’intégrer des caméras thermiques pour analyser l’évolution des œufs

1️⃣ Matériel recommandé pour la capture thermique

Il existe plusieurs options pour ajouter une caméra thermique à une couveuse et l’intégrer à Odoo :

🔹 Recommandation :

• FLIR Lepton 3.5 ou MLX90640 sont de bonnes options pour une intégration DIY sur Raspberry Pi.
• HIKMicro ou Seek Thermal Compact offrent une meilleure résolution mais nécessitent un traitement d’image avancé.

3️⃣ Acquisition des images thermiques

🔹 Capturer des images avec FLIR Lepton

🔹 Capturer des images avec FLIR Lepton

import pylepton

import numpy as np

import cv2

def capture_image():

    with pylepton.Lepton() as lepton:

        image, _ = lepton.capture()

        image = np.uint8(image / 256)

        cv2.imwrite("thermal_image.jpg", image)

capture_image()

Ce script capture une image thermique et l’enregistre en .jpg.

🔹 Acquisition de température avec MLX90640

import board

import busio

import adafruit_mlx90640

import numpy as np

i2c = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)

mlx = adafruit_mlx90640.MLX90640(i2c)

mlx.refresh_rate = adafruit_mlx90640.RefreshRate.REFRESH_2_HZ

frame = np.zeros((24, 32))  # Matrice de température

mlx.getFrame(frame)

print(frame)

Cela retourne une matrice de 32x24 valeurs de température en degrés Celsius.

5️⃣ Visualisation et Analyse dans Odoo

🔹 Créer une interface graphique pour visualiser les images

Ajouter un affichage dans Odoo Studio ou un fichier XML :

<record id="view_thermal_image_form" model="ir.ui.view">

    <field name="name">incubation.thermal.form</field>

    <field name="model">incubation.thermal</field>

    <field name="arch" type="xml">

        <form string="Analyse thermique">

            <sheet>

                <group>

                    <field name="name"/>

                    <field name="timestamp"/>

                    <field name="image" widget="image"/>

                </group>

            </sheet>

        </form>

    </field>

</record>

Ce formulaire permet de visualiser directement les images thermiques dans Odoo.

🔹 Utiliser un algorithme de détection thermique

Si vous voulez détecter des anomalies thermiques (œufs non viables, température instable) :

import cv2

import numpy as np

def analyze_thermal_image(image_path):

    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    _, thresholded = cv2.threshold(image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # Détecter les variations thermiques

    contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for cnt in contours:

        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imwrite("thermal_analysis.jpg", image)

analyze_thermal_image("thermal_image.jpg")

✔ Les zones trop chaudes ou trop froides seront mises en évidence pour une analyse avancée.