Réussir vigne 12 septembre 2017 à 08h00 | Par Clara de Nadaillac

Un tri optique « maison »

Le service R & D de Moët & Chandon a planché durant cinq ans sur la mise au point d’un système de tri optique des caisses de raisin. Le tri-caisse devrait être déployé dès les vendanges 2017.

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Le tri sur le Botrytis cinerea n'est pas encore assez pointu : dès que les raisins sont un peu mouillés, cela crée des reflets gris similaires à ceux de la pourriture.
Le tri sur le Botrytis cinerea n'est pas encore assez pointu : dès que les raisins sont un peu mouillés, cela crée des reflets gris similaires à ceux de la pourriture. - © Moët et Chandon

« Lorsque nous avons démarré ce projet en 2012, aucune machine du marché ne répondait à nos besoins, analyse Louise Bryden, chef de projet sur le tri optique chez Moët & Chandon. Nous sommes donc partis sur une conception maison. » Et pour cause : les différents systèmes de tri-baies du marché, que ce soit chez Bucher Vaslin, Pellenc, Defranceschi ou encore Diemme, fonctionnent tous à l’échelle de la baie. Les raisins égrappés et les déchets sont déversés sur une table. Ils passent sous une caméra dont le but est d’éliminer les éléments non souhaités. Or la maison champenoise visait un tout autre objectif. « Après le tri réalisé à la vigne, il subsiste une hétérogénéité résiduelle dans chaque lot de raisins réceptionné. Le projet était de caractériser, à la réception, les caisses de grappes entières pour constituer des lots homogènes et les orienter ensuite vers une filière de vinification adaptée », poursuit Louise Bryden.

Le service R & D s’est donc dirigé vers l’élaboration d’un prototype maison, disposé sur la chaîne de convoyage des caisses. « En 2012 et 2013, nous avons testé un procédé du marché adapté aux bennes de vendanges, qui nous a permis de confirmer l’hétérogénéité au sein d’une même palette, indique la chef de projet. Il était donc nécessaire de descendre à l’échelle de la caisse, unité logistique de référence en Champagne. De plus, cette petite échelle permet un meilleur contrôle de la lumière. » En effet, la bonne gestion de la luminosité est primordiale pour éviter tout reflet, et permettre d’obtenir des clichés dénués de pixels blancs non exploitables.

Une meilleure intensité colorante et davantage de pigments polymérisés

En 2014 et 2015, l’équipe a testé et amélioré un prototype, constitué d’un appareil photographique de très haute qualité, de sources d’éclairage spécifiques pour éviter les reflets, et d’un logiciel de traitement d’images. Ce dernier décompose les clichés en pixels et identifie le pourcentage de rouges, bleus, verts et gris, afin d’évaluer le niveau de maturité et l’état sanitaire des grappes. Les pixels rouges correspondent aux baies les moins mûres. Les bleus sont corrélés à une forte concentration en anthocyanes des baies ; ce sont les baies les plus mûres et les plus intéressantes pour être vinifiées en rouge. Les verts regroupent les feuilles et les raisins non mûrs. Enfin, les gris sont représentatifs de la présence de Botrytis cinerea dans les raisins. Le logiciel calcule le pourcentage de chaque type de pixels et selon ces résultats et les seuils choisis, il qualifie la caisse et l’oriente vers la filière adéquate.

À l’issue de la première campagne, les résultats ont été probants. Les lots classés de qualité A (meilleure qualité) par le tri-caisse avaient une intensité colorante supérieure à celle du témoin non trié de 28 %, et 52 % de plus de pigments polymérisés. « L’an dernier, 7 500 prises de vue ont été effectuées avec de nouveau une bonne corrélation qualité du raisin estimée par l’image qualité des moûts, résume la chef de projet. Nous allons donc déployer un tri-caisse dans notre centre de pressurage aubois. »

Une détection du Botrytis cinerea ardue

Cette machine, confectionnée sur-mesure, n’est néanmoins pas encore parfaite. « Le tri sur le Botrytis cinerea n’est pas encore assez pointu, admet Louise Bryden. C’est assez compliqué car dès que les raisins sont un peu mouillés, cela crée des reflets gris. Il faut donc que le logiciel apprenne à différencier ces pixels liés aux reflets et ceux liés à la pourriture. Avec le déploiement terrain, nous allons continuer à optimiser l’algorithme de tri par apprentissage. »

- © Infographie Réussir

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