Apparence des matériaux, Vision artificielle, Inspection qualité, Reflectance Transformation Imaging
Numérisation et caractérisation de l'apparence pour l'inspection visuelle des surfaces manufacturées
Résumé
Mastering the visual perception of the surfaces of manufactured products is a central issue for industry. However, in industry, the quality of surfaces is often assessed by human inspectors. Only a few specific cases use an instrumental or photometric approach. Among the photometric approaches, one of them is experiencing significant growth: Reflectance Transformation Imaging (RTI). However, this technique has limitations in terms of data acquisition and processing. The objective is therefore to correct some of these limitations in order to improve the RTI and, consequently, the visual quality control of surface conditions in industry.
The current RTI systems are limited and cannot meet our needs in terms of implementation and experimentation of the modalities and methods related to RTI. We therefore developed an RTI measurement system coupled with a control software. This set allows us access to hardware and software code to add, modify, and control the parameters and acquisition methods. One of the developments consisted in implementing a new modality of acquisition which consists in coupling the High Dynamic Range (HDR) to the RTI (HD-RTI). This coupling makes it possible to correct a measurement bias linked to the exposure time of the camera and to the limit of the sensor in terms of dynamic range. The HD-RTI measure the full dynamic range of the luminance response of the inspected surfaces. With HD-RTI stereo-photometric data, we can virtually reconstruct the scene by simulating an arbitrary exposure time, but also better characterize and therefore discriminate surface anomalies.
RTI generates large amounts of data, which becomes more complex depending on the acquisition methods used, such as HD-RTI. We propose a methodology to characterize the appearance of surfaces from RTI measurements. The characterization of surface states is based on the use of geometry descriptors and the photometric behavior of surfaces. The variety of descriptors allows a fine characterization of the different surface states. From the descriptors extracted, from the RTI acquisitions, we propose a method to estimate the multi-scale and multi-level visual saliency in each pixel and thus make it possible to discriminate surface anomalies. A methodology, to segment RTI data using saliency, and determine the most relevant descriptors to use according to a global criterion, is then applied to an application case. Then, distance calculation is extended to RTI acquisitions in order to compare surface states. The distance is correlated with the degree of difference between the characteristics of the surface finishes. Finally, a distance is also calculated between the appearance reconstruction models.
La maitrise de la perception visuelle des surfaces des produits manufacturées est un enjeu central pour l'industrie. Or, en entreprise, la qualité des surfaces est souvent évaluée par des contrôleurs humains. Seul quelques cas spécifiques utilisent une approche instrumentale ou photométrique. Parmi les approches photométriques, l'une d'elle connaît un essor important: le Reflectance Transformation Imaging (RTI). Cependant cette technique présente des limites au niveau de l'acquisition et du traitement des données. L'objectif est donc de corriger certaines de ces limites afin d'améliorer le RTI et, par conséquent, le contrôle qualité visuel des états de surfaces dans l'industrie.
Les systèmes RTI actuels sont limités et ne peuvent répondre à nos besoins en terme d'implémentation et d'expérimentation des modalités et méthodes liées au RTI. Nous avons donc développer un système de mesure RTI couplé à un logiciel de pilotage. Cette ensemble nous permet l'accès au matériel et au code du logiciel pour ajouter, modifier, et contrôler, les paramètres et modalités d'acquisitions. Un des développements a consisté à implémenter une nouvelle modalité d'acquistion qui consiste à coupler le High Dynamic Range (HDR) au RTI (HD-RTI). Ce couplage permet de corriger un biais de mesure lié au temps d'exposition de la caméra et à la limite du capteur en terme de plage dynamique. Le HD-RTI mesure la pleine dynamique de la réponse en luminance des surfaces inspectées. Avec les donnée stéréo-photométrique HD-RTI, nous pouvons reconstruire virtuellement la scène en simulant un temps d'exposition arbitraire, mais aussi, mieux caractériser et donc discriminer les anomalies de surfaces.
Le RTI génère de grande quantité de données, qui se complexifie selon les modalités d'acquisition utilisées tel que le HD-RTI. Nous proposons une méthodologie afin de caractériser l'apparence des surfaces, à partir mesures RTI, basée sur l'utilisation de descripteurs de la géométrie et du comportement photométrique des surfaces. La variété des descripteurs permet une caractérisation fine des différents états de surface. A partir des descripteurs extraits des acquisitions RTI nous proposons une méthode afin d'estimer la saillance visuelle multi-échelle et multi-niveau en chaque pixel et permettre ainsi de discriminer les anomalies de surfaces. Une méthodologie, pour segmenter les données RTI en utilisant la saillance, et déterminer les descripteurs les plus pertinents à utiliser selon un critère global, est ensuite appliqué sur un cas d'application. Ensuite, le calcul de distance est étendue aux acquisitions RTI afin de comparer les états de surface. La distance est corrélé avec le degré de différence entre les caractéristiques des états de surfaces. Enfin, une distance est aussi calculée entre les modèles de reconstruction de l'apparence.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)