Les contrôles de qualité des produits agricoles sont un cauchemar tout au long de la chaîne commerciale du producteur au consommateur en passant par les intermédiaires, transporteurs, supermarchés ou restaurants, sans compter, éventuellement les passages aux frontières. D’importantes quantités de fruits et légumes sont jetées à chacune de ces étapes. Pour répondre à ce casse-tête logistique, l’agtech indienne Intello Labs a mis au point une solution fondée sur le deep learning et la reconnaissance d’image par ordinateur pour repérer avec précision les aliments endommagés. Les images des stocks de denrées alimentaires, prises par le smartphone d’un employé ou par une caméra montée sur un véhicule, sont traitées par des algorithmes. Ils identifient chaque unité de produit et le classe en fonction de sa taille, sa couleur, sa forme, son état et ses défauts. Les résultats sont ensuite agrégés et une note de qualité est attribuée au lot analysé. L’ensemble de ce processus prend de quelques secondes à quelques minutes en fonction des stocks soumis à examen.
Source : AgFunder
