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En partenariat avec l’entreprise DIAM Bouchage, le CEA List, institut de CEA Tech, a développé une technologie basée sur l’analyse par Intelligence artificielle des images rayons X pour détecter les bouchons en liège défectueux de façon rapide et précise.
Bien que le bouchon de liège soit souvent considéré comme idéal pour la conservation du vin à long terme, il arrive qu’un vin s’avère bouchonné ou oxydé à l’ouverture d’une bouteille… Pour remplir correctement sa fonction, un bouchon doit laisser passer juste ce qu’il faut d’oxygène pour à la fois permettre la maturation du vin et garantir sa qualité gustative dans le temps. Or, il est impossible d’apprécier efficacement à l’œil nu l’étanchéité d’un bouchon.
La société Diam Bouchage a fait appel à l’institut Carnot CEA List pour mettre au point une méthode de tri automatisé et fiable des bouchons en liège issus du tubage d’une écorce de chêne liège. La sélection se fait sur des images produites par tomographie rayons X qui permettent de visualiser le bouchon dans son volume. Pour analyser ces images, les chercheurs ont mis en place un algorithme d’apprentissage automatique adapté aux problématiques de classification. En comparant les caractéristiques obtenues par imagerie (nombre et distribution de lenticelles, lignes de croissance, densité du liège,…) à des données sur le taux de transfert d’oxygène effectuées sur le long terme, ils ont mis en place un modèle qui permet d’apprécier automatiquement l’étanchéité du liège, gage de la qualité du bouchon.
Les chercheurs sont ainsi parvenus à améliorer significativement la classification des bouchons : 75 % d’entre eux classifiés correctement en quelques secondes seulement. Ne nécessitant que deux images par bouchon, cette méthode peut être envisagée pour déployer un contrôle non destructif en ligne automatisé des bouchons en liège naturel. Le travail se poursuit en vue d’atteindre 100% de bonne classification, critère obligatoire pour le bouchage des grands vins.
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www-list.cea.fr
