Détail de l'offre

Stage M2 : Optimisation du tir laser d’après des images RGB stéréo

Offre du 04/01/2021

Encadrants : Kanty Rabenorosoa (rkanty@femto-st.fr), A. Lelevé (arnaud.leleve@insa-lyon.fr)
Compétences nécessaires : automatique, mécatronique, progarmmation (Python, C++, Matlab)
Partenaires: start-up Green Shield, laboratoires : BF2I, INL, Femto ST

Contexte :
Du fait des progrès récents en informatique et en robotique et à l’instar de nombreux autres domaines (industrie, médecine, éducation), l’agriculture moderne est, à son tour, en pleine révolution technologique. L’agrandissement des exploitations, le manque de main d’œuvre (encore plus criant en périodes de crise sanitaire), les politiques écologiques imposant une réduction des produits phytosanitaires, produisent une pression inédite sur le monde agricole, le poussant à se repenser. Ainsi, la mécanisation agricole cède la place à la robotisation. Parmi les besoins actuels en robotique agricole, la détection de maladies ou de ravageurs et leur destruction ciblée ont été peu étudiées [1]. Pourtant une détection précoce peut limiter leur impact sur la production, et une destruction ciblée n’a pas d’impact sur l’environnement. Le projet GreenShield vise à réduire l’utilisation de pesticides en développant un module robotisé embarqué sur un véhicule (robot mobile ou tracteur) pour combattre les pestes de cultures. Le robot patrouillera dans les cultures pour scanner les jeunes plants à la recherche d’invertébrés [2] et de symptômes de maladies [3]. Il collectera ainsi des données fiables en terme de nature et taux de contamination, qui serviront à optimiser les campagnes suivantes. Dès détection de nuisibles, il les neutralisera à l’aide d’un faisceau laser directif, solution déjà étudiée pour dans la lutte contre les adventices [4] et industrialisée par la startup Green Shield.

A ce jour, les fonctions de détection et neutralisation ont été validées individuellement. Les expérimentations actuelles ont démontré la faisabilité de la détection de la position des pucerons dans l’espace, grâce à une caméra de stéréovision uniquement dans le spectre visible. Un algorithme d’Intelligence Artificielle a été entraîné à cette fin. Une optimisation est encore nécessaire pour s’affranchir de la variabilité de l’éclairage naturel. Concernant la neutralisation, nous avons convergé vers des lasers solides bleus et verts de puissance 10 W ne pesant que quelques kilogrammes. L’orientation du laser est réalisée par un micro-miroir du commerce. Des tests de visée en laboratoire ont montré une précision submillimétrique en boucle ouverte quand les pucerons sont au centre de l’image.

Sujet du stage:

L’objectif de ce stage est de proposer un asservissement visuel, indispensable pour agrandir la zone de précision. Une précision millimétrique est nécessaire sur une profondeur de champ d’une trentaine de centimètres. Dans l’idéal, le robot sera en mouvement constant au dessus des plants de fèves colonisés par des pucerons. Les expérimentations devront déterminer la vitesse limite atteignable sans réduire les performances. Des expérimentations en extérieur devront démontrer l’influence des vibrations liées au sol inégal et la capacité de la solution à les compenser, ainsi que les limites acceptables.

Envoyer CV, notes de cours master et lettre de motivation à arnaud.leleve@insa-lyon.fr

INSA Lyon

69100 Villeurbanne

arnaud.leleve@insa-lyon.fr

Type de Contrat

  • Stage
  • Fonction

    • Ingénieur.e
    • Diplômes

      • Bac +5 (M2, Ingénieur, etc.)
      • Expérience

        • Débutant
        • Compétences Techniques

          • Intelligence Artificielle
          • Mécatronique
          • Vision
          • Langages Informatiques

            • C, C++
            • Python
            • Outils et Environnements

              • MATLAB
              • ROS