Mise en correspondance de modèles Vision et CAO : Application à l'apprentissage hors-ligne des systèmes de vision dans un contexte CIM

= Matching of Vision and CAD models : Applied to vision systems off-line learning in a CIM context

• Auteur / Autrice : Yves Lucas
• Direction : Alain Jutard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique
• Date : Soutenance en 1993
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LAI - Laboratoire d'Automatique Industrielle (Lyon, INSA)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Productique

Conception assistée par ordinateur

Vision artificielle (robotique)

Reconnaissance des formes (informatique)

Résumé

La programmation hors-ligne des outils de production à partir de données CAO est une étape importante vers leur intégration selon un contexte CIM. Le coulage CAO-vision, développé dans ce mémoire, étend aux systèmes de vision ce mode de programmation déjà utilisé pour la suppression de l'apprentissage manuel sur les machines à commande numérique et quelques robots industriels. Ce travail comporte une spécification théorique du couplage, suivie d'une réalisation pratique. Le couplage CAO-vision est étudié à trois niveaux: les modèles à mettre en correspondance, les matériels à interfacer et les tâches à programmer. Concernant les modèles, nous proposons une description, dépendante du point de vue, mais exempte de simplification projective, sous forme de contours spatiaux. Elle combine une description paramétrique discriminante à une description locale garantissant la consistance des hypothèses. Le pré-traitement du modèle CAO fournit une description compilée, orientée vision, qui simplifie la mise en correspondance. Au niveau matériel, nous explicitons plusieurs modes de programmation, se substituant à l'apprentissage d'échantillons, par l'usage de post-processeurs, de représentations normalisées et d'images artificielles. Enfin, nous délimitons le champ d'application du couplage CAO-vision, mis en œuvre sur des tâches de reconnaissance et d'acquisition de formes.

Off-line programming of production tools from CAD/CAM data is a great step toward their integration according to a CIM context. The CAD-vision connection developed in this thesis extends to vision systems this programming mode already used to suppress manual learning on NC-machines and some industrial robots. This work includes a theoretical specification of the connection followed by a practical implementation. The CAD-vision connection is studied on three levels : models to match, hardware to interface and tasks to program. Concerning the models, we propose a view-dependent description, free of projective simplifications, based on spatial outlines. It combines a discriminating parametric description with a local description ensuring hypothesis consistency. The CAD model preprocessing outputs a compiled, vision oriented description, which makes matching easier. On the material level, we describe several programming modes, replacing samples learning, using post-processors, standard formats and artificial images. Finally, we delimit the application field of the CAD-vision connection, brought into operation on recognition and reconstruction tasks.