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PlanarianScanner
Système d'imagerie automatisé pour le suivi comportemental de planaires — Laboratoire de Biologie, Université Champollion, Albi
Denis
Publié le 14 avril 2026
Présentation
PlanarianScanner est une application web développée pour le suivi de l'activité et des mouvements de planaires (Platyhelminthes) dans le cadre de leur étude en laboratoire.
Le système pilote un scanner multi-puits motorisé composé d'un bras CNC (GRBL) et d'une caméra haute définition ArduCam montée sur Raspberry Pi 4. Il permet l'acquisition automatisée d'images sur une grille de 6×4 puits × 4 plaques, le stockage haute performance des captures, et leur export vers des machines d'analyse distantes.
Développé pour le Laboratoire de Biologie de l'Université Champollion, Albi.
Contexte scientifique
- Les planaires sont des vers plats dotés de remarquables capacités de régénération et d'un système nerveux primitif faisant l'objet de nombreuses recherches en neurobiologie et biologie du développement.
- Ce système d'imagerie automatisé permet d'observer et d'enregistrer leur comportement (déplacements, réponses à des stimuli) sur de longues périodes, pour un grand nombre d'individus en parallèle, sans intervention humaine.
Matériel
- Composant Détail
- Carte Raspberry Pi 4
- Caméra ArduCam haute définition
- Motorisation Bras CNC (L2544) piloté en GRBL
- Grille de puits 6×4 × 4 plaques multi-puits
- Réseau LAN local — export Samba/rsync
Fonctionnalités
- Pilotage du bras CNC en GRBL — déplacement automatique puits par puits
- calibration des multi-puits avec synchro base de données
- Acquisition image haute définition via ArduCam (OpenCV + Picamera2)
- Stockage des frames en base time série ReductStore
- Sessions de scan paramétrables (grille complète ou sélection de puits)
- Export asynchrone (Celery) :
- Archive ZIP d'images JPEG par session
- Vidéo MP4 générée depuis les frames capturées
- Transfert automatique des exports vers machines distantes (Linux / Windows)
- Planification nocturne des exports via django-celery-beat
- Interface web temps réel (Django Channels / WebSocket)
- Interface administration Django (sqlite3 ou mariadb ou postgresql)
- Suivi de progression des tâches longues par polling
Balayage des multi-puits
Calibration
Images session 4
Vidéos session 4
Exportation des vidéos et des images pour analyse
Fiche observation
Création d'une fiche d'observation
Création d'une session d'observations
Paramètres puits
Paramètres multi-puits
Configuration des constantes
Administration
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