Caractérisation Histologique et technologique du blé par vision artificielle multivariee

National audienc

Exploratory multiblock data: do they lead to the same results?

International audienc

Identification of the histological origin of durum wheat milling products by multispectral imaging and chemometrics

In the durum wheat industry, the milling process leads to the production of different fractions such as semolina, flours, bran and thirds. The histological origin and composition of these fractions are not easy to determine. Moreover, the proportions of kernel tissue in a given fraction depend on the wheat cultivar. In the present work, 4 batches of durum wheat were processed in an experimental semolina pilot plant leading to the extraction of 18 representative fractions. Multispectral images of both the final fractions and wheat kernels have been acquired with an in-house imaging system. By performing principal component analysis and a Kmeans procedure on the multispectral images of each fraction, a reference spectral fingerprint was assessed for every fraction. For each pixel of the images of kernel cross-section, it was possible to calculate its probability of belonging to a typical group of fingerprint, and then to build up a probability image. These probability images, presented in false colors, emphasized the areas in the kernels from which a given milled fraction was extracted. The images obtained in this way enable a more precise identification of the histological origin of the different milled fractions

Simultaneous decomposition of multivariate images: Application to near infrared hyperspectral images of wheat

International audienceWe present here a three-way data analysis method able to reveal common latent components in a collection of multivariate images observed for different objects or scenes. The main objective is to follow the water diffusion in single wheat sections over time using Near-Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI). The study is mainly descriptive and data treatments were investigated to find the tissues common to different grains as well as to provide tissues specific to one or more samples. The algorithm proposed is based on the simultaneous decomposition of the covariance matrices calculated for each NIR image supposing that common loading vectors exist and can be weighted differently for each multivariate image. The method is illustrated by the analysis of NIR hyperspectral images acquired at regular time interval for five wheat kernel sections exposed to water. These results show that the kinetics of propagation of water and thus the germination are grain specific.Nous présentons ici une méthode d'analyse de données trois voies en mesure de trouver les composants latents communs d’une collection d'images multivariées observées pour différents objets ou scènes. L'objectif principal est de suivre la diffusion de l'eau dans des sections de blé au fil du temps en utilisant l’imagerie hyperspectrale Proche-Infrarouge (NIR-HSI). L'étude est principalement descriptive et les traitements de données ont été développés pour trouver des tissus communs à différents grains ainsi que de fournir des tissus spécifiques à un ou plusieurs échantillons. L'algorithme proposé est basé sur la décomposition simultanée des matrices de covariance calculées pour chaque image NIR supposant que les vecteurs propres communs existent et peuvent être pondérées différemment pour chaque image. La méthode est illustrée par l'analyse d’images hyperspectrales NIR acquises à intervalle de temps régulier pour cinq sections de blé exposées à l'eau. Ces résultats montrent que la cinétique de la propagation de l'eau et ainsi la germination sont grain spécifique

Detection of Fusarium head blight contamination in wheat kernels by multivariate imaging

absen

Analyse en composantes principales (ACP) d’images hyperspectrales PIR de grains de blé : étude de la dureté et de la vitrosité

Le blé est l'une des céréales les plus cultivées au monde qui constitue la base de l’alimentation humaine et des calories ingérées en fournissant des hydrates de carbone et des protéines et des micronutriments. La qualité des grains, incluant leur aptitude au fractionnement pour produire des farines ou semoules, représente un enjeu fondamental pour la filière céréalière. Cette qualité est influencée à la fois par des facteurs génétiques et/ou environnementaux. En particulier, les propriétés mécaniques des grains qui régissent leur aptitude au fractionnement dépend de leurs caractéristiques de dureté et de vitrosité. La dureté est définie comme le degré de résistance à la déformation et est contrôlée par des facteurs génétiques qui régissent l’adhésion entre granules d’amidon et réseau protéique au sein du grain, tandis que la vitrosité, attribuée au degré de compacité de l’albumen, est une propriété optique du matériau influencé par les conditions de développement du grain.Ces paramètres ont été étudiés en Spectroscopie Proche InfraRouge (SPIR) mais plus rarement en imagerie hyperspectrale PIR et encore jamais simultanément. Cette technique qui suscite un intérêt grandissant pour la recherche agronomique combine l’information spectrale à une forte résolution spatiale et, permet ainsi la détermination et la localisation des constituants chimiques dans l’échantillon sans préparation ni destruction.Dans cette étude, un système d’imagerie hyperspectrale (HyperPro, BurgerMetrics), a été utilisé pour analyser la structure de grains de blé répartis en quatre lots de 15 grains issus de lignées de blés quasi-isogéniques qui ne différent que par le caractère de dureté et de lieux de culture différents qui permettent l’obtention de vitrosité contrastées. Une image a été acquise pour chaque grain entier et en coupe transversale dans la gamme 950-2500 nm. Les hypercubes de taille 231 318 212 ainsi obtenus ont ensuite été traités par deux traitements chimiométriques spécifiquement développés sous Matlab: une ACP classique réalisée sur des pixels de chaque image échantillonnés aléatoirement d’une part, et une variante: une ACP concaténée appliquée à tous les pixels des images. Cette dernière conduit à l’obtention d’images en fausses couleurs, communes à toutes les images, pouvant être visuellement comparées. Les résultats obtenus par l’ACP classique montrent une bonne séparation des quatre lots de grains en fonction de leur vitrosité et de leur dureté. Les images obtenues par ACP concaténée permettent de mettre en évidence les différents tissus du grain et d’estimer une variabilité au sein d’un lot.D’autre part, l’étude montre des résultats cohérents entre les échantillons en coupe et les grains entiers. L’imagerie hyperspectrale PIR combinée à une ACP s’avère donc être un outil très prometteur pour l’exploration de données et la classification de grains de blé en fonction de leur dureté et de leur vitrosité

Detection of Fusarium head blight contamination in wheat kernels by multivariate imaging

AGAP : équipe GE²popThe objective of this study was to evaluate the safety quality of wheat kernels and more specifically the infection of wheat by Fusarium culmorum. We have developed a new non-destructive methodology based on multispectral imaging and chemometrics to detect wheat contamination. This method has been applied to evaluate the tolerance to Fusarium Head Blight (FHB) on six accessions of durum wheat. Two of the accessions are parental lines, one susceptible and one resistant to Fusarium, and the other four are their offspring lines. Multispectral images of dorsal and ventral sides of all kernels were acquired with an in-house imaging system and processed with chemometrical tools, including principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). According to the quantitative PCR (qPCR) results, PCA was able to detect infested kernels and to identify affected areas with kernels. Moreover, regression analysis of the images allowed the degree of contamination for each pixel to be estimated, and thus mapping of contamination for each kernel. (C) 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved

A new application of NIR spectroscopy to describe and predict purees quality from the non-destructive apple measurements

International audienceThe potential of NIRS was investigated on both apples and purees to (i) examine factors involving quality variability (variety, agricultural practice, cold storage, puree mechanical refining level) and (ii) establish the link between quality traits before and after processing in order to predict the quality characteristics of purees from spectral information of raw apples. Apples and purees were well-classified at over 82% and 88% according to varieties and storage times respectively. The PLS models showed a good ability to estimate puree characteristics from spectra acquired on corresponding apples such as viscosity (R2 > 0.82), cell wall content (R2 > 0.81) and also dry matter (R2 > 0.83), soluble solids content (R2 > 0.80) and titratable acidity (R2 > 0.80). NIR technique should be a useful tool for industry insofar as it can give a reliable assessment of texture and taste of the final products based on the non-destructive fresh materials evaluation

Fresh, freeze-dried or cell wall samples: Which is the most appropriate to determine chemical, structural and rheological variations during apple processing using ATR-FTIR spectroscopy?

International audienceAttenuated total reflectance Fourier transform spectroscopy (ATR-FTIR) was applied on fresh (NF), freeze-dried (FD) and cell wall materials (AIS) of raw and processed apples. These samples prepared from 36 apple sets and the corresponding 72 purees, issued from different varieties, agricultural practices, storage periods and processing conditions, were used to build models including exploratory analysis, supervised classification and multivariate calibration. Fresh and freeze-dried samples presented similar fingerprint spectral variations due to processing. ATR-FTIR directly on fresh purees satisfactorily predicted textural properties such as particle average size and volume (RPD > 3.0), while freeze-drying improved assessment of chemical (RPD > 3.2) and rheological (RPD > 3.1) parameters using partial least-squares regression. The assessment of texture and macrocomponents of purees can be obtained with a limited sample preparation. For research applications because of a need of sample preparation, changes of cell wall composition during fruit processing could be assessed in relationship with pectin degradation