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#  PlanarianScanner
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> Système d'imagerie automatisé pour le suivi comportemental de planaires —
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> Laboratoire de Biologie, Université Champollion, Albi
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## Présentation
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**PlanarianScanner** est une application web développée pour le suivi de l'activité
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et des mouvements de **planaires** (*Platyhelminthes*) dans le cadre de leur étude
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en laboratoire.
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Le système pilote un scanner multi-puits motorisé composé d'un bras CNC (GRBL) et
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d'une caméra haute définition ArduCam montée sur Raspberry Pi 4. Il permet
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l'acquisition automatisée d'images sur une grille de **6×4 puits × 4 plaques**,
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le stockage haute performance des captures, et leur export vers des machines
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d'analyse distantes.
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## Matériel
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| Composant | Détail |
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| Carte | Raspberry Pi 4 |
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| Caméra | ArduCam haute définition |
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| Motorisation | Bras CNC (L2544) piloté en GRBL |
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| Grille de puits | 6×4 × 4 plaques multi-puits |
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| Réseau | LAN local — export Samba/rsync |
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## Stack technique
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| Couche | Technologie |
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| Backend | Django + Django Channels |
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| Temps réel | Redis (broker + channel layer) |
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| Acquisition | OpenCV + Picamera2 |
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| Stockage | ReductStore (time series haute performance) |
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| Tâches asynchrones | Celery + django-celery-beat |
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| Export | Samba (CIFS), rsync/SSH |
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| Plateforme | Raspberry Pi 4 — Debian Linux |
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## Fonctionnalités
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- Pilotage du bras CNC en GRBL — déplacement automatique puits par puits
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- calibration des multi-puits avec synchro base de données
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- Acquisition image haute définition via ArduCam (OpenCV + Picamera2)
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- Stockage des frames en base time série ReductStore
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- Sessions de scan paramétrables (grille complète ou sélection de puits)
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- Export asynchrone (Celery) :
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- Archive ZIP d'images JPEG par session
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- Vidéo MP4 générée depuis les frames capturées
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- Transfert automatique des exports vers machines distantes (Linux / Windows)
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- Planification nocturne des exports via django-celery-beat
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- Interface web temps réel (Django Channels / WebSocket)
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- Interface administration Django (sqlite3 ou mariadb ou postgresql)
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- Suivi de progression des tâches longues par polling
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## Architecture
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Raspberry Pi 4
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├── Django (interface web + API)
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│ ├── Django Channels ←→ Redis (WebSocket temps réel)
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│ └── Celery workers
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│ ├── scanning(session_id) — parcours des puits
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│ ├── export_images_zip() — génération ZIP JPEG
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│ ├── export_video_mp4() — génération MP4 (OpenCV)
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│ └── transfer → /mnt/exports — partage Samba
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│
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├── ArduCam ← Picamera2 / OpenCV — capture HD
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├── CNC GRBL ← Serial — déplacement XY
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└── ReductStore — stockage time série frames
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```
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## Installation
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> Documentation complète à venir.
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Avec piImager installez PI OS 64-bits Trixie sur le raspberry pi4.<br>
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Personnalisez votre raspberry avec au moins ssh (sshkey ou password)<br>
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Plus tard, par commodité vous installerez VNC server
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```bash
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ssh rpi4@ip.du.raspi
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git clone https://github.com/votre-repo/planarianscanner.git
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git@github.com:deunix-educ/PlanarianScanner.git
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# modifier les variables d'environnement si besoin
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cp .env.example .env
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# Éditer .env : SECRET_KEY, REDIS_URL, REDUCTSTORE_URL, ...
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cd PlanarianScanner/etc
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chmod +x *.sh
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# installation des librairies systèmes
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./1-install-sys.sh
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# compilation reductstore 15 mn sur le raspberry pi4
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./2-cargo-reductstore-install.sh
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# installation samba cliennt
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./3-install-samba-client.sh
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# installation de mariadb
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./4-install_mariadb.sh
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# installation de mariadb
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./5-install_adminer.sh
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# Configuration des applications Django
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./6-install_django_app.sh
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# tester
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sudo supervisorctl stop test_tube:*
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./manage.py runserver 0.0.0.0:8000
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# tester en local
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# http://127.0.0.1:8000
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# tester en distant
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# http://ip.du.raspi:8000
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# fin du test
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sudo supervisorctl restart test_tube:*
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```
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Démarrage des services :
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```bash
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Tous les services sont accessibles depuis supervisor
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http://root:toor@ip-du-raspi:9001
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ou
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sudo supervisorctl start|stop|restart reductstore
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sudo supervisorctl start|stop|restart test_tube:*
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```
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## Organisation du dépôt
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```
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PlanarianScanner/
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├── cameras/ # App principale
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│ ├── models.py # ExportSession, ScanningStatus
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│ ├── tasks/
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│ │ ├── export_tasks.py # export_images_zip, export_video_mp4
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│ │ ├── scanning_tasks.py # scanning, on_scanning_done
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│ │ └── transfer_tasks.py # copy vers Samba
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│ ├── consumers.py # WebSocket Channels
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│ └── views.py
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├── cnc/ # Pilotage GRBL
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├── logs/ # Logs Celery (rotation auto)
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├── media/exports/ # Fichiers exportés temporaires
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└── requirements.txt
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```
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## Procédure de calibration en 4 étapes
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1. Activer "Debug détection" → voir le cercle et les zones sur le stream
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2. Positionner la CNC manuellement sur un point stable
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→ cliquer "Calib — Point A"
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→ mpos_A et centre tube A enregistrés
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3. Déplacer la CNC manuellement d'une distance connue (ex: 10mm en X)
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→ attendre stabilisation (la pause 2s est déjà là)
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→ cliquer "Calib — Point B"
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4. Résultat affiché :
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"Calibration OK — 38.2000 px/mm (0.026178 mm/px) Δ=10.000mm / 382.0px"
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→ px_per_mm sauvegardé dans TubeAligner et persisté en base
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## Contexte scientifique
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Les **planaires** sont des vers plats dotés de remarquables capacités de
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régénération et d'un système nerveux primitif faisant l'objet de nombreuses
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recherches en neurobiologie et biologie du développement.
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Ce système d'imagerie automatisé permet d'observer et d'enregistrer leur
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comportement (déplacements, réponses à des stimuli) sur de longues périodes,
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pour un grand nombre d'individus en parallèle, sans intervention humaine.
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## Laboratoire
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Développé pour le **Laboratoire de Biologie de l'Université Champollion**, Albi.
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## Statut
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> Documentation détaillée et guides d'installation complets à venir prochainement.
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## Licence
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GPL-3.0 — Projet opensource, développé pour le partage et la reproductibilité scientifique.
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