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[Fruit Logistica 2022] Caliper par Konatic, une solution pour le calibrage vrac, une première mondiale

C’est la première fois que Konatic exposait sur un salon de l’agroalimentaire. Et pour cause : l’entreprise est spécialisée dans l’industrie du verre (conditionnement notamment). Ayant décidé de mettre à profit les « innovations technologiques de dingue », selon son enthousiaste président Guillaume Bathelet dans les filières les nécessitant, Konatic a lancé le projet Caliper, un système de calibreur 3D de vrac pour les fruits et légumes, basé sur la technologie 3D et l’intelligence artificielle.

Développée depuis 2 ans en partenariat avec McCain, le projet vient de valider sa phase pilote, a gagné le prix de l’innovation de Business France et passe à la phase opérationnelle : à Berlin, l’entreprise prospectait à la fois des clients potentiels mais aussi des partenaires : producteurs de machines et de lignes, acteurs de la robotique…, afin d’associer d’autres systèmes d’inspection (contrôles qualité par exemple) à sa solution de calibration.

Une solution abordable en prix et à taille humaine

« Nous avons une machine de vision avec une résolution de l’ordre du millimètre à très haute cadence, parmi les plus hautes du marché -1 200 produits par minute dans le cadre de bouteilles verre », explique Guillaume Bathelet.

« En parallèle, dans l’agroalimentaire, beaucoup d’étapes de tri se font encore à la main. Par exemple, chez McCain, le calibrage des pommes de terre à l’arrivée du champ se fait par prélèvement d’un lot -un seau par camion- calibré à la main. Laser, système stéréo… les solutions existent mais sont trop chères pour l’agroalimentaire, 350 000 € par machine. Nous, nous proposons une machine à 25 000-35 000 € et surtout de taille réduite. »

Le calibrage automatique et rapide du vrac : une première mondiale

Un laser mesure le temps de vol (temps de rebond jusqu’aux pommes de terre) : cette technologie Lidar, dont les coûts ont chuté depuis que l’industrie automobile s’en est emparée pour développer les voitures autonomes, permet de s’affranchir de la problématique du vrac.

L’intelligence artificielle, plus précisément la segmentation sémantique (ou, plus vulgairement, deep learning), permet de s’adapter à la diversité des formes d’un produit vivant naturel comme la pomme de terre et de dessiner parfaitement le contour de chaque fruit et légume.

Au champ, associé à d’autres systèmes de tri… les possibilités de débouchés sont immenses

McCain utilise pour l’instant l’outil comme base statistique pour les arrivées en station. Mais il serait adaptable au champ, à l’étape même de la récolte. « Trier au plus tôt est un enjeu dans l’agroalimentaire car cela permet de gagner sur la logistique et le transport. Il y a aussi les coûts de main d’œuvre. Les enjeux dans l’agroalimentaire sont énormes. »

Car Caliper pourrait aussi être associé à un robot “écarteur” pour automatiser entièrement le tri, ainsi qu’à d’autres systèmes de tri (qualité, couleur, sucre..).