François Chung, Ph.D.

Tag: grains de pollen

COMPAG 2015 - Article de revue scientifique

COMPAG 2015 – Article de revue scientifique

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Publication

Rafael Redondo, Gloria Bueno, François Chung, Rodrigo Nava, J. Víctor Marcos, Gabriel Cristóbal, Tomás Rodríguez, Amelia González-Porto, Cristina Pardo, Óscar Déniz, Boris Escalante-Ramírez; Pollen segmentation and feature evaluation for automatic classification in bright-field microscopy; In: Computers and Electronics in Agriculture (COMPAG), 110, pp. 56–69, 2015.

Abstract

Besides the well-established healthy properties of pollen, palynology and apiculture are of extreme importance to avoid hard and fast unbalances in our ecosystems. To support such disciplines, computer vision comes to alleviate tedious recognition tasks. In this paper, we present an applied study of the state of the art in pattern recognition techniques to describe, analyze, and classify pollen grains in an extensive dataset specifically collected (15 types, 120 samples/type). We also propose a novel contour-inner segmentation of grains, improving 50% of accuracy. In addition to published morphological, statistical, and textural descriptors, we introduce a new descriptor to measure the grain’s contour profile and a logGabor implementation not tested before for this purpose. We found a significant improvement for certain combinations of descriptors, providing an overall accuracy above 99%. Finally, some palynological features that are still difficult to be integrated in computer systems are discussed.

Mots-clés

  • apiculture
  • automatic classification
  • bright-field microscopy
  • feature extraction
  • Fisher discriminant analysis
  • image processing
  • morphology descriptors
  • pollen
  • statistical descriptors
  • texture descriptors

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Projet Inspiralia @Madrid, Espagne (2013). La compétitivité du secteur apicole européen est en plein déclin suite à la réduction de la production due à une diminution du nombre d'abeilles. En outre, les produits provenants de pays où les normes de qualité sont moindres gagnent des parts de marché en Europe grâce à une concurrence déloyale. A cela s'ajoute une absence de normes au niveau européen pour certains produits apicoles tels que le pollen et la gelée royale.

Concrètement, cela signifie qu'il est possible de trouver sur le marché des produits étiquetés comme tel sans aucun contrôle de qualité et d'authenticité. Peu de pays en Europe ont des recommandations ou des normes régionales pour des produits autres que le miel, ce qui a pour conséquence un manque de standardisation au niveau européen.

Par conséquent, les objectifs du projet APIFRESH sont triples:

  • définir des normes européennes pour le pollen d'abeille et la gelée royale;
  • établir des critères de santé pertinents pour le pollen et la gelée royale;
  • déterminer l'authenticité du pollen et du miel.

Les partenaires de ce projet sont:

  • Balparmak (TR);
  • Campomiel (ES);
  • Centro Agrario de Marchamalo (ES);
  • CTC - Centro Tecnológico Nacional de la Conserva y Alimentación (ES);
  • EPBA - European Professional Beekeepers Association (EU);
  • FNAP - Federação Nacional dos Apicultores de Portugal (PT);
  • Inspiralia (ES);
  • OMME - Országos Magyar Méhészeti Egyesület (HU);
  • Parco Tecnologico Padano (IT);
  • TÜBITAK-MAM - Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu-Marmara Araştırma Merkezi (TR).

Dans ce projet, mon travail consiste à développer un logiciel pour la classification et l'authentification du pollen d'abeille. Premièrement, les boules de pollen d'abeille sont photographiées et séparées par type de pollen en utilisant une classification basée sur la couleur. Ensuite, un microscope est utilisé pour capturer une image précise des grains de pollen à partir de laquelle des caractéristiques discriminantes sont extraites afin d'identifier l'origine du pollen, et ce, en considérant le grain de pollen comme appartenant à un type connu (classification) ou à un type inconnu (authentification).

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Publication

François Chung, Tomás Rodríguez; Automatic pollen grain and exine segmentation from microscope images; Inspiralia, Madrid, 2012.

Abstract

In this article, we propose an automatic method for the segmentation of pollen grains from microscope images, followed by the automatic segmentation of their exine. The objective of exine segmentation is to separate the pollen grain in two regions of interest: exine and inner part. A coarse-to-fine approach ensures a smooth and accurate segmentation of both structures. As a rough stage, grain segmentation is performed by a procedure involving clustering and morphological operations, while the exine is approximated by an iterative procedure consisting in consecutive cropping steps of the pollen grain. A snake-based segmentation is performed to refine the segmentation of both structures. Results have shown that our segmentation method is able to deal with different pollen types, as well as with different types of exine and inner part appearance. The proposed segmentation method aims to be generic and has been designed as one of the core steps of an automatic pollen classification framework.

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