Subvention

Optimisation des systèmes de vision artificielle pour reproduire la complexité tridimensionnelle de l’architecture des racines du pois

L’amélioration et l’optimisation du système racinaire des cultures constituent une importante façon de s’assurer que les cultures sont adaptées, résilientes et productives dans les diverses conditions hydroclimatiques du Canada. Des techniques de phénotypage à débit élevé ont été mises au point pour les racines des plantes cultivées, mais de nombreuses difficultés doivent encore être surmontées avant que l’on puisse automatiser les systèmes d’imagerie (efficacité, précision, convivialité). La représentation d’une plante en relief (3D) surpasse les méthodes bidimensionnelles (2D) et beaucoup d’applications de phénotypage dans le monde y recourent pour faire progresser l’amélioration génétique. Le projet prévoit la création d’une plateforme évoluée de phénotypage 3D des racines dont on perfectionnera graduellement l’imagerie et la filière d’analyse des caractères, notamment par la saisie, la segmentation et la squelettisation des données, par la reconstruction 3D ainsi que par l’extraction et l’analyse des caractères grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique. Le but ultime consiste à obtenir une plateforme à débit élevé qui permettra un meilleur phénotypage 3D des racines, et aussi plus facile, capable de faire ressortir visuellement les traits grossiers et précis du système racinaire en vue d’illustrer la complexité de son architecture et de son développement.