Présentation application meat@ppli forum champs d'innovations - 2022-02-03 projet CASDAR Meat@ppli

1. Meat@ppli, application smartphone
pour déterminer la teneur en gras
de la viande bovine en temps réel

2. Les objectifs
• Mettre au point une application
smartphone pour estimer en temps
réel la teneur en gras d’un morceau
de viande bovine à partir de sa
photo, au stade de la carcasse
comme à celui du morceau tranché
• Disposer d’un outil facilement
utilisable, fiable, économe et non
destructif
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3. Piloter le gras des carcasses et de la
viande bovine : une nécessité
• Un impact majeur du gras pour tous les maillons de la filière
✓ Pour l’éleveur, rémunéré en fonction de l’état d’engraissement de la
carcasse
✓ Pour l’abatteur/transformateur qui doit obtenir le meilleur rendement
de découpe et qui oriente ses produits vers les circuits de valorisation
les plus adaptés
✓ Pour le consommateur, à la recherche d’une viande goûteuse mais peu
grasse
• Le gras est donc un critère de différenciation clé de la
valorisation d’une carcasse ou d’une viande
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4. Le persillé et le marbré
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Persillé
✓ Autour de 5 % de
lipides dans la
noix d’entrecôte
✓ Plage de variation
1 à 17 %
Marbré
✓ Autour de 10 %
de lipides dans la
côte
✓ Plage de variation
1 à 18 %

5. Comment mesurer le gras dans la
viande bovine ?
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6. Comment mesurer le gras dans la
viande bovine ?
• Au démarrage du projet Meat@ppli :
absence d’outil d’évaluation fiable,
simple, rapide, non destructif,
automatisable et peu coûteux
 Choix de travailler sur l’analyse
d’image
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7. Travail à la coupe primaire des carcasses de
gros bovins, pour prédire les quantités de
persillé et marbré de la 6ème côte
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8. Les conditions de prise de vue
• Objectifs
✓ Qualité de l’image
✓ Equipement simple, adapté à un environnement industriel
• Tests de nombreuses conditions (29 prises de vue / carcasse)
✓ Différentes positions (sur carcasse, sur table…)
✓ Différents éclairages (flash, flash polarisé…)
✓ Différentes mires
• Au final
✓ Samsung Galaxy S8
✓ Equipé d’une coque avec un flash polarisé
✓ Une mire plastifiée de 5 x 5 cm
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9. Les mesures de références
• Dissection bouchère de la 6ème côte
(séparation et pesées des muscles /
gras / os)
 Quantité de gras intermusculaire de
la côte (marbré)
• Dosage chimique du gras intramusculaire
 Teneur en lipides du muscle (persillé)
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10. Deux méthodes d’analyse d’image
• Semi-automatique à l'aide du logiciel de traitement d'image
open source ImageJ
✓ Correction des effets de perspective et un calibrage géométrique de l’image
✓ Détourage standardisé de la côte et de la noix d’entrecôte par un opérateur
✓ Segmentation des gras et des muscles par seuillage automatique suivant la
méthode de Li
• Entièrement automatique en utilisant l’intelligence artificielle
✓ En 2 étapes
✓ Séparation de la côte dans l’image et séparation de la noix d’entrecôte
dans la côte
✓ Analyse du taux de matière grasse dans la zone d’intérêt
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11. Résultats méthode semi-automatique
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12. Résultats méthode automatique
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13. Une démonstration en vidéo !
Encore à l’état de
preuve de concept

14. Une démonstration en vidéo !
Encore à l’état de
preuve de concept

15. Meat@ppli, une preuve de concept
réussie !
• Un équipement relativement simple
pour la prise de vue
• Des résultats encourageants
✓ Une amélioration sans doute encore
possible en augmentant le nombre de
données dans la base
✓ Un développement à poursuivre pour
l’adapter à une utilisation en routine dans
un contexte industriel
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16. Meat@ppli
Pour en savoir plus : https://idele.fr/meatappli/
Contacts : jerome.normand@idele.fr