Analyse d'images couleurs pour le contrôle qualité non destructif

Color images analysis for non-destructive quality control

• Auteur / Autrice : Aboubacar Harouna Seybou
• Direction : Majdi Khoudeir, Benjamin Bringier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitemement du signal et des images
• Date : Soutenance le 23/09/2016
• Etablissement(s) : Poitiers
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie pour l'information, mathématiques (Limoges ; 2009-2018)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : SIC
• Partenaire(s) de recherche : faculte : Université de Poitiers. UFR des sciences fondamentales et appliquées
• Jury : Président / Présidente : Olivier Colot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Majdi Khoudeir, Benjamin Bringier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Abdelaziz Bensrhair, Franck Marzani

Mots clés

Mots clés contrôlés

Vision des couleurs

Réflectance

Colorimétrie

Imprimerie

Traitement d'images

Mots clés libres

Reproduction d'image couleur

Modèle spectral d'imprimante

Caractérisation spectrale de caméra

Estimation de réflectance spectrale

Color image reproduction

Spectral printer model

Spectral camera characterization

Spectral reflectance estimation

Résumé

La couleur est un critère important dans de nombreux secteurs d'activité pour identifier, comparer ou encore contrôler la qualité de produits. Cette tâche est souvent assumée par un opérateur humain qui effectue un contrôle visuel. Malheureusement la subjectivité de celui-ci rend ces contrôles peu fiables ou répétables. Pour contourner ces limitations, l'utilisation d'une caméra RGB permet d'acquérir et d'extraire des propriétés photométriques. Cette solution est facile à mettre en place et offre une rapidité de contrôle. Cependant, elle est sensible au phénomène de métamérisme. La mesure de réflectance spectrale est alors la solution la plus appropriée pour s'assurer de la conformité colorimétrique entre des échantillons et une référence. Ainsi dans l'imprimerie, des spectrophotomètres sont utilisés pour mesurer des patchs uniformes imprimés sur une bande latérale. Pour contrôler l'ensemble d'une surface imprimée, des caméras multi-spectrales sont utilisées pour estimer la réflectance de chaque pixel. Cependant, elles sont couteuses comparées aux caméras conventionnelles. Dans ces travaux de recherche, nous étudions l'utilisation d'une caméra RGB pour l'estimation de la réflectance dans le cadre de l'imprimerie. Nous proposons une description spectrale complète de la chaîne de reproduction pour réduire le nombre de mesures dans les phases d'apprentissage et pour compenser les limitations de l'acquisition. Notre première contribution concerne la prise en compte des limitations colorimétriques lors de la caractérisation spectrale d'une caméra. La deuxième contribution est l'exploitation du modèle spectrale de l'imprimante dans les méthodes d'estimation de réflectance.

Color is a major criterion for many sectors to identify, to compare or simply to control the quality of products. This task is generally assumed by a human operator who performs a visual inspection. Unfortunately, this method is unreliable and not repeatable due to the subjectivity of the operator. To avoid these limitations, a RGB camera can be used to capture and extract the photometric properties. This method is simple to deploy and permits a high speed control. However, it's very sensitive to the metamerism effects. Therefore, the reflectance measurement is the more reliable solution to ensure the conformity between samples and a reference. Thus in printing industry, spectrophotometers are used to measure uniform color patches printed on a lateral band. For a control of the entire printed surface, multispectral cameras are used to estimate the reflectance of each pixel. However, they are very expensive compared to conventional cameras. In this thesis, we study the use of an RGB camera for the spectral reflectance estimation in the context of printing. We propose a complete spectral description of the reproduction chain to reduce the number of measurements in the training stages and to compensate for the acquisition limitations. Our first main contribution concerns the consideration of the colorimetric limitations in the spectral characterization of a camera. The second main contribution is the exploitation of the spectral printer model in the reflectance estimation methods.