Thèse soutenue

Production automatique de modèles tridimensionnels par numérisation 3D
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Auteur / Autrice : Souhaiel Khalfaoui
Direction : David FofiYohan FougerolleRalph Seulin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
Date : Soutenance le 19/11/2012
Etablissement(s) : Dijon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Electronique, Informatique et Image (LE2i) (Dijon, Côte d'Or ; Auxerre, Yonne ; Chalon-sur-Saône, Saône-et-Loire ; Le Creusot, Saône-et-Loire ; 1996-2018)
Jury : Président / Présidente : Claude Pegard
Examinateurs / Examinatrices : Xevi Cufi
Rapporteurs / Rapporteuses : Vincent Fremont, Yvan Petillot

Résumé

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La numérisation 3D telle que pratiquée aujourd'hui repose essentiellement sur les connaissances de l'opérateur qui la réalise. La qualité des résultats reste très sensible à la procédure utilisée et par conséquent aux compétences de l'opérateur. Ainsi, la numérisation manuelle est très coûteuse en ressources humaines et matérielles et son résultat dépend fortement du niveau de technicité de l'opérateur. Les solutions de numérisation les plus avancées en milieu industriel sont basées sur une approche d'apprentissage nécessitant une adaptation manuelle pour chaque pièce. Ces systèmes sont donc semi-automatiques compte tenu de l'importance de la contribution humaine pour la planification des vues.Mon projet de thèse se focalise sur la définition d'un procédé de numérisation 3D automatique et intelligente. Ce procédé est présenté sous forme d'une séquence de processus qui sont la planification de vues, la planification de trajectoires, l'acquisition et les post-traitements des données acquises. L'originalité de notre démarche de numérisation est qu'elle est générique parce qu'elle n'est pas liée aux outils et méthodes utilisés pour la réalisation des tâches liées à chaque processus. Nous avons également développé trois méthodes de planification de vues pour la numérisation d'objets sans connaissance a priori de leurs formes. Ces méthodes garantissent une indépendance des résultats par rapport au savoir-faire de l'opérateur. L'originalité de ces approches est qu'elles sont applicables à tous types de scanners. Nous avons implanté ces méthodes sur une cellule de numérisation robotisée. Nos approches assurent une reconstruction progressive et intelligente d'un large panel d'objets de différentes classes de complexité en déplaçant efficacement le scanner