Développement de solutions analytiques basées sur l'imagerie proche infrarouge hyperspectrale pour les secteurs agricole et alimentaire
Objectifs
L’imagerie est de plus en plus utilisée comme outil d’aide à la décision dans les secteurs agricole et agro-alimentaire. Elle permet une meilleure gestion des ressources dans le domaine de l’agriculture de précision et un contrôle qualité des produits aussi bien en laboratoire qu’au champ ou en ligne dans les usines de transformation. L'analyse d'images peut être définie comme l'extraction des informations significatives à partir d'images. Ces images peuvent être obtenues dans le domaine du visible mais aussi en utilisant des techniques plus sophistiquées basées sur des capteurs proche infrarouge. L’imagerie hyperspectrale proche infrarouge permet d'acqérir simultanément des informations spatiales (distribution) et spectrales (composition) d'un échantillon. Les techniques d'imagerie hyperspectrale offrent la possibilité de recueillir des milliers de spectres d'un échantillon ou d'un procédé d'une manière non destructive et sans interférer avec la composition de l'échantillon ou avec le processus. Des ordinateurs et techniques puissantes de traitement d'images, y compris des outils statistiques et chimiométriques sont indispensables pour l'analyse de ce type de données. Au cours des dernières années, le CRA-W a acquis une grande expertise dans ce domaine au travers de différentes collaborations avec des instituts publiques ou des compagnies privées, au niveau régional, national ou international. Il maintient cette compétence en (i) en réalisant des études de faisabilité sur diverses applications, (ii) en développant des méthodes et des algorithmes normalisés pour l'acquisition, le traitement et l'interprétation des images et des spectres ainsi que pour la production de réponses appropriées et optimisées pour un problème agronomique donné.
Publications
Vincke, D. , Miller, R. , Stassart, E. , Otte, M. , Dardenne, P. , Collins, M. , Wilkinson, K. , Stewart, J. , Baeten, V. & Fernández Pierna, J.A. (2014). Analysis of collagen preservation in bones recovered in archaeological contexts using NIR hyperspectral imaging. Talanta, 125: 181-188.
Baeten, V. & Dardenne, P. (2005). Application of near-infrared imaging for monitoring agricultural food and feed products In: Spectrochemical analysis using infrared multichannel detectors, Blackwell Publishing, 283-301.
Vermeulen, P. , Flemal, P. , Pigeon, O. , Dardenne, P. , Fernández Pierna, J.A. & Baeten, V. (2017). Assessment of pesticide coating on cereal seeds by near infrared hyperspectral imaging. J. Spectral Imaging, 6: (a1), 1-7.
Baeten, V. , Michotte Renier, A. , Cogdill, R. , Dardenne, P. & Fernández Pierna, J.A. (2004). Combination of Support Vector Machines (SVM) and Near Infrared (NIR) imaging spectroscopy for the detection of meat and bone meat (MBM) in compound feeds. Journal of chemometrics, 18: (7-8), 341-349.
Yang, Z. , Han, L. , Wang, C. , Li, J. , Fernández Pierna, J.A. , Dardenne, P. & Baeten, V. (2016). Detection of melamine in soybean meal using near-infrared microscopy imaging with pure component spectra as the evaluation criteria. Journal of Spectroscopy, ID 5868170: 11p.
Vincke, D. , Baeten, V. , Sinnaeve, G. , Dardenne, P. & Fernández Pierna, J.A. (2014). Determination of outer skin in dry onions by hyperspectral imaging spectroscopy and chemometrics. NIR News, 25: (2), 9-12.
Dale, L.M. , Thewis, A. , Boudry, C. , Rotar, I. , Dardenne, P. , Baeten, V. & Fernández Pierna, J.A. (2013). Hyperspectral Imaging Applications in Agriculture and Agro-Food Product Quality and Safety Control : A Review. Applied Spectroscopy Reviews, 48: 142-159.
Baeten, V. , Dardenne, P. & Fernández Pierna, J.A. (2007). Hyperspectral imaging techniques: an attractive solution for the analysis of biological and agricultural materials. In: Techniques and Applications of Hyperspectral Image Analysis, Hans F. Grahn & Paul Geladi Editors. 289-311.
Dardenne, P. , Baeten, V. & Fernández Pierna, J.A. (2010). In-house validation of a near infrared hyperspectral imaging method for detecting processed animal proteins (PAP) in compound feed. Journal of NIRS, 18: 121-133.
Fernández Pierna, J.A. , Vincke, D. , Dardenne, P. , Zengling, Y. , Lujia, H. & Baeten, V. (2014). Line scan hyperspectral imaging spectroscopy for the early detection of melamine and cyanuric acid in feed. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 22: (2), 103-112.
Baeten, V. , Vermeulen, P. , Dardenne, P. & Fernández Pierna, J.A. (2010). NIR hyperspectral imaging methods for quality and safety control of food and feed products: contributions to four European projects NIR News 21, (6), 10-13.
Fernández Pierna, J.A. , Vermeulen, P. , Amand, O. , Tossens, A.. , Dardenne, P. & Baeten, V. (2012). NIR hyperspectral imaging spectroscopy and chemometrics for the detection of undesirable substances in food and feed. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 117: 233-239.
Vermeulen, P. , Fernández Pierna, J.A. , Van Egmond, H.P. , Dardenne, P. & Baeten, V. (2012). On-line detection and quantification of ergot bodies in cereals using near infrared hyperspectral imaging. Food Additives and Contaminants: Part A, 29: (2), 232-240.
Vermeulen, P. , Ebene, M.B. , Orlando, B. , Fernández Pierna, J.A. & Baeten, V. (2017). Online detection and quantification of particles of ergot bodies in cereal flour using near infrared hyperspectral imaging. Food Additives & Contaminants: Part A, 34: (8), 1312-1319.
Dale, L.M. , Fernández Pierna, J.A. , Vermeulen, P. , Lecler, B. , Bogdan, A.D. , Pacurar, F.S. , Rotar, I. , Thewis, A. & Baeten, V. (2012). Research on crude protein and digestibility of Arnica montana L. using conventional NIR spectrometry and hyperspectral imaging NIR. Journal of Food, Agriculture and Environment, 10: (1), 391-396.
Fernández Pierna, J.A. , Baeten, V. , Dardenne, P. & Fernández Pierna, J.A. (2006). Screening of compound feeds using NIR hyperspectral data. Chemom. Intell. Lab. Syst. 84: (1-2), 114-118.
Baeten, V. , Dardenne, P. , Dubois, J. , Lewis, E. , Burger, J. & Fernández Pierna, J.A. (2009). Spectroscopic Imaging In: Comprehensive chemometrics Chemical and Biochemical Data Analysis, Oxford, Elsevier, 4, 173-196.
Vermeulen, P. , Fernández Pierna, J.A. , Van Egmond, H.P. , Zegers, J. , Dardenne, P. & Baeten, V. (2013). Validation and transferability study of a method based on near-infrared hyperspectral imaging for the detection and quantification of ergot bodies in cereals. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 405: (24), 7765-7772.
Guns, C. , Pissard, A.. & Abbas, O. (2013). Valorisation du contenu polyphénolique des pommes par l’utilisation de la spectroscopie moyen infrarouge. 65.
