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La robotisation de la récolte : défis et solutions émergentes

Les robots cueilleurs ont fait leur apparition, dans les champs, les vergers et les serres. Découvrez dans cet article de blogue les principaux défis auxquels ils sont confrontés.

Agriculture Transformation agroalimentaire
Donald Prévost
Date  Décembre 2023

L’industrie agricole fait face depuis plusieurs années à une pénurie de main d’œuvre qualifiée et une augmentation des coûts associés à cette dernière. Afin d’optimiser l’utilisation des ressources dont elle dispose, l’industrie a automatisé un grand nombre de ses opérations d’exploitation, notamment la récolte. Dans ce contexte, les récolteuses mécanisées autonomes ou semi-autonomes ont pris d’assaut les champs.

Toutefois, en production maraîchères, plusieurs cultures sont encore récoltées manuellement. C’est le cas notamment pour la laitue, les choux-fleurs, les brocolis, les poivrons, les aubergines, les asperges, les concombres et les tomates. La récolte de ces cultures demande beaucoup de précision. Souvent fragiles, les fruits et légumes doivent être manipulés avec précaution pour ne pas être endommagés, ce qui affecterait directement les revenus des exploitants agricoles. Habituellement effectuée manuellement par une main d’œuvre spécialisée, la récolte de ces cultures nécessite que les fruits et légumes matures soient repérés sous le feuillage et soient récoltés sur une courte période pour un rendement optimal.

Afin de faire face à ces enjeux spécifiques, les robots cueilleurs ont fait leur apparition, aussi bien dans les champs, que dans les vergers et les serres.

Les défis de la récolte automatisée

Les principaux défis auxquels sont confrontés les robots cueilleurs consistent à :

  • Identifier les fruits et légumes matures à travers le feuillage et dans toutes les conditions environnementales (pluie, faible luminosité, boue, poussière, etc.) ;
  • Caractériser et positionner dans l’espace les fruits et les légumes afin de guider les bras robotisés pour la saisie et la coupe ;
  • Couper ou cueillir de façon sélective ou non sélective les fruits et les légumes ;
  • Manipuler les fruits et les légumes matures sans les endommager ;
  • Se déplacer dans les champs, les vergers ou les serres sans endommager les cultures et les infrastructures.

Ce qui distingue les robots cueilleurs des récolteuses mécanisées, est l’ajout de plusieurs technologies telles que des caméras, des capteurs, des bras robotisés ainsi que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle. Découvrez les principaux capteurs optiques utilisés en agriculture en lisant cet article de blogue.

Plusieurs intégrateurs et équipementiers de machineries agricoles ont franchi le pas et travaillent à intégrer des systèmes de vision et des bras robotisés sur leurs équipements agricoles pour en faire des robots cueilleurs.

Des robots qui récoltent comme des cueilleurs expérimentés

Les robots cueilleurs sont des machines autonomes conçues pour récolter des fruits et des légumes dans les champs, les vergers et les serres. Ils sont équipés d’un système de vision constitué de capteurs optiques et de caméras, qui détectent les légumes et les fruits partiellement ou presqu’entièrement cachés sous le feuillage, et évaluent leur position, leur taille, leur volume, leur forme, leur couleur et déterminent le moment optimal pour la récolte, quelles que soient les conditions environnementales. Les systèmes de vision optiques sont assimilés à l’œil du robot et peuvent être installés sur des véhicules motorisés équipés de bras robotisés munis de pinces et de systèmes de coupe.

Un robot cueilleur de brocolis en champs

Afin de répondre aux besoins des équipementiers et des exploitants agricoles, INO a développé AxomAcu, un module de vision intelligent et versatile utilisé pour la récolte robotisée et l’agriculture de précision. Cette solution peut détecter, suivre la position, et déterminer la taille des fruits ou des légumes et guider le système de récolte en temps réel. Contactez-nous pour en savoir plus sur la solution AxomAcu.

En utilisant AxomAcu, Univerco a mis au point un équipement qui permet d’automatiser la récolte de brocoli dans les champs. Univerco avait comme défi d’intégrer de la technologie avancée dans son équipement afin de récolter plusieurs rangées à la fois et détecter les têtes de brocolis.

Détecter les brocolis en plein champ n’est pas chose facile. La taille, la forme et le volume varient d’un spécimen à l’autre. Dans ce contexte, les systèmes et les algorithmes qui détectent ces légumes doivent être capables de considérer un vaste spectre de spécifications. Dans les champs, les brocolis sont souvent cachés sous du feuillage, n’offrant qu’une vision partielle des légumes. Il faut donc que les systèmes de vision et les algorithmes d’IA repèrent ces brocolis cachés, ou détectent des indices de leur présence pour enfin guider les bras robotisés vers les brocolis peu importe à quelle hauteur ils poussent.

Un robot cueilleur de concombres en serres

Dans les serres canadiennes, il est courant de cultiver les concombres selon la méthode du fil de fer en hauteur. Autrement dit, les concombres poussent selon une configuration verticale et suspendue. La visibilité des concombres sur la vigne représente un défi pour le robot de récolte, car il doit détecter et différencier ce qui est un concombre, une vigne, une feuille et les vrilles du plant de concombre.

Il peut être difficile de localiser correctement le concombre sur la vigne, car il pousse à des endroits et à des hauteurs différentes le long de la rangée, certains étant situés plus en arrière dans le feuillage et d’autres vers l’avant. Le robot de récolte doit localiser le concombre, passer à travers les vignes pour le cueillir et s’assurer qu’en tirant le concombre, il n’accroche pas une vigne et ne fasse pas tomber la rangée de plants.

Pour répondre à ces enjeux, INO et Vineland Research and Innovation Center ont développé un robot autonome de récolte de concombres. Vous en apprendrez plus en lisant l’étude de cas Un partenariat pour régler les problèmes du secteur agroalimentaire.

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En conclusion, l’automatisation et la robotisation des récoltes, qui utilisent les systèmes de vision dotés d’intelligence artificielle, permettent de palier aux enjeux auxquels est confrontée l’industrie agricole, et contribuent à accroitre la productivité et la rentabilité des exploitants agricoles. L’emploi de robots cueilleurs en champs, en verger et en serres, permet non seulement la réduction du coût de la main d’œuvre, mais aussi l’augmentation de la qualité et de la quantité des cutures récoltées ainsi qu’une meilleure gestion des cultures en réduisant notamment les pertes de récoltes.

À propos de l'auteur

Donald Prévost

Gestionnaire de solutions

Donald Prévost, PhD, a obtenu ses baccalauréats et maitrise en physique de l’université Laval en 1990 et 1992, puis son doctorat en physique de l’image de l’université Paris-Sud en 1995. Il cumule 25 ans d’expérience professionnelle au sein d’INO aux titres de chercheur, chef de groupe, gestionnaire de programme puis maintenant gestionnaire de solutions.

Spécialiste de l’intelligence artificielle et de l’optimisation combinatoire appliquées au traitement des images et des vidéos, il est l’initiateur des développements  d’INO ayant conduit à l’élaboration des plateformes actuelles de détection et suivi d’objets, de reconstruction 3D de scènes, de fusion et rehaussement d’images et de déploiement de capteurs.

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