Contraintes et opportunités pour l'automatisation de l'inspection visuelle au regard du processus humain

Résumé : Ces travaux de recherche ont pour ambition de contribuer à l'automatisation de l'inspection visuelle, dans le cadre du contrôle qualité de pièces métalliques à géométrie complexe. En soi, de nombreuses techniques d'optique, de numérisation, d'implémentation de rendu photo-réaliste, de classification d'images ou de données, et de reconnaissance de formes sont déjà fortement développées et appliquées chacune dans des domaines particuliers. Or, elles ne sont pas, ou rarement pour des cas particuliers, combinées pour obtenir une méthode complète de numérisation de l'apparence jusqu'à la reconnaissance, effective et perceptuelle, de l'objet et des anomalies esthétiques.Ces travaux ont profité des avancements des thèses précédentes sur la formalisation du contrôle qualité ainsi que sur un système agile de numérisation d'aspect de surface permettant la mise en évidence de toute la diversité d'anomalies esthétiques de surfaces. Ainsi, la contribution majeure réside dans l'adaptation des méthodes de traitement d'images à la structure formalisée du contrôle qualité, au format riche des données d'apparence et aux méthodes de classification pour réaliser la reconnaissance telle que le contrôleur humain.En ce sens, la thèse propose un décryptage des différentes méthodologies liées au contrôle qualité, au comportement du contrôleur humain, aux anomalies d'aspect de surface, aux managements et traitements de l'information visuelle, jusqu'à la combinaison de toutes ces contraintes pour obtenir un système de substitution partielle au contrôleur humain. L'objectif de la thèse, et du décryptage, est d'identifier et de réduire les sources de variabilité pour obtenir un meilleur contrôle qualité, notamment par l'automatisation intelligente et structurée de l'inspection visuelle. A partir d'un dispositif de vision par ordinateur choisi, la solution proposée consiste à analyser la texture visuelle. Celle est considérée en tant que signature globale de l'information d'apparence visuelle supérieure à une unique image contenant des textures images. L'analyse est effectuée avec des mécanismes de reconnaissance de formes et d'apprentissage machine pour établir la détection et l'évaluation automatiques d'anomalies d'aspect.
Type de document :
Thèse
Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université Grenoble Alpes, 2015. Français. 〈NNT : 2015GREAA028〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [225 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01254349
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 12 janvier 2016 - 10:32:06
Dernière modification le : mercredi 5 juillet 2017 - 09:59:13
Document(s) archivé(s) le : vendredi 15 avril 2016 - 22:30:52

Fichier

DESAGE_2015_diffusion.pdf
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01254349, version 1

Collections

STAR | SYMME | UGA

Citation

Simon-Frédéric Désage. Contraintes et opportunités pour l'automatisation de l'inspection visuelle au regard du processus humain. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université Grenoble Alpes, 2015. Français. 〈NNT : 2015GREAA028〉. 〈tel-01254349〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

603

Téléchargements du document

154