Extraction de caractéristiques sur des images acquises en contexte mobile : Application à la reconnaissance de défauts sur ouvrages d’art

Extraction of characteristics on images acquired in a mobile context : Application to the recognition of defects on civil engineering structures

• Auteur / Autrice : Yannick Faula
• Direction : Stéphane Bres, Véronique Eglin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/09/2020
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : imagine
• Jury : Président / Présidente : Marie Chabert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Bres, Véronique Eglin, Marie Chabert, Cédric Demonceaux, Henri Nicolas, Mihaela Scuturici, Rémi Megret
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cédric Demonceaux, Henri Nicolas

Mots clés

Mots clés contrôlés

Inspection

Ouvrages d'art

Mots clés libres

Génie civil

Inspection

Ouvrage d’art

Points d'intérêt

Détection de ligne de texte

Modèle binaire local

Réseaux de neurones

Neurones à convolution

Séparateur à vaste marge

Détection de défaut

Fissures

Détection des fissures

Acquisition image

Civil engineering

Inspection

Engineering structure

Point of interest

Line detection

Local Binary Pattern

Neural networks

Neural convolution

Support Vector Machine

Defect detection

Cracks

Cracks detection

Image Acquisition

Résumé

Le réseau ferroviaire français dispose d’une infrastructure de grande ampleur qui se compose de nombreux ouvrages d’art. Ces derniers subissent les dégradations du temps et du trafic et font donc l’objet d’une surveillance périodique pour détecter l’apparition de défauts. Aujourd’hui, cette inspection se fait en grande partie, visuellement par des opérateurs experts. Plusieurs entreprises testent de nouveaux vecteurs d’acquisition photo comme le drone, destinés à la surveillance des ouvrages de génie civil. Dans cette thèse, l’objectif principal est de développer un système capable de détecter, localiser et enregistrer d’éventuels défauts de l’ouvrage. Un grand défi est de détecter des défauts sous-pixels comme les fissures en temps réel pour améliorer l’acquisition. Pour cela, une analyse par seuillage local a été conçue pour traiter de grandes images. Cette analyse permet d’extraire des points d’intérêts (Points FLASH: Fast Local Analysis by threSHolding) où une ligne droite peut se faufiler. La mise en relation intelligente de ces points permet de détecter et localiser les fissures fines. Les résultats de détection de fissures de surfaces altérées issues d'images d'ouvrages d'art démontrent de meilleures performances en temps de calcul et robustesse que les algorithmes existants. En amont de l'étape de détection, il est nécessaire de s’assurer que les images acquises soient de bonne qualité pour réaliser le traitement. Une mauvaise mise au point ou un flou de bougé sont à bannir. Nous avons développé une méthode réutilisant les calculs de la détection en extrayant des mesures de Local Binary Patterns (LBP) afin de vérifier la qualité en temps réel. Enfin, pour réaliser une acquisition permettant une reconstruction photogrammétrique, les images doivent avoir un recouvrement suffisant. Notre algorithme, réutilisant les points d’intérêts de la détection, permet un appariement simple entre deux images sans passer par des algorithmes de type RANSAC. Notre méthode est invariante en rotation, translation et à une certaine plage de changements d’échelle. Après l’acquisition, sur les images de qualité optimale, il est possible d'employer des méthodes plus coûteuses en temps comme les réseaux de neurones à convolution. Ces derniers bien qu'incapables d’assurer une détection de fissures en temps réel peuvent être utilisés pour détecter certains types d’avaries. Cependant, le manque de données impose la constitution de notre propre jeu de données. A l'aide d'approches de classification indépendante (classifieurs SVM one-class), nous avons développé un système flexible capable d’évoluer dans le temps, de détecter puis de classifier les différents types de défauts. Aucun système de ce type n’apparaît dans la littérature. Les travaux réalisés sur l’extraction de caractéristiques sur des images pour la détection de défauts pourront être utiles dans d’autres applications telles que la navigation de véhicules intelligents ou le word-spotting.

The french railway network has a huge infrastructure which is composed of many civil engineering structures. These suffer from degradation of time and traffic and they are subject to a periodic monitoring in order to detect appearance of defects. At the moment, this inspection is mainly done visually by monitoring operators. Several companies test new vectors of photo acquisition like the drone, designed for civil engineering monitoring. In this thesis, the main goal is to develop a system able to detect, localize and save potential defects of the infrastructure. A huge issue is to detect sub-pixel defects like cracks in real time for improving the acquisition. For this task, a local analysis by thresholding is designed for treating large images. This analysis can extract some points of interest (FLASH points: Fast Local Analysis by threSHolding) where a straight line can sneak in. The smart spatial relationship of these points allows to detect and localise fine cracks. The results of the crack detection on concrete degraded surfaces coming from images of infrastructure show better performances in time and robustness than the state-of-art algorithms. Before the detection step, we have to ensure the acquired images have a sufficient quality to make the process. A bad focus or a movement blur are prohibited. We developed a method reusing the preceding computations to assess the quality in real time by extracting Local Binary Pattern (LBP) values. Then, in order to make an acquisition for photogrammetric reconstruction, images have to get a sufficient overlapping. Our algorithm, reusing points of interest of the detection, can make a simple matching between two images without using algorithms as type RANSAC. Our method has invariance in rotation, translation and scale range. After the acquisition, with images with optimal quality, it is possible to exploit methods more expensive in time like convolution neural networks. These are not able to detect cracks in real time but can detect other kinds of damages. However, the lack of data requires the constitution of our database. With approaches of independent classification (classifier SVM one-class), we developed a dynamic system able to evolve in time, detect and then classify the different kinds of damages. No system like ours appears in the literature for the defect detection on civil engineering structure. The implemented works on feature extraction on images for damage detection will be used in other applications as smart vehicle navigation or word spotting.