Robust micro/nano-positioning by visual servoing

Résumé : Avec le développement des nanotechnologies, il est devenu possible et souhaitable de créer et d'assembler des nano-objets. Afin d'obtenir des processus automatisés robustes et fiables, la manipulation à l'échelle nanométrique est devenue, au cours des dernières années, une tâche primordiale. La vision est un moyen indispensable pour observer le monde à l'échelle micrométrique et nanométrique. Le contrôle basé sur la vision est une solution efficace pour les problèmes de contrôle de la robotique. Dans cette thèse, nous abordons la problématique du micro- et nano-positionnement par asservissement visuel via l'utilisation d'un microscope électronique à balayage (MEB). Dans un premier temps, la formation d'image MEB et les modèles géométriques de la vision appliqués aux MEB sont étudiés afin de présenter, par la suite, une méthode d'étalonnage de MEB par l'optimisation non-linéaire considérant les modèles de projection perspective et parallèle. Dans cette étude, il est constaté qu'il est difficile d'observer l'information de profondeur à partir de la variation de la position de pixel de l'échantillon dans l'image MEB à un grossissement élevé. Afin de résoudre le problème de la non-observabilité du mouvement dans l'axe de la profondeur du MEB, les informations de défocalisation d'image sont considérées comme caractéristiques visuelles pour commander le mouvement sur cet axe. Une méthode d'asservissement visuelle hybride est alors proposée pour effectuer le micro-positionnement en 6 degrés de liberté en utilisant les informations de défocalisation d'image et de photométrique d'image. Cette méthode est ensuite validée via l'utilisation d'un robot parallèle dans un MEB. Finalement, un système de contrôle en boucle fermée pour l'autofocus du MEB est introduit et validé par des expériences. Une méthode de suivi visuel et d'estimation de pose 3D, par la mise en correspondance avec un modèle de texture, est proposée afin de réaliser le guidage visuel dans un MEB. Cette méthode est robuste au flou d'image à cause de la défocalisation provoquée par le mouvement sur l'axe de la profondeur car le niveau de défocalisation est modélisée dans ce cadre de suivi visuel.
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Thèse
Robotics [cs.RO]. Université Rennes 1, 2016. English. 〈NNT : 2016REN1S005〉
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Soumis le : mercredi 31 août 2016 - 14:10:27
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Le Cui. Robust micro/nano-positioning by visual servoing. Robotics [cs.RO]. Université Rennes 1, 2016. English. 〈NNT : 2016REN1S005〉. 〈tel-01267585v2〉

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