project - EIP-AGRI Operational Group
FLAX FIBRE DESCRIPTION - DEMONSTRATION
DESCRIPTION DES FIBRES DE LIN - DÉMONSTRATION
Contexte
La France, La Belgique et les Pays Bas sont les 1ers producteurs de fibre de lin. 3/4 de la production mondiale. La France, le 1er producteur, la Normandie, la 1ere région. Une fibre naturelle, innovante et créative, dotée de propriétés remarquables qui répond pleinement aux attentes sociétales. Une culture d’intérêt agronomique et environnemental dans les rotations et source de stabilité économique par une diversification des revenus de l’exploitation agricole. CEPENDANT LE LIN EST LA SEULE FIBRE TEXTILE À NE PAS DISPOSER D’UN RÉFÉRENTIEL QUALITÉ ROBUSTE ET COMMUN DE DESCRIPTIONS DES LOTS DE FIBRES
Activities
Demonstration using an optical system and ARTIFICIAL INTELLIGENCE to describe the fibres,
Develop a PROTOTYPE of measuring gantry and its control software
Initier une fiche descriptive du lot
Activities
Démonstration via système optique et INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour décrire les fibres,
Développer un PROTOTYPE de portique de mesure et son logiciel de pilotage
Initier une fiche descriptive du lot
Additional information
La description de fibres est aujourd’hui organoleptique: un savoir-faire reconnu entre spécialistes amont/aval du lin. L’homogénéité du lot est le critère prépondérant pour le teilleur, le peigneur et le filateur. La longueur et la propreté (présence d’anas) sont impactants pour les process suivants.
L’approche organoleptique doit être renforcer par une mesure fiable et reproductible sur le long terme.DÉFINIR ET DÉVELOPPER UN RÉFÉRENTIEL COMMUN qui complète les référentiels organoleptiques existants grâce à de la R&D en imagerie optique.
Project details
- Main funding source
- CAP Strategic Plans 2023-2027 for Operational Groups
- Additional funding source
- Private funding
- Project contribution to EU Strategies
- Improving management of natural resources used by agriculture, such as water, soil and air
- Territorial scope
- National
Budget information
Project keyword
1 Practice Abstracts
The project involves the installation of a prototype for real-time digital monitoring of the measurement of 4 quality criteria and their homogeneity. The instant edition of a batch sheet to be included makes it possible to improve the traceability of linen fibers.
The certification of the measure will help to strengthen European Flax™, certification of origin of flax fiber grown and processed in Western Europe, and a true industry brand recognized by the textile and technical application markets. This technological development is necessary for industrial dynamics to meet the requirements of new customers (for example the automobile, aeronautics industries, etc.)
Continuous monitoring will allow:
- during scutching to select the right lot for the right outlet. This should make it possible to optimize the valuation of each batch and therefore to optimize the farmer’s remuneration.
- additional information from the farmer on the quality of his lot, better justify flax quality classifications, support recommendations for good growing practices
-if it is slaved to the production automaton, reactive feedback and possibly adjust the machine settings during scutching
The data continuously captured by algorithm models (deep learning) makes it possible to integrate vintage effects and make the organoleptic method more reliable.
By better valorizing batches, the tool contributes to the attractiveness of flax and thus contributes to the diversity of crops in the crop rotation.
Le projet concrétise l’installation d’un prototype de pilotage numérique et en temps réel de la mesure de 4 critères qualité et de leur homogénéité. L’édition instantanée d’une fiche lot à inclure permet d’enrichir la traçabilité des fibres de lin.
La certification de la mesure contribuera à renforcer European Flax™, certification d’origine du lin fibre cultivée et transformé en Europe de l’Ouest, et véritable marque filière reconnue par les marchés applicatifs textile et technique. Cette évolution technologique est nécessaire à la dynamique industrielle pour répondre aux exigences de nouveaux clients (par exemple les industries automobile, aéronautique,…)
Le pilotage en continu permettra :
- au teillage de sélectionner le bon lot pour le bon débouché. Cela devrait permettre d’optimiser la valorisation de chaque lot et donc d’optimiser la rémunération de l’agriculteur
- un complément d’information auprès de l’agriculteur sur la qualité de son lot, mieux justifier les classements qualité lin, appuyer les recommandations de bonnes pratiques de culture
-s’il est asservi à l’automate de production, un feedback réactif et éventuellement d’ajuster les réglages machines en cours de teillage
Les data captées en continu par les modèles d’algorithmes (deeplearning) permettent d’intégrer les effets millésimes et fiabilisent la méthode organoleptique.
Par une meilleure valorisation des lots, l’outil contribue à l’attractivité du lin et participe ainsi à la diversité des cultures dans l’assolement.
Contacts
Project coordinator
-
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Project partners
-
Project partner
-
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