Extraction contrôlée d'indices images et automatisation de la reconstruction 3D : Application à la mesure dimentionnelle par vision par ordinateur

Controlled extraction of image features and 3D automation of 3D reconstruction : Application to vision-based dimensional measurement

• Auteur / Autrice : Redouane Khemmar
• Direction : Ernest Hirsch
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement d'images et vision par ordinateur
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Mesure

Qualité -- Contrôle

Traitement d'images -- Techniques numériques

Vision par ordinateur

Mots clés libres

Reconstruction 3D

Contrôle dimensionnel

Résumé

La mise en œuvre d'un système complet de reconstruction 3D d’objets quasi-polyédriques par vision par ordinateur, par exemple en vue d’une inspection et d’un contrôle qualité, nécessite de coordonner un ensemble de processus complexes permettant l'acquisition et l’analyse des données image, leur évaluation dimensionnelle ainsi que leur comparaison avec un modèle de référence. Notre contribution porte sur le développement d'un système de vision reposant sur une gestion automatique des traitements permettant une analyse dimensionnelle complète d'une pièce manufacturée incluant des surfaces gauches, et autorisant le contrôle de têtes de mesure variées. Il met à profit des connaissances conceptuelles a priori portant non seulement sur l'objet à analyser, mais également sur son environnement, et s'articule autour de la coopération de deux modules distincts. Le premier module, organisant et contrôlant le déroulement de l’application, repose sur une synthèse des connaissances a priori liées au modèle de l'objet ainsi qu'au système d'acquisition. Plus spécifiquement, la séquence de traitements est élaborée hors-ligne et planifie la reconstruction 3D complète de l'objet et son évaluation. Le second exploite le formalisme des arbres de graphes de situation et réalise, en ligne, les opérations d'acquisition et de reconstruction partielle planifiées. Il est également capable de s'adapter dynamiquement aux conditions réelles de prise de vue et de modifier automatiquement les conditions effectives d'acquisition et de traitement des données. Enfin, dans le but d'automatiser complètement la chaîne de traitements, une procédure de détourage de l'objet du fond de l'image a été développée. Afin d'éviter tout post-traitement, une approche de segmentation par contours actifs a été privilégiée et une méthode de réglage des paramètres par plans d'expériences a été adoptée. L’ensemble des développements a été partiellement validé par application à l’évaluation d’une pale de turbine.

The set-up of a fulll 3D reconstruction vision-based system for quasi-polyhedral objects, for example in view of inspection and quality control tasks, requires the coordination of a set of complex processes allowing acquisition and analysis of image data, their dimensional evaluation, as well as their comparison with some reference model. Our contribution concerns the development of a computer vision system relying on an automated management of the processing allowing the full dimensional analysis of manufactured part including free-form surfaces, and enabling the control of various measuring heads. It makes use of a priori conceptual knowledge not only related to the object to be analyzed, but also to its environment, and is articulated around the cooperation of two distinct modules. The first module, organizing and controlling the application execution, relies on the synthesis of a priori knowledge related to the object model, as well as to the acquisition system. More specifically, the processing sequence is elaborated off-line and plans the full 3D reconstruction of the object and its evaluation. The second exploits the Situation Graph Trees formalism and carries out, on line, the planned acquisition and partial reconstruction operations. It is also able to dynamically adapt its behaviour to the actual acquisition conditions and to modify automatically the real acquisition and data processing conditions. Lastly, with the aim to fully automate the data processing chain, a procedure for object delineation from the image background has been developed. In order to avoid any post-processing, a segmentation approach using active contours has been privileged and a parameter adjustement method using design of experiments has been adopted. The whole of the developments has been partially validated by application to the evaluation of a turbine blade.