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Space 2019 l imagerie 3 d au service de l_elevage

Clément Allain Institut de l'Elevage idele Laurent Delattre (3D Ouest) Yannick Le Cozler (AgrocCampus Ouest)

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L’imagerie 3D au service de l’élevage
12 septembre 2019
Programme
• Imagerie 3D : témoignage d’une PME – Laurent Delattre (3D Ouest)
• L’imagerie 3D en élevage bovin : une approche collaborative réussie de R&D
– Yannick Le Cozler (AgroCampus Ouest)
• Perspectives pour les éleveurs appliquées aux ovins et veaux de boucherie –
Clément Allain (Institut de l’Elevage)
• Questions / Discussion
12 septembre 2019
L’imagerie 3D appliquée à l’élevage :
témoignage d’une PME bretonne
Laurent DELATTRE, Jean-Michel DELOUARD (3D Ouest)
112 Septembre 2019
3D Ouest en bref
• PME située à Lannion (22)
• 35 personnes dont 4 sur le bureau d’études
• Bureau d’études :
• Electronique / Informatique industrielle
• Algorithmes de vision 2D / 3D
• Prototypes
212 Septembre 2019
Principe du scan 3D
• Système d’acquisition permettant de numériser en 3D une scène, un objet, etc.
• Non intrusif : acquisition de l’enveloppe externe (Ce qui est visible à l’œil nu)
• Plusieurs formats de sortie
• Carte de disparité / profondeur
• Nuage de points
• Mesh
312 Septembre 2019
Les premiers projets
• Scanner d’objets (Worux) - 2005
• Korux le scanner pour le domaine de l’habillement 2007 - 2010
Projets n’ayant pas aboutis commercialement !
-> Utilisation de ces compétences acquises dans un bureau d’études multi-disciplinaires
412 Septembre 2019

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  • 1. L’imagerie 3D au service de l’élevage 12 septembre 2019
  • 2. Programme • Imagerie 3D : témoignage d’une PME – Laurent Delattre (3D Ouest) • L’imagerie 3D en élevage bovin : une approche collaborative réussie de R&D – Yannick Le Cozler (AgroCampus Ouest) • Perspectives pour les éleveurs appliquées aux ovins et veaux de boucherie – Clément Allain (Institut de l’Elevage) • Questions / Discussion 12 septembre 2019
  • 3. L’imagerie 3D appliquée à l’élevage : témoignage d’une PME bretonne Laurent DELATTRE, Jean-Michel DELOUARD (3D Ouest) 112 Septembre 2019
  • 4. 3D Ouest en bref • PME située à Lannion (22) • 35 personnes dont 4 sur le bureau d’études • Bureau d’études : • Electronique / Informatique industrielle • Algorithmes de vision 2D / 3D • Prototypes 212 Septembre 2019
  • 5. Principe du scan 3D • Système d’acquisition permettant de numériser en 3D une scène, un objet, etc. • Non intrusif : acquisition de l’enveloppe externe (Ce qui est visible à l’œil nu) • Plusieurs formats de sortie • Carte de disparité / profondeur • Nuage de points • Mesh 312 Septembre 2019
  • 6. Les premiers projets • Scanner d’objets (Worux) - 2005 • Korux le scanner pour le domaine de l’habillement 2007 - 2010 Projets n’ayant pas aboutis commercialement ! -> Utilisation de ces compétences acquises dans un bureau d’études multi-disciplinaires 412 Septembre 2019
  • 7. Valorisation sur des prototypes • Domaine du paramédical • Domaine de l’agriculture 512 Septembre 2019
  • 8. Les technologies de scan 3D • Capteur temps de vol : très précis, balayage • Capteur par triangulation : • Caméra / laser : nécessite un balayage • Caméra / projecteur • Caméra / caméra => stéréo 612 Septembre 2019
  • 9. Les technologies grand public • Capteurs 3D pour le domaine du jeu vidéo • Tracking du corps pour piloter le jeu Nécessite une image 3D • Kinect / Asus / Primesense / Structure Triangulation caméra / projecteur IR • Intel RealSense 712 Septembre 2019
  • 10. Le scan du vivant • Précision moindre par rapport à un scan d’objet : > 1 mm • Rapidité de l’acquisition (bougé) • Dans le cas de scan complets, nécessité d’avoir beaucoup de points de vue : • Balayage, mise en mouvement d’un système • Multi-capteurs 812 Septembre 2019
  • 11. Le traitement des données • Un scan = un nuage de points ou un mesh Et ensuite ? • Nécessite de faire des traitements sur le fichier : • Nettoyage des fichiers : bruit, environnement… • Fusion des nuages dans le cas du multi capteurs • Reconstruction des différents nuages pour en faire un seul 912 Septembre 2019
  • 12. La valorisation des données • Extraction de mesures sur le fichier 3D : • Distances (entre 2 points, par rapport à un plan…) • Circonférences géodésiques ou convexes • Surface • Volume 1012 Septembre 2019
  • 13. La valorisation des données • Recherche de corrélation entre les données extraites et des phénotypes • Utilisation d’algorithmes d’apprentissage dans le cas où il n’y a pas de métrique : la Nec par exemple 1112 Septembre 2019
  • 14. Utilisation en routine • Nécessite la maîtrise de toute la chaine : • acquisition  preprocessing  interprétation • Contraintes de temps de calcul • Systèmes plus simples ciblés sur des phénotypes en particulier 1212 Septembre 2019
  • 15. 12 septembre 2019 L’IMAGERIE 3D EN ÉLEVAGES BOVINS: UNE APPROCHE COLLABORATIVE RÉUSSIE DE R & D Yannick Le Cozler, Clément Allain, Amélie Fischer, Caroline Xavier, Anaïs Caillot, Laurence Depuille, Jean-Michel Delouard, Laurent Delattre, Thibault Luginbuhl, Jacques Lassalas, Philippe Faverdin…
  • 16. Mesures et indicateurs • En élevage de production ou R & D: importance du suivi des performances (croissance, ingestion, reproduction, production…) • Des indicateurs: • Mesurés sur animaux: poids vif, tour de poitrine, hauteur au garrot, production de lait, consommation… • Estimés: note d’état corporel (NEC), qualité des aplombs… • Analysés (en laboratoire): paramètres sanguins, qualité des laits… • Parfois invasifs (prélèvements d’adipocytes) ou post-mortem (composition de carcasse) • Des outils pour le faire 12 septembre 2019 2
  • 17. Quelques outils et méthodes 12 septembre 2019 3 Pesées Mensurations (Prim Holstein, 2016) Notes d’Etat Corporel (NEC) Pointage (Le Pin au Haras, 2017) (équations pour l’estimation des besoins en énergie métabolisable (NRC) : Mitchell 1928, d’après Elting 1926) Surface
  • 18. Exemples d’utilisation 12 septembre 2019 4 Mais, méthodes: - Difficiles à mettre en œuvre; - Coûteuses (financiers et humains, i.e. temps: haut débit ?); - Subjectives; - Dangereuses. Une solution possible: l’imagerie 3D
  • 19. 5 3D Ouest: scan en 3D chez homme, outil de traitement et de mesure 1er test Une solution possible: l’imagerie 3D 1ère application (Le Cozler et al, 2019 a & b) Faisabilité et intérêts pour animal entier ? 12 septembre 2019
  • 20. Dispositif Morpho 3D 12 septembre 2019 6 • Portique sur rails, composé de 5 couples (caméras - lasers) • Vitesse de scan 0,5 m/s • Acquisition image : 5’’ • Reconstruction nuage de points 3D: 90’’ • Image reconstruite: 10’ • Logiciel de reconstruction et d’analyse: Metrux2α® , Caillot et al, 2017
  • 21. 12 septembre 2019 7 Fonctionnement
  • 22. Que mesure-t-on aujourd’hui ? 12 septembre 2019 8 Volume partiel et surface partielle Tour de poitrine Profondeur de poitrine Longueur diagonale Largeur aux hanches Indicateurs de développement squelettique Indicateurs de développement
  • 23. 12 septembre 2019 9 Quelques résultats Depuille et al, 2018
  • 24. 12 septembre 2019 10 Xavier et al, 2019 Quelques résultats
  • 25. L’image 3D pour prédire le poids vif 12 septembre 2019 11 Paramètres utilisés pour la prédiction du poids Poids moyen R² Erreur de prédiction (RMSEP) (1) Volume total Surface totale Largeur des fesses Largeur des hanches Profondeur de poitrine Hauteur au garrot 0,93 18,2 2,72% (2) Surface entre plans Largeur des hanches Largeur des fesses Hauteur au garrot Tour de poitrine 0,82 29,3 4,38% (3) Volume total Largeur des hanches Largeur des fesses 0,88 22,5 3,36% (4) Volume total 0,85 24,9 3,72% RMSEP = Root Mean Square Error Prediction Poids prédit (kg) Poids moyen réel (kg) Depuille et al, 2018
  • 26. 12 septembre 2019 12 Régression globale : Ecart type résiduel = 25,8 kg Régression effet individuel : Ecart type résiduel = 13,7 kg Grande différence de pentes individuelles L’image 3D pour prédire le poids vif Qui peut être affinée et ouvre de nouvelles perspectives Xavier et al, 2019
  • 27. 13 • Etude sur intérêt de travailler sur un segment d’animal ? Arrière des pattes avants Pointes des hanches Plans orthogonaux au sol - Estimer les quantités ingérées pour des animaux dont les données de production sont difficilement accessibles - Mieux comprendre l’efficience alimentaire et développer un indicateur indirect L’image 3D pour prédire d’autres caractères 12 septembre 2019 Xavier et al, 2019
  • 28. Quelques perspectives 12 septembre 2019 14 • Utilisation sur bovins laitiers croisés, à l’engrais, avec différents régimes • Comparaisons de différentes méthodes d’estimation (Comporum; CompoMeat) Sur d’autres animaux: • L Depuille (ovins) • C Allain (veaux de boucherie) • Automatisation de la méthode • Développement d’un dispositif « One shot »
  • 29. Perspectives pour les éleveurs, appliquées aux ovins et veaux de boucherie 12 septembre 2019
  • 30. Estimer le poids des veaux de boucherie • Variabilité importante des poids à un même âge • Difficulté de peser les veaux dans les cases 12 septembre 2019
  • 31. Pourquoi l'imagerie ? Barymétrie Bon marché, mais assez imprécis et besoin de manipulations Pesée automatisée Très précis, mais couteux Imagerie 3D Assez précis et bon marché 12 septembre 2019
  • 33. Premiers résultats Erreur moyenne de prédiction < 4% Exemple : pour un veau de 100 kg (estimation du poids entre 96 et 104 kg) A suivre : - Identifier la meilleure zone à scanner - Tester sur toute la phase de croissance - Automatiser les calculs - Passage de la POC à un prototype - … 12 septembre 2019
  • 35. Estimer la NEC chez les ovins • Une méthode actuelle : • Chronophage • Subjective • Stressante • Nécessite une palpation de l’animal NEC : 1 NEC : 2 NEC : 3 NEC : 4 Peu ou pas d’utilisation de la NEC en élevages 12 septembre 2019
  • 36. Présentation du prototype • 5 caméras 3D intégrées • Insertion dans un couloir • Filet de contention • Pour garder l’animal au centre • Transparence pour la prise d’image Améliorations pour la suite : • Identification électronique automatisée de l’animal • Gestion du flux des animaux 12 septembre 2019
  • 37. Premiers résultats prometteurs • Peu d’appréhension des animaux face au dispositif • Une prise d’image instantanée • Un traitement automatisé de l’image 3D encourageant 12 septembre 2019
  • 38. Conclusions 12 septembre 2019 • De nombreuses promesses tant sur des applications pour la recherche que pour des besoins de terrain • Nous sommes au début des connaissances dans ce domaine, encore beaucoup de chemin à parcourir • Nombreux pré-requis pour une utilisation en routine : nettoyage des images, automatisation du traitement,… • Ouvertures à d’autres collaborations
  • 39. Merci de votre attention Retrouvez les diaporamas de nos conférences sur idele.fr Venez échanger avec nos ingénieurs sur le stand A40 (Hall 4) 12 septembre 2019