Segmentation d'images par analyse de connexité : application au contrôle qualité en production horticole

par Christian Robe

Thèse de doctorat en Automatique

Sous la direction de Jack-Gérard Postaire.

Soutenue en 1991

à Lille 1 .


  • Résumé

    Le travail présenté dans cette thèse a été motivé par un problème de contrôle qualité dans l'agriculture. Si la technique de la vision artificielle commence a être relativement bien maîtrisée pour le contrôle d'aspect en production industrielle, on peut remarquer que peu de réalisations sont actuellement opérationnelles en production agricole. Sur le plan technique, la grande diversité des produits végétaux entre espèces et variétés constitue un facteur peu favorable à l'automatisation des tâches d'inspection. Cependant, dans le secteur de l'horticulture, l'extrême rationalisation du processus de production des plants, leur dispositions en lignes et rangées espacées a permis de proposer une approche nouvelle en contrôle de la qualité. C'est dans le cadre de cette automatisation que se situent les travaux présentés dans ce mémoire.

  • Titre traduit

    Image segmentation by connectivity analysis : application to quality control in horticultural production


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Les principales difficultés pour extraire des images l'information utile ont été rencontrées au niveau de la segmentation des images, ce qui explique que les principaux apports méthodologiques de ce travail se situent au niveau des premiers traitements réalisés sur l'image. Nous proposons une technique de transformation non linéaire de l'histogramme des niveaux de gris qui permet d'optimiser la recherche automatique d'un seuil et ainsi fiabiliser les procédures classiques de segmentation par seuillage d'histogramme. D'autre part, les propriétés de luminance des points ne permettant pas toujours, à elles seules, de trouver un seuil approprié, nous proposons une nouvelle approche de la segmentation pour laquelle les propriétés de connexité et de luminance des points sont prises en compte conjointement pour segmenter de manière automatique l'image en autant de régions que nécessaire. Ce travail de recherche a finalement abouti par la réalisation d'une machine prototype qui intègre un système de vision artificielle pour l'examen du degré de croissance et de conformité des produits avant leur expédition chez les clients

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (160 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 157-160

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