Thèse en cours

Vers une classification de la qualite de la perle de tahiti basee sur vision artificiel : mesure automatique de l’epaisseur de la nacre et classification de la couleur

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Triangle exclamation pleinLa soutenance a eu lieu le 12/12/2016. Le document qui a justifié du diplôme est en cours de traitement par l'établissement de soutenance.
Auteur / Autrice : Martin Loesdau
Direction : Alban GabillonSébastien Chabrier
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Inscription en doctorat le 21/11/2012
Soutenance le 12/12/2016
Etablissement(s) : Polynésie française
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale du Pacifique (Faaa ; 2005-....)

Résumé

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La mesure de l'épaisseur de la nacre des perles de Tahiti s'inscrit dans un processus de contrôle obligatoire de la qualité des perles destinées à l'exportation. Ce contrôle est actuellement opéré manuellement par des experts du Pays et porte sur plus de 7 millions de perles par an, pour un montant à l'exportation supérieur à 58 millions d'euros. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons l'algorithme que nous avons développé afin d'automatiser ce contrôle. L'algorithme a été soumis à un banc d'essai de 298 perles classées par des experts du Pays et présentées sous forme d'images prises aux rayons X. La version standard de notre algorithme permet d'obtenir une précision de détection de 98%. Une version optimisée est proposée, qui atteint une précision de détection de 100%. Un prototype a été développé et est actuellement implémenté par les autorités chargées du contrôle. Dans la seconde partie, nous présentons notre travail sur la théorie de l’espace colorimétrique normalisée rgb ainsi que sur la classification des perles de Tahiti d'après leurs couleurs perçues. L'apport central de ce travail est la formalisation du calcul des indices chromatiques dans le contexte du calcul d’histogramme rgb. On montre notamment que tous les indices chromatiques basés sur une combinaison linéaire des canaux rgb peuvent être exprimés au moyen d'une variable unique : l'angle correspondant au paramètre perceptuel ‘Teinte’. Des classifications expérimentales par réseau de neurones artificiels avec des indices chromatiques balayant tout l'espace rgb ont été conduites sur 150 perles étiquetées par 7 experts. Les résultats montrent que le choix de l'indice chromatique affecte grandement les performances d'un réseau de neurones pour une topologie de connections donnée, avec une variation de la performance globale dépassant 20%. De plus, la précision de classification de chaque classe dépend aussi de l'indice choisi, avec une variation allant jusqu'à 100% entre différents indices. Ces constatations sont d'une grande importance en matière de vision par ordinateur appliquée à la classification de la couleur des objets. En effet, seuls quelques indices chromatiques sont actuellement utilisés dans la littérature, ce qui constitue une limitation forte du potentiel de classification en termes de résultats. En outre, une nouvelle stratégie de répartition des classes des histogrammes rgb est proposée, qui prend en compte la topologie de l'espace rgb normalisé. Son application a un effet positif potentiel sur le taux global de classification comparativement à la classification avec une répartition équidistante standard. Pour certaines classifications humaines, la différence de précision est significative, avec des variations allant jusqu'à 18%. De plus, on montre qu'il est généralement possible de classifier les perles de Tahiti selon leurs couleurs perçues. Pour chacune des 8 classifications humaines utilisées, le taux de classification est supérieur à 84% sur l'ensemble d'apprentissage et 79% sur l'ensemble de test.