien-Pellerin, Dominique Bertrand, Benoit

Jaillais

To cite this version:

Eloïse Ribette Lancelot, Valerie Lullien-Pellerin, Dominique Bertrand, Benoit Jaillais. Application de

l’imagerie hyperspectrale PIR et de la chimiométrie à l’étude de la dureté et de la vitrosité des grains

de blé. Les Rencontres du Végétal, Jan 2015, Angers, France. �hal-01605554�

(2)

Application de l’imagerie hyperspectrale

PIR et de la chimiométrie à l’étude de la

dureté et de la vitrosité des grains de blé

Session Sciences et technologies de l’information et

de la communication au service du végétal spécialisé

Benoît JAILLAIS

Ingénieur de Recherches INRA, Nantes

Eloïse Lancelot, Valérie Lullien-Pellerin,

Dominique Bertrand

(3)

Qu’est-ce que le phénotypage?

Phénotype

:

Ensemble

des

caractères

observables (morphologiques, anatomiques et

physiologiques) d'un individu résultant de

l'expression de ses gènes (génotype) et de

leurs éventuelles interactions avec le

milieu

environnant.

L’activité du phénotypage au sein de la

plateforme BIBS

consiste à établir

la

cartographie

de

la

structure

interne

des

graines de grande culture (blé, pois, maïs) au

moyen de signatures spectrales spécifiques

des tissus. L’apport de la chimiométrie permet

de traiter ces images complexes et de relier

les

signatures

spectrales

aux

conditions

(4)

Projet PHENOME 2012-2019

PHENOME

est une infrastructure de phénotypage haut-débit qui équipera la

communauté scientifique française avec un réseau national de plateformes

destinées à étudier la variabilité naturelle d’une grande collection

d’espèces végétales sous divers scénarios environnementaux associés

aux changements climatiques.

Ses objectifs sont:



Construire ou finaliser des platesformes fortement instrumentées sur

sept sites en France, répondant aux besoins des principales espèces

agronomiques et permettant de tester les contraintes environnementales

majeures.



Développer des applications matérielles et logicielles comportant des

sauts technologiques, avec le

développement de nouveaux capteurs,

méthodes d'analyse statistiques

et bases de données.



Diffuser les techniques et méthodes vers la communauté française de

phénotypage (sociétés semencières, instituts techniques, recherche

publique)



Faciliter

l'émergence

de

PME

françaises

impliquées

dans

le

(5)

Développement de nouvelles méthodes d’analyse



Spectroscopie Proche Infrarouge bien maîtrisée



Méthode non-destructive



Rapide



Précise et reproductible



Pas ou peu de préparation des échantillons, verre et quartz

transparents



Pas de consommable/faible coût de fonctionnement



Analyse multiparamétrique



Possibilité de faire de l’imagerie

(6)

Problématique

Farine



-

Blé de qualité supérieure



- Blé boulanger



- Blé biscuitier



- Blé pour autre usage



Taille moyenne des particules



Composition tissulaire



Energie de broyage des grains



Absorption de l’eau liée au taux

d’endommagement de l’amidon

Qualité

Dureté:



Facteur génétique



Adhésion entre les granules d’amidon

et le réseau protéique

Vitrosité :



Facteur environnemental



Degré de porosité de l’albumen

(7)

Problématique

Méthodes utilisées pour mesurer la dureté apparente

- AACC approved NIR method 39-70.02

- AACC approved Particle Size Index (PSI) method 55-30.01

- AACC approved Single Kernel Characterization System (SKCS) method 55-31.01

nécessite de broyer les grains

Techniques destructives

Méthodes utilisées pour mesurer la vitrosité

- Inspection visuelle, mesure moyenne sur plusieurs grains

opérateur dépendant

Peu précis, fastidieux, destructif

(8)
(9)

Description des échantillons

Indice de dureté NIRS

Indice de vitrosité

SF

(Friable et farineux)

17

21

HF

(Dur et farineux)

51

23

SV

(Friable et vitreux)

25

48

HV

(Dur et vitreux)

63

68

4 lots de lignées de blés tendres quasi-isogéniques (97%) qui ne

différent que par le caractère de dureté et de lieux de culture

différents qui permettent l’obtention de vitrosités contrastées.

2 groupes

Grains coupés à 50%

15grains/lot

Grains entiers

15 grains/lots

SF

SV

HF

HV

SF

SV

HF

HV

60 images

60 images

(10)

Système d’imagerie hyperspectrale Proche Infrarouge

Système d’acquisition de type « pushbroom »:

• Acquisition d’une ligne entière (résolution spatiale 26µm)

• Le tapis avance selon la direction y et une nouvelle ligne est acquise

Système HyperPro (BurgerMetrics)

y (318)

~8,2mm

x

(2

3

1

)

~

6

m

m

λ (212)

950-2500nm

Pas ~7nm

Image à la

longueur d’onde

sélectionnée

1min20s/image

(11)

Traitement des données

Extraction de

paramètres de l’image

Traitement de

l’image entière

Prédiction,

Quantification

ACP concaténée

ACP, classification,

régression

Classification,

régression

0 2 4 6 8 10 5 7 4 8 12 11 1 6 3 2 9 10

(12)

Pré-traitement des données

Dépliement de l’hypercube:

Sélection d’une région d’intérêt:

Création d’un masque binaire pour

(13)

Méthode ACP classique

Analyse ACP

1000

1000

220

1000

220

220

Échantillonnage aléatoire :

1000 pixels dans ROI/image

220

60000

Concaténation

60

cubes

dépliés

nxp

nxp

nxp

(14)

Méthode ACP concaténée

Cubes images

dépliés

220

220

220

1

ère

étape

220

220

220

220

220

Matrice de Covariance

«globale»

2

ème

étape

220

220

1. Diagonalisation

de la matrice globale

nxp

10

Scores

2. Projection

sur les vecteurs propres

3

ème

étape

nxp

10

Scores

Repliement des scores

dans les dimensions

initiales de l’image

Scores repliés

=

Matrice de Covariance

Cumulation des matrices

de covariance

nxp

nxp

nxp

(15)
(16)

ACP Classique

Grains coupés

Sur sélection des longueurs d’onde comprises entre 1900 et 2500nm

Grains entiers

PC1

Vitrosité

PC2

Dureté

Vitreux

Farineux

Dur

Friable

Dur

Vitreux

Friable

Farineux

Code couleur :

HF : Hard Farineux

HV : Hard Vitreux

SF : Soft Farineux

SV : Soft Vitreux

(17)

ACP Concaténée

SF

HF

HV

SV

Farineux

Vitreux

Indice mesuré 21

23

48

68

(18)

ACP Concaténée

Score image PC2 des grains coupés

SF

HF

HV

SV

Indice théorique 17

51

25

63

Dur

Friable

(19)

ACP Concaténée

Score image PC1 des grains entiers

SF

HF

HV

SV

Farineux

Vitreux

21

23

48

68

(20)

ACP Concaténée

Score image PC2 des grains entiers

SF

HF

HV

SV

17

51

25

63

Dur

Friable

(21)

Conclusion/Perspectives



Utilisation

de

l’imagerie

hyperspectrale

Proche

Infrarouge

pour

distinguer les caractéristiques de vitrosité et de dureté sur deux

groupes de grains de blé : coupés à 50% et grains entiers.



Développement de méthodes d’analyse basées sur ACP.



Bonne discrimination des échantillons vitreux et farineux pour les deux

groupes.



Meilleure discrimination de la dureté dans le cas des grains coupés.



Technique moins destructive que les techniques traditionnelles et plus

informative (distribution interne), sans biais lié à l’opérateur.



Validation de la méthode sur d’autres échantillons.



Développement d’une méthode de régression entre les images et les

(22)

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