Microscope

https://www.youtube.com/watch?v=OmVoktYjSHs&ab_channel=ImHorPhenBioimagingresearchgroup

Chaine Youtube de ImHorPhen - Imagerie pour l'Horticulture et le Phénotypage. L'équipe de recherche ImHorPhen (Imagerie pour l'Horticulture et le Phénotypage) assure le développement de la plateforme de phénotypage des plantes PHENOTIC, notamment via des systèmes automatiques d'acquisition et de traitement de l’information capables de suivre la croissance de plantes en milieu contrôlé à différents stades de développement (semences, plantules, plante adulte).

• Présentation du projet de base en anglais : détournement d’une imprimante 3D pour en faire un microscope. La buse d’extrusion a été remplacé par un système composé d’une caméra et d’une carte nano-Arduino pour pouvoir régler précisément la luminosité.

• 16 LEDS sont présents sur ce système.

• Volonté d’open source pour la microscopie. Ceci permet des évolutions rapides, motivées par une communauté et des itérations régulières.

• Utilisation du pouvoir calculatoire d’un ordinateur pour pouvoir avoir plus d’information sur l’échantillon observé (multidimensionnels et multifocal).

• Procédé : prise de seize images avec les seize leds et garde seulement les zones les plus sombres pour avoir une image homogène en termes de luminosité.

• Limitation : le focus doit être fait manuellement, mais nouvel algorithme pour faire de l’auto-focus basé sur trois critères : planéité, gradient et variations de l’entropie lumineuse, a été pensé et développé pour palier au problème.

• Exemple d’utilisation : pouvoir analyser automatiquement et à distance des effets de pesticides sur des plantes.

• Utilisation du Rasberry Pie 4 (le cerveau du système, gère les déplacements et la cohérence de toutes les actions réalisées) et de G-Code (langage standard pour toute machine).

• Parle du Raster scan (déjà étudié dans le glossaire), une fois les points d’intérêts trouvés, il s’agit de faire le trajet le plus rapide entre tous ces points. Ceci est un problème bien connu en génie informatique, c’est le problème du commercial. L’algorithme calcul donc la distance entre tout les paires de points d’intérêts et trouves le chemin le plus court pour visiter une seule fois chaque point.

• Problème d’aberration géométrique radial et tangentiel. Ce problème se traduit par le fait que les images ne sont pas exactement fidèles à la réalité à cause de distorsion physique causée par la lentille en elle-même ou les capteurs. La solution consiste en un algorithme permettant de solutionner ces deux problèmes. (peu de détail donné dans le podcast à ce sujet)

• Objectif primaire : démocratiser la microscopie. Ex : bibliothèque python libre d’accès pour baisser le niveau nécessaire d’entrée à la microscopie de haut-niveau. Cette bibliothèque est composée de code pour gérer le mouvement selon xyz, gérer la luminosité, etc... Tout disponible sur GitHub.

• Extension possible : spectroscopie (image infra-red). La spectroscopie consiste à étudier comment la lumière réagit avec la matière grâce aux variations de longueurs d’ondes.