Pour la 1ère fois, l’apprentissage machine aide un robot à récolter la laitue
Pour la 1ère fois, l’apprentissage machine aide un robot à récolter la laitue
Des ingénieurs de l’Université de Cambridge ont mis au point un robot de cueillette de légumes capable d’identifier et de récolter de façon autonome la laitue iceberg, une des cultures les plus exigeantes pour les cueilleurs humains. Vegebot a été formé à l’aide d’un algorithme d’apprentissage machine qui l’a aidé à distinguer les laitues saines prêtes à être récoltées, dans une variété de conditions climatiques différentes.

Le robot n’est pas près d’être commercialisé, mais a été développé pour être à l’avant-garde de la vision par ordinateur et des processus d’ingénierie pour les futurs résultats agricoles (Crédit : Université de Cambridge)
La récolte agricole est un secteur de l’industrie qui a toujours adopté les nouvelles avancées technologiques. Certaines cultures, comme le blé ou les pommes de terre, sont relativement faciles à récolter mécaniquement à grande échelle, mais d’autres cultures nécessitent encore un travail humain laborieux. Le développement d’un système robotique autonome pour cueillir un légume comme le concombre par exemple, s’est avéré incroyablement difficile.
La laitue est une autre culture difficile qui, jusqu’à présent, s’est avérée résistante à l’automatisation. En plus de pousser à plat sur le sol et d’être coupée à des endroits précis, un champ de laitue présente un nouveau défi pour la vision d’un robot, qui doit s’adapter à une tête individuelle de laitue prête à être cueillie dans une mer de feuilles vertes.
« Chaque champ est différent, chaque laitue est différente « , explique Simon Birrell, co-auteur de l’étude, sur les défis particuliers que pose le développement d’un système autonome de récolte de laitue.
Le premier problème, sans doute le plus complexe, que les ingénieurs devaient résoudre pour mettre au point un robot de récolte de laitue, était d’apprendre au système à identifier une tête de laitue saine dans un champ vert bondé. Un algorithme d’apprentissage machine a été développé, puis le système robotique a été formé, d’abord sur des images de laitues, puis sur des laitues réelles dans des conditions de laboratoire. Ensuite, le système a été déplacé dans des conditions réelles sur le terrain pour apprendre l’aspect d’une tête de laitue pour la récolte à travers un assortiment de conditions climatiques différentes.
Le deuxième défi consistait à trouver un moyen de s’assurer que le robot puisse couper et cueillir chaque laitue avec la précision nécessaire pour maintenir une longueur de tige conforme aux normes commerciales. Il s’agissait d’un bras de préhension souple conçu sur mesure, avec une deuxième caméra près de la lame de coupe pour s’assurer que la coupe est lisse et au bon endroit.
La machine résultante, baptisée Vegebot, a démontré des résultats d’identification impressionnants, avec un taux de succès de localisation de 91 %. Le système a encore besoin d’être retravaillé avant de pouvoir être traduit en une solution commerciale, en raison d’un taux de dommages particulièrement élevé d’environ 38 %. Les chercheurs notent que ce taux de dommages signifie qu’un volume important de laitues cueillies n’était pas conforme aux normes des supermarchés, mais qu’elles restaient néanmoins comestibles.

Un autre obstacle à surmonter est la vitesse du système, Vegebot disposant en moyenne de près de 32 secondes pour cueillir chaque laitue. C’est beaucoup plus lent qu’un cueilleur humain moyen, mais les chercheurs suggèrent que des matériaux de production plus légers devraient accélérer ce processus.
D’un point de vue plus positif, un tel système pourrait potentiellement réduire le gaspillage de nourriture, car le robot peut effectuer plusieurs passages dans un même champ, ne cueillant que des fruits et légumes spécifiques qu’il identifie comme mûrs. Les méthodes de récolte humaines actuelles n’effectuent généralement le balayage des champs qu’une seule fois, ce qui signifie que les fruits qui ne sont pas mûrs ou qui ne sont pas encore prêts sont cueillis et jetés par la suite.
« Nous recueillons aussi beaucoup de données sur la laitue, qui pourraient être utilisées pour améliorer l’efficacité, comme les champs qui ont les rendements les plus élevés « , explique Josie Hughes, coauteure de la recherche. « Nous devons encore accélérer notre Vegebot jusqu’à ce qu’il puisse rivaliser avec un humain, mais nous pensons que les robots ont beaucoup de potentiel en agro-technologie. »
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/rob.21888
https://www.cam.ac.uk/research/news/robot-uses-machine-learning-to-harvest-lettuce