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Fiche détaillée Thèses
Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II (28/11/2006), Michel Dhome (Dir.)
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2006CLF21697.pdf(25.4 MB)
Alignement d'objets mécaniques complexes par vision monoculaire
Steve Bourgeois1, 2

Ce mémoire présente un système de recalage visuel adapté aux pièces mécaniques. Il s'agit d'estimer, de manière automatique et précise, la position et l'orientation d'un objet connu, à partir de son image vidéo. Les objets considérés possèdent la particularité d'être complexes, généralement métalliques et non-texturés. La solution proposée exploite un modèle d'objet caractérisant à la fois l'apparence et la géométrie de l'objet. Afin de pouvoir estimer la pose de l'objet, nous proposons un processus de mise en correspondance exploitant conjointement les informations d'apparence et de géométrie du modèle. Cette étape exploite la capacité à estimer une pose approximative de l'objet à partir d'un seul appariement pour filtrer efficacement les faux appariements. Un processus d'estimation précise de la pose est ensuite proposé. L'évaluation du processus complet sur des pièces mécaniques issues de l'industrie souligne la précision et la robustesse de ce dernier
1 :  LIST - Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies
2 :  LASMEA - Laboratoire des sciences et matériaux pour l'électronique et d'automatique
vision par ordinateur

Registration of complex mechanic objects by monocular vision
This thesis presents a visual registration system suitable for mechanical objects. The aim of this work is to perform an accurate and automatic estimation of the 3D position and orientation of a known object, from a single camera image. The studied objects are complex, generally metallic and textureless. To solve this problem, we introduce an object model which characterizes both the visual aspect and the 3D geometry of the object. This model is generated through a completely automatic learning process which exploits a small set of images of the object, registered with its CAD model. To estimate the object position and orientation, we propose a two-step matching process which exploits both visual and geometric data of the object model. The first step is based on a new local contour descriptor which characterizes exclusively the visual aspect of the object. We show that such a process is generally insufficient when applied to complex mechanical objects. Most of the time, the presence of repetitive patterns (bore series, ...) generates such a large amount of false matches that a pose computation becomes computationally prohibitive. We suggest completing the matching process by a step of false matches filtering based on the knowledge of the 3D geometry. This process is based on a special feature which allows a pose computation from a single match. Experimental evaluations show that this filtering reduces the false match rate enough to envisage a pose computation. A pose estimation process is then explained. Finally, an experimental evaluation of the complete visual registration process is exposed. This evaluation was lead on industrial mechanical objects (a car door, an automotive cylinder-head,...). The results underline the accuracy and the robustness of the proposed solution.

tous les articles de la base du CCSd...
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