Surface defect classification based on one-dimensional sensors and structured illumination
par Yannick Caulier
Thèse de doctorat en Optique, image et signal
Sous la direction de Salah Bourennane et de Dieter Seitzer.
Soutenue en 2008
à Aix-Marseille 3 en cotutelle avec l'Université Friedrich-Alexander - Erlangen-Nürnberg .
mots clés-
Titre traduit
Classification de défauts surfaciques à l'aide de capteurs linéaires et d'une mire projetée
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Résumé
Le principal objectif de cette thèse a été de proposer une nouvelle méthode d'inspection de surface basée sur l'utilisation d'une lumière structurée. La connaissance au préalable de la position des capteurs optiques ou de la géométrie de la mire projetée n'est pas nécessaire. Ce principe novateur est défini dans un cadre général. Il a été prouvé dans le cadre d'un projet industriel que ce principe d'inspection fonctionne dans le cas de surfaces cylindriques réfléchissantes. Le cas de surfaces dépolies ayant une géométrie quelconque a été abordé dans cette thèse. Nous avons dans un premier temps validé a méthode de caractérisation SISC, spécialement développée pour ce type d'images structurées, en la comparant avec cinq méthodes d'analyse texturale. Les techniques de Chen, d'Haralick, de Unser, ainsi que les méthpdes de Fourier et d'ondelettes ont été abordées. Toutes les techniques d'interprétation d'images ont été évaluées et comparées à l'aide de la classification supervisée de cinq bases de données d'images, de trois algorithmes de classification et de deux méthodes de classification. D a été prouvé que la méthode adaptée SISC et la méthode de Fourier entraînent des taux de classification maximum. La dernière partie du mémoire a été consacrée à évaluer l'influence de la sélection supervisée de ces deux types d'attributs sur le taux de classification. Une nette augmentation a pu être observée dans le cas de surfaces réfléchissantes. Concernant l'inspection de surfaces dépolies, en général, des taux de classification similaires peuvent être atteints en utilisant seulement un tiers des attributs d'image initialement définis.
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Résumé
The main goal of this thesis was to propose a new surface inspection method which is based on a structured illumination. The a priori knowledge of the sensory position or the geometry of the structured lighting is not necessary. This new principle has been defined within a general purpose. It has been demonstrated during an industrial project that this principle operates in case of cylindrical reflective surfaces. The case of matt free-form surfaces has been addressed in this thesis. In a first time, we have validated the SISC characterization method, specially developed for this type of structured images, by comparing it with five textural analysis methods. The techniques of Chen, Haralick, Unser, but also Fourier-based and wavelet-based methods have been addressed. All image interpretation techniques has been evaluated and compared using the supervised classification of five reference image databases, three classification algorithms, and two classification methods. It has been demonstrated that the adapted SISC method and the Fourier method lead to highest classification rates. The last part of the thesis was devoted to the evaluation of the supervised classification influence of these two methods on the classification performances. A clear increase was observed in case of reflective surfaces. In general, as far as matt surfaces are concerned, similar classification rates could be reached using only a third of the initially defined image attributes.
