Reconstruction 3D et production de carte dense de disparité en stéréovision non-alignée pour des applications industrielles de localisation 3D et d'analyse de surface

par Jimmy Pelcat

Thèse de doctorat en Informatique. Systèmes de vision

Sous la direction de Abdelaziz Bensrhair.

Le président du jury était Fabrice Mériaudeau.

Le jury était composé de Abdelaziz Bensrhair, Majdi Khoudeir, Jean-Luc Corre, Sébastien Kramm.

Les rapporteurs étaient Fabrice Mériaudeau, Majdi Khoudeir.


  • Résumé

    En vision industrielle, de nombreuses applications de mesure et de contrôle qualité évoluent vers des problématiques tri-dimensionnelles. Les systèmes de stéréovision sont des solutions technologiques qui attirent les industriels par leur simplicité mécanique. Deux caméras statiques disposées à des endroits stratégiques peut s'avérer suffisantes pour répondre à cette problématique bien que les contraintes industrielles imposent de respecter des temps de traitement courts et des mesures précises. La diversité des applications nous amènent à envisager deux approches afin de répondre à deux types d'application. La première technique consiste en la reconstruction 3D à partir de paires de points images qui se correspondent dans les deux images. Elle est destinée à répondre à la problématique de mesure 3D. Les méthodes de calibration monoculaire et de calcul 3D par triangulation sont la base de la reconstruction 3D. Nous étudions la précision de mesure et son évolution selon la pose du système de capture par rapport à la scène observée. La seconde technique consiste à construire des images de disparité afin de répondre à des problématiques de construction de profil et d'analyse de défaut. La contrainte d'alignement des caméras, nécessaire pour accélérer le processus de mise en correspondance, implique d'utiliser des méthodes de calibration stéréoscopique et de rectification des images. Nous étudions l'impact de l'alignement sur la qualité de la rectification. La production de carte dense de disparité se base sur les techniques de stéréo-corrélation. Nous montrons les limites de l'utilisation d'un noyau de corrélation carré et proposons une alternative par production de deux cartes denses de disparité à partir de deux noyaux mono-directionnels, améliorant la mesure de disparité sur les zones de contours et d'occultations.

  • Titre traduit

    3D reconstruction and production of dense disparity map in non-aligned stereo vision for industrial applications of 3D measurement and surface analysis


  • Résumé

    In industrial vision, many applications for measuring and quality control are moving to three-dimensional problems. Stereovision systems are technological solutions that attract industry by their mechanical simplicity. Two static cameras placed at strategic locations may be sufficient to address this problem although the industrial constraints imposed to respect a short processing time and precise measurements. The diversity of applications lead us to consider two approaches to resolve the two types of application. The first technique consists in the 3D reconstruction from pairs of image points which correspond in both images. It is intended to address the problem of 3D measurement. The methods of monocular calibration and 3D triangulation are the basis of 3D reconstruction. We study the accuracy and its evolution according to the capture system pose compared to the observed scene. The second technique is to construct disparity maps to address problems of building profile and default analysis. The alignment constraint of cameras needed to accelerate the process of matching involves the use of methods of stereoscopic calibration and image rectification. We study the impact of alignment on the quality of the rectification. The production of dense disparity map is based on the stereo-correlation techniques. We show the limits of the use of a squared correlation kernel and propose an alternative production of two dense disparity maps from two mono-directional kernels, improving the measurement of disparity around edges and occlusions.


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