Objectif et portée
Cette formation à la demande présente aux participants les principes de travail et les applications de l'imagerie hyperspectrale dans le domaine agroalimentaire. Le cours couvre les types de capteurs (linescan, snapshot), la configuration de la mesure, l'interprétation spectrale, les techniques de prétraitement et les flux de travail d'apprentissage automatique pour la classification et la régression.
Grâce à des exemples pratiques de cultures et de produits alimentaires (p. ex. poireau, pomme de terre, viande), les participants apprennent à établir des mesures, à traiter des données hyperspectrales et à évaluer des modèles pour des cas d'utilisation réels.
Si vous souhaitez obtenir plus d'informations sur la formation, s'il vous plaît entrer en contact avec Marijke.hunninck@ilvo.vlaanderen.be
Objectifs d'apprentissage
À la fin de la formation, les participants pourront:
- Expliquer les principes de fonctionnement des capteurs hyperspectraux et les modalités d'imagerie.
- Mettre en place une campagne de mesure hyperspectrale pour les applications agroalimentaires.
- Prétraiter et analyser des données hyperspectrales à l'aide de techniques d'apprentissage automatique de base (PLSR, SVM).
- Interpréter les indices de végétation et les empreintes spectrales pertinents pour la qualité des plantes et des aliments.
- Évaluer la faisabilité de la mise en œuvre de l'imagerie hyperspectrale dans leurs propres cas d'utilisation.
Résultats d'apprentissage
Les participants qui terminent cette formation seront en mesure de:
- Distinguer les systèmes hyperspectraux à balayage linéaire, à balayage instantané et à balayage spectral.
- Appliquer des opérations de prétraitement spectrales telles que le masquage et la normalisation.
- Extraire et analyser les spectres moyens pour les tâches de classification et de régression.
- Utilisez des données hyperspectrales pour évaluer la fraîcheur des plantes, détecter les défauts des pommes de terre ou classer les types de viande.
- Identifier les limites et le potentiel des configurations hyperspectrales pour les environnements de laboratoire ou industriels.
À qui s'adresse cette formation ?
Chercheurs, spécialistes du contrôle de la qualité, analystes des cultures et des aliments, scientifiques des données et professionnels travaillant avec des technologies de détection non invasives dans l'agroalimentaire.
Mise en œuvre de l’IA
Données (espace de données / bigdata)
Autres
Services
Logiciel / modèle d'IA