p. 1 Innovations méthodologiques: Analyse d'image et spectrométrie Proche Infra-Rouge (SPIR) 4/12/2023 / Université d'automne de l'UMR Herbivores

Bruno Meunier, Donato Andueza, Muriel Bonnet, Fabienne Picard

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Bruno Meunier, Donato Andueza, Muriel Bonnet, Fabienne Picard. p. 1 Innovations méthodologiques: Analyse d'image et spectrométrie Proche Infra-Rouge (SPIR) 4/12/2023 / Université d'automne de l'UMR Herbivores. École d'ingénieur. université d'automne (séminaire pour les étudiants concu et animé par notre unité de recherche), Vetagro Sup, Lempdes, France. 2023. hal-04419815

HAL Id: hal-04419815

https://hal.inrae.fr/hal-04419815

Submitted on 26 Jan 2024

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

# Construction et prédiction des qualités des produits lait-viande
## Innovations méthodologiques:

### Analyse d'image

Bruno Meunier et Muriel Bonnet

### & Spectrométrie Proche Infra-Rouge (SPIR)

Donato Andueza et Fabienne Picard

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE
<figure><img src="image_1.png" /></figure>

# Construction et prédiction des qualités des produits lait-viande
## Innovations méthodologiques:

### Analyse d'image

Bruno Meunier et Muriel Bonnet

### & Spectrométrie Proche Infra-Rouge (SPIR)

Donato Andueza et Fabienne Picard

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE
> Analyse d'image

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

meat@ppli

Projet Meat@ppli > application smartphone pour estimer la teneur en gras d'un morceau de viande bovine à partir de sa photo

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

* Projet CASDAR de Recherche Technologique 2017-2021 (J. Normand, B. Albouy-Kissi)

* Objectifs : outil facile, non destructif sur carcasse ou morceau tranché, fiable, économique, temps réel et automatique > Intelligence Artificielle

* Pourquoi:

1. Mesurer le persillé > un gras essentiel pour la qualité

2. Piloter le gras des carcasses = nécessité pour la filière (éleveur > abatteur > transformateur)

3. Communiquer > perception négative par les consommateurs

Faux-filet

INRAE

% de gras / appréciation à la dégustation

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Intention d'achat (cru)

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

INSTITUT DE L'ELEVAGE idele

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

INSTITUT PASCAL
sciences de l'ingénierie et des systèmes

UNIVERSITÉ
Clermont
Auvergne

cnrs

sigma
<figure><img src="image_3.png" /></figure>

# Analyse d'image

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

meat@ppli

Projet Meat@ppli > application smartphone pour estimer la teneur en gras d'un morceau de viande bovine à partir de sa photo

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

* Projet CASDAR de Recherche Technologique 2017-2021 (J. Normand, B. Albouy-Kissi)

* Objectifs : outil facile, non destructif sur carcasse ou morceau tranché, fiable, économique, temps réel et automatique > Intelligence Artificielle

* Pourquoi:

1. Mesurer le persillé > un gras essentiel pour la qualité

2. Piloter le gras des carcasses = nécessité pour la filière (éleveur > abatteur > transformateur)

3. Communiquer > perception négative par les consommateurs

Faux-filet

INRAE

% de gras / appréciation à la dégustation

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Intention d'achat (cru)

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

INSTITUT DE L'ELEVAGE idele

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

INSTITUT PASCAL
sciences de l'ingénierie et des systèmes

UNIVERSITÉ
Clermont
Auvergne

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

sigma
Comment on a procédé...

* Constitution d'une population bovine avec maximum de variabilité

* 130 côtes (6ème)

* JB lait et viande / Vaches lait et viande / Génisses viande / Bœufs lait

* Déroulé du projet de développement

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
Comment on a procédé...

* Constitution d'une population bovine avec maximum de variabilité

* 130 côtes (6ème)

* JB lait et viande / Vaches lait et viande / Génisses viande / Bœufs lait

* Déroulé du projet de développement

<figure><img src="image_10.png" /></figure>
Quelques résultats ...

Analyse des
images
(manuelle/expert)

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Corrélations entre les caractéristiques des images et les mesures de référence

Persillé dans le *longissimus thoracis* (CAF6R, n=130)

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Marbré dans la coté
(CAF6R, n=112)

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

<figure><img src="image_16.png" /></figure>
Quelques résultats ...

Analyse des
images
(manuelle/expert)

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Corrélation entre les caractéristiques des images et les mesures de référence

Persillé dans le *longissimus thoracis* (CAF6R, n=130)

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

Marbré dans la coté
(CAF6R, n=112)

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>
## Quelques résultats ...

Application
smartphone

Automatique

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

meat@ppli

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

## Corrélations entre les mesures meat@appli et les mesures de référence

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>### Gras / Côte entière</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

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Quelques résultats ...

Application
smartphone

Automatique

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

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meat@ppli

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> Corrélation entre les mesures meat@appli et les mesures de référence

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Gras / Côte entière</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
<figure><img src="image_29.png" /></figure>

En conclusion ...

* Preuve de concept réussie

* Projet collaboratif inter-instituts & inter-disciplines abouti

* Outil utilisable pour évaluer la note de persillé de la viande bovine

* phénotypage massif > sélection des animaux de demain

* tri des carcasses > circuits commerciaux

* Résultats encourageants

* amélioration > augmenter la base de données d'apprentissage

* développement > adaptation au contexte industriel

<figure><img src="image_30.png" /></figure>
<figure><img src="image_31.png" /></figure>

En conclusion ...

* Preuve de concept réussie

* Projet collaboratif inter-instituts & inter-disciplines abouti

* Outil utilisable pour évaluer la note de persillé de la viande bovine

* phénotypage massif > sélection des animaux de demain

* tri des carcasses > circuits commerciaux

* Résultats encourageants

* amélioration > augmenter la base de données d'apprentissage

* développement > adaptation au contexte industriel

<figure><img src="image_32.png" /></figure>
<figure><img src="image_31.png" /></figure>

# Spectrométrie dans le proche infrarouge (SPIR) ou Near infrared spectroscopy (NIRS)

**Concept** : Méthode physique d'analyse basée sur la propriété d'absorption de la lumière à des fréquences spécifiques du proche infrarouge (700 à 2500 nm) par des molécules organiques des produits.

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

* Méthode rapide, facile à utiliser, précise et non destructive, multiperformante, coût faible

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

* Méthode indirecte : nécessité d'un modèle de calibration, inadapté au dosage de petites quantités, nécessite de bases de données robustes

<figure><img src="image_34.png" /></figure>
<figure><img src="image_33.png" /></figure>

# Spectrométrie dans le proche infrarouge (SPIR) ou Near infrared spectroscopy (NIRS)

**Concept** : Méthode physique d'analyse basée sur la propriété d'absorption de la lumière à des fréquences spécifiques du proche infrarouge (700 à 2500 nm) par des molécules organiques des produits.

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

Méthode rapide, facile à utiliser, précise et non destructive, multiperformante, coût faible

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Méthode indirecte : nécessité d'un modèle de calibration, inadapté au dosage de petites quantités, nécessite de bases de données robustes

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
<figure><img src="image_35.png" /></figure>

## Spectrométrie dans le proche infrarouge (SPIR) ou Near infrared spectroscopy (NIRS)

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

### Loi Beer-Lambert

$$A = \log \frac{I_0}{I_r} = \log \left( \frac{1}{R} \right) = K \times C \times L$$

* A = Absorbance

* R = Réflectance

* K = Absorptivité

* L = longueur du trajet

* C = concentration
## Spectrométrie dans le proche infrarouge (SPIR) ou Near infrared spectroscopy (NIRS)

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<figure><img src="image_38.png" /></figure>

### Loi Beer-Lambert

$$A = \log \frac{I_0}{I_r} = \log \left( \frac{1}{R} \right) = K \times C \times L$$

* A = Absorbance

* R = Réflectance

* K = Absorptivité

* L = longueur du trajet

* C = concentration
Développement de modèles d'étalonnage

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Multiple linear regression (MLR)

Principal component regression (PCR)

Partial least squares regression (PLSR)

SVM, RF, NN...

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Validation du modèle
Maintenance de la base

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
Développement de modèles d'étalonnage

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Multiple linear regression (MLR)

Principal component regression (PCR)

Partial least squares regression (PLSR)

SVM, RF, NN...

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Validation du modèle
Maintenance de la base

<figure><img src="image_42.png" /></figure>
<figure><img src="image_43.png" /></figure>

# Un exemple d'utilisation de la SPIR

## Prédiction de la composition en acides gras des viandes

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

SPIR

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>Moyenne</th><th>SEP</th><th>R<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Lipides Totaux</td><td>5.7</td><td>1</td><td>0.96</td></tr><tr><td>AG Totaux</td><td>5.5</td><td>1.16</td><td>0.9</td></tr><tr><td>18:00</td><td>966</td><td>202</td><td>0.93</td></tr><tr><td>AGS</td><td>2663</td><td>560</td><td>0.9</td></tr><tr><td>18:1 cis9</td><td>1853</td><td>402</td><td>0.9</td></tr><tr><td>AGMI</td><td>2352</td><td>514</td><td>0.9</td></tr><tr><td>18:3 n-3</td><td>38.8</td><td>19.8</td><td>0.51</td></tr><tr><td>AGPI</td><td>407</td><td>105</td><td>0.71</td></tr></tbody></table>

## Autres travaux autour de la qualité des produits :

* Viande :

- Composition du tissu conjonctif

- Traçabilité de l'alimentation des animaux

* Produits laitiers :

- composition en AG

- Traçabilité de l'alimentation des animaux
<figure><img src="image_43.png" /></figure>

# Un exemple d'utilisation de la SPIR

## Prédiction de la composition en acides gras des viandes

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

SPIR

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>Moyenne</th><th>SEP</th><th>R<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Lipides Totaux</td><td>5.7</td><td>1</td><td>0.96</td></tr><tr><td>AG Totaux</td><td>5.5</td><td>1.16</td><td>0.9</td></tr><tr><td>18:00</td><td>966</td><td>202</td><td>0.93</td></tr><tr><td>AGS</td><td>2663</td><td>560</td><td>0.9</td></tr><tr><td>18:1 cis9</td><td>1853</td><td>402</td><td>0.9</td></tr><tr><td>AGMI</td><td>2352</td><td>514</td><td>0.9</td></tr><tr><td>18:3 n-3</td><td>38.8</td><td>19.8</td><td>0.51</td></tr><tr><td>AGPI</td><td>407</td><td>105</td><td>0.71</td></tr></tbody></table>

## Autres travaux autour de la qualité des produits :

* Viande :

- Composition du tissu conjonctif

- Traçabilité de l'alimentation des animaux

* Produits laitiers :

- composition en AG

- Traçabilité de l'alimentation des animaux
## Imagérie hyperspectrale (IHS)

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

L'IHS combine deux technologies : la spectroscopie proche infrarouge qui permet d'obtenir des informations sur la composition chimique et l'imagerie qui permet d'avoir une information spatiale.

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

<figure><img src="image_48.png" /></figure>
## Imagérie hyperspectrale (IHS)

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

L'IHS combine deux technologies : la spectroscopie proche infrarouge qui permet d'obtenir des informations sur la composition chimique et l'imagerie qui permet d'avoir une information spatiale.

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

<figure><img src="image_48.png" /></figure>
<figure><img src="image_49.png" /></figure>

Développer des outils facilement utilisables afin d'authentifier les produits de qualité sur les chaines de production

* Financeur : Europe H2020

* 44 partenaires

* 20 pays

* Différentes filières alimentaires

* boissons (vin), miel, huile d'olive, ceréales, produits laitiers, saumon, viande

* Durée 3 ans

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

UMRH : Développer des outils facilement utilisables (méthodes spectrométriques) pour authentifier la conduite à l'herbe des animaux

Critères de qualités :

* ✓ environnementale

* ✓ bien-être animal

* ✓ qualité nutritionnelle

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
<figure><img src="image_49.png" /></figure>

Développer des outils facilement utilisables afin d'authentifier les produits de qualité sur les chaines de production

* Financeur : Europe H2020

* 44 partenaires

* 20 pays

* Différentes filières alimentaires

* boissons (vin), miel, huile d'olive, ceréales, produits laitiers, saumon, viande

* Durée 3 ans

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

UMRH : Développer des outils facilement utilisables (méthodes spectrométriques) pour authentifier la conduite à l'herbe des animaux

Critères de qualités :

* ✓ environnementale

* ✓ bien-être animal

* ✓ qualité nutritionnelle

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
> Message à retenir

La SPIR est une technologie rapide qui a fait ses preuves pour la prédiction de différentes composantes dans le domaine de la qualité des produits.

Il reste encore du travail pour la faire évoluer et essayer de profiter de tous les avantages que la SPIR peut nous apporter.

Merci pour votre attention

<figure><img src="image_52.png" /></figure>
> Message à retenir

La SPIR est une technologie rapide qui a fait ses preuves pour la prédiction de différentes composantes dans le domaine de la qualité des produits.

Il reste encore du travail pour la faire évoluer et essayer de profiter de tous les avantages que la SPIR peut nous apporter.

Merci pour votre attention

<figure><img src="image_52.png" /></figure>