Auteur / Autrice : | Nicolas Aubry |
Direction : | Isabelle Debled-Rennesson, Bertrand Kerautret |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 12/07/2017 |
Etablissement(s) : | Université de Lorraine |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications |
Jury : | Président / Présidente : Laurent Wendling |
Examinateurs / Examinatrices : Isabelle Debled-Rennesson, Bertrand Kerautret, Pascal Desbarats, Laure Tougne, Sylvain Contassot-Vivier | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Desbarats, Laure Tougne |
Résumé
La présence de spécularité sur un objet est un problème récurrent qui limite l'application de nombreuses méthodes de segmentation. En effet, les spécularités sont des zones ayant une intensité très élevée et perturbent énormément la détection dès lors que l'on utilise la notion de gradient de l'image. Les travaux menés dans cette thèse permettent de proposer une nouvelle méthode de détection d'un objet tubulaire métallique dans une image. La méthode s'affranchit de la notion de gradient en utilisant la notion de profil d'intensité. Nous proposons dans ce manuscrit, un processus qui parcourt des zones rectangulaires prédéfinies de l'image, par balayage d'un segment discret à la recherche d'un profil d'intensité référence. Ces travaux s'inscrivent dans une collaboration avec Numalliance, une entreprise qui fabrique des machines-outils. Cette collaboration permet de mettre en pratique cette méthode dans le cadre d'un système de contrôle qualité automatique et temps-réel des pièces manufacturées par les machines-outils. Pour cela, la méthode présentée doit être rapide, robuste aux spécularités et à l'environnement industriel tout en étant suffisamment précise pour permettre de conclure sur la conformité ou non de la pièce