On appelle Traitement d'images Numériques (Digital Image Processing) le traitement d'une image bidimensionnelle (2D) par un ordinateur.

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1 1. Introduction On aelle Traitement d'images Numériques (Digital Image Processing) le traitement d'une image bidimensionnelle (2D) ar un ordinateur. Dans le traitement digital de l'image, le système d'acquisition convertit l'image en une matrice de oints aelés ixels (contraction de icture element) Une Image numérique est donc un tableau de nombres de taille n*m. BTS MAI P. RAYMOND mars-13 1

2 2. Percetion des couleurs C'est ar la lumière que la couleur existe. Elle ne réside as dans les objets mais dans la lumière qui les éclaire et dans leur roriété à absorber certaines radiations tout en en réfléchissant d'autres. La couleur n'est donc qu'un imression, un effet hysiologique roduit ar notre cerveau et dont les causes sont catées ar nos sens. La rétine est sensible aux rayonnements électromagnétiques de longueur d'onde comrise entre 380 et 700nm. Bien que notre œil soit caable de discerner couleurs et d'en reconnaître 128, la sensibilité chromatique différentielle (faculté de distinguer les variations de nuances entre les teintes) n'est as uniforme tout au long du sectre. Synthèse additive La synthèse additive consiste à restituer une couleur ar addition de trois sources lumineuses rouge, vert, bleu (RVB) [RGB: red, green, blue]. Ce rocédé est utilisé dans les tubes cathodiques couleur. Synthèse soustractive La synthèse soustractive ermet de restituer une couleur ar soustraction, à artir d'une source de lumière blanche, avec des filtres corresondant aux couleurs comlémentaires : jaune, magenta, cyan. Ce rocédé est utilisé en hotograhie et our l'imression des couleurs. 2

3 Pour les images en couleurs, on utilise 3 lans (Rouge, Vert, Bleu) et on associe un octet à chaque ixel our définir le niveau d'intensité du ixel. Pour les images en niveaux de gris, on associe un octet à chaque ixel our définir le niveau de gris du ixel (255 our le blanc et 0 our le noir). 3. Histogramme (our du gris) nk k L histogramme des niveaux de gris d une image est une fonction qui donne la Fréquence d aarition de chaque niveau de gris (couleur) dans l image. k valeur de gris [0,255] n nombre de ixel de l'image H ( k) n k H ( k) n Les images ayant des valeurs grouées révèlent une comosante significative de l'image entre les bornes des ics. 3

4 4. Contraste et luminosité Image normale contenant ixels. Ajustement de la luminosité d'une image en modifiant la roortion de blanc dans toutes les couleurs et dans tous les niveaux de gris. Augmentation de la luminosité Diminution de la luminosité 4

5 Ajustement du contraste d'une image Par modification de la différence entre les couleurs adjacentes ou les niveaux de gris. Augmentation du constraste Diminution du contraste 5. Transformation Une anamorhose transforme le niveau de gris d'origine et aura un effet sur le contraste et la luminosité de l'image ( cf. contraste et luminosité) F ) avec F la fonction de transfert i, j ( i, j 5

6 e Inversion ou image en négatif obtenue ar la fonction de transfert i, j 255 i, j Egalisation qui accroît la dynamique globale de l'image en étendant les valeurs sur l'ensemble [0,255] L'histogramme suivant montre comment une égalisation ermet de révéler lus de détails visible que l'image d'origine. i, j 255. e i, j 6

7 6. Seuillage de l'image (Binarisation) Il consiste généralement à séarer l'image en deux groues de ixels ( seuillage binaire), les deux catégories étant les objets et le fond de l'image. L'oération de seuillage a our but d'isoler les ixels dont la valeur est comrise entre deux bornes fixes. Cette oération ermet de créer une image binaire à artir de l'image d'origine, soit our isoler une artie de l'image (masquage), soit our y effectuer des transformations morhologiques. les ixels aartenant au fond sont mis à 0. les ixels aartenant aux objets sont mis à 255 (ou à 1 our limiter la taille mémoire de l'image). 7

8 7. Oérations Les oérations ermettent le masquage, la comaraison ou la combinaisons d'images. Oérateurs arithmétiques Pour une image 8 bits oérateurs logiques masquer des images en niveau de gris à l'aide d'image binaire. * =min(a*b,255) ET a et 255 = a a et 0 = 0 / =max(a/b,0) NON ET a non et 255 = 0 a non et 0 = =min(a+b,255) OU a ou 255 = 255 a ou 0 = a - =max(a-b,0) NON OU a non ou 255 = 0 a non ou 0 = not a 8

9 8. Filtrage i1, j1 i, j1 i1, j1 i 1, j i, j i 1, j i1, j1 i, j1 i1, j 1 a d g filtre linéaire de matrice 3x3 b e h c f i avec i, j : a. i 1, j1 b. i 1, j... i. i 1, j1 On remlace chacun des ixels de l'image ar une combinaison linéaire (ou non linéaires) des ixels voisins Par exemle détermination d'un contour (filtre lalacien#1) Erosion et dilatation 9

10 L'élément structurant est un masque binaire utilisé ar la luart des fonctions morhologiques. Il est destiné à ondérer l'effet d'une transformation morhologique en fonction de la forme et des contours des objets concernés. Une transformation morhologique modifie la valeur d'un ixel Po en fonction de la valeur rise ar ses voisins. L'utilisation de l'élément structurant ermettra de rendre en comte tous les voisins masqués ar un 1 et d'ignorer tous les voisins masqués ar un O. Unc Erosion élimine les ixels isolés sur le fond et érode le contour des objets en tenant comte de l'élément structurant. Pour un ixel Po donné, l'élément structurant est centré sur PO. Les ixels masqués ar un élément structurant égal à 1 sont aelés Pi. exemle Si AND (Pi) =255, alors Po :=255 sinon Po :=Po Cette fonction élimine les trous isolés dans les objets et dilate le contour des objets en tenant comte de l'élément structurant. Pour un ixel Po donné, l'élément structurant est centré sur PO. Les ixels masqués ar un élément structurant égal à 1 sont aelés Pi. exemle Si OR (Pi) = 0 alors Po :=0 sinon Po :=Po 10

11 10. Considérations matériels Formation de l image Une "bonne" image est souvent une image où l'on a beaucou d'informations, et qui se raroche donc de celle catée ar l'œil humain. Une image tro simle, ar exemle une image binaire, est "réductrice" en matière d'informations saisies et souvent moins reroductible dans des conditions industrielles. Plus le "système de formation d'image" (c'est-à-dire les équiements mis en œuvre à ce niveau : caméra, otique, éclairage) sera erformant, meilleure sera l'image transmise au système d'analyse Caméra Elle doit d'abord être choisie en fonction de la dynamique du roduit au moment de l'acquisition. Si le roduit est à l'arrêt, toutes les caméras conviendront. Si ar contre le roduit ne s'arrête as devant la caméra, il est recommandé de choisir une caméra rogressive scan, ou à balayage rogressif, caable de synchroniser l'acquisition avec le assage du roduit tout en gardant sa leine résolution. On utilisera une caméra numérique de référence à une caméra analogique, car la remière est mieux synchronisée et lus récise, même si elle offre arfois une résolution lus faible. On n'utilise une caméra haute résolution (lus chère et lus lente qu une caméra à résolution standard) que lorsqu elle aorte effectivement un gain en récision nécessaire Eclairage Il faut qu'il soit le mieux adaté aux conditions dans lesquelles se déroule la "saisie" : sur-luminosité ou énombre environnantes, surface réfléchissante du roduit à "visionner" Le choix orte sur : le tye de source lumineuse (à LED, fluorescente (haute ou basse fréquence), halogène, à diodes laser,...), la géométrie de la source d'éclairage (les sources annulaires sont les lus fréquentes mais il existe aussi des sots, des lans, des raies...), les filtres : filtres olarisants, filtres de couleur... 11

12 10.4. Otique Elle sera choisie en fonction de la taille et de la forme de la ièce, ainsi que des contraintes d'intégration (distance, osition de la ièce...). Qu'il s'agisse de la caméra, de l'éclairage ou de l'otique, il existe sur le marché une grande variété de matériels erformants. Une étude de faisabilité bien conduite ermettra de faire le choix du meilleur système de formation d'image Analyse de l'image Cette fonction est déterminante car son résultat conditionne le traitement aliqué au roduit contrôlé (suite de la fabrication ou mise au rebut). Le système assurant cette oération doit tout d'abord satisfaire aux critères devenus incontournables dans l'industrie comme artout : uissance, flexibilité, simlicité de mise en œuvre et convivialité d'emloi. Le système de vision doit aussi, et surtout, réondre à un nouvel imératif : la robustesse. L'analyse de l'image reose en effet sur des outils ermettant la reconnaissance de forme de l objet à contrôler. Pour être efficaces, "robustes", ces outils doivent ouvoir reconnaître une forme tout comme le ferait l'œil humain, c'est-à-dire en s affranchissant des variations et en étant caables de distinguer entre ce qui est accetable et ce qui ne l'est as. Sur le thème des dix commandements, voici les dix règles auxquelles doivent se conformer ces outils : Ils trouveront les objets malgré les changements de taille et d'orientation (0-360 ) Ils maintiendront la récision malgré les changements de taille et d'orientation Ils maintiendront la vitesse malgré les changements de taille et d'orientation Ils toléreront les variations d'éclairage et les ombres Ils toléreront les manques et les inclusions, les objets se touchant ou se recouvrant Ils t'affranchiront du flou, du manque de contraste et du bruit de l'image Ils acceteront les modèles aux contours eu marqués Ils arendront ar "show and go" Ils fonctionneront sur des lates-formes standard Ils seront reconnus sur le marché. 12

13 10.6. Communication avec l environnement Le résultat de l analyse ("bon ou mauvais") doit être transmis aux automatismes qui rennent en charge la suite des oérations, ainsi qu aux oérateurs qui surveillent le rocessus de fabrication. Le système de vision doit donc être équié : d E/S TOR our gérer les signaux de base (résence ièce, signal d éjection des défauts), d un écran oérateur avec une interface adatée et configurable, et, our réondre à une demande lus récente mais en forte croissance, d'une interface avec un réseau standard de communication. 11. Exemles 13

14 Détection des défauts d asects sur les carcasses de dinde sur chaîne d abatage ar vision. 14

15 Le système de vision a our but le contrôle de l'étiquetage de chaque bouteille. Le système contrôle la osition des 3 étiquettes en absolu et en relatif avec une tolérance de 1 à 2 mm. La conformité de l'étiquette est également vérifiée (logo, texte). Les 4 caméras effectuent leur tâche à la cadence de bouteilles/heure et garantissent une roduction sans défaut. Si trois défauts consécutifs sont détectés, le système alerte la machine our ermettre le réglage. Wella, Allemagne, utilise deux systèmes Checkoint our garantir la qualité de ses bouteilles de shamoing. À la remière station, chaque seconde, le système contrôle trois bouteilles selon deux angles et vérifie jusqu'à set caractéristiques, même si la taille, la forme et la couleur diffèrent selon les lots. Ces contrôles comrennent la osition et le tye de l'étiquette et le vissage du bouchon. La seconde station vérifie que les bouteilles dans les acks sont toutes résentes et correctement emballées. TRW roduit lus de 19 millions de souaes ar an. La société utilise un système In-Sight our garantir que tous les envois à l'usine de moteurs d'isuzu sont corrects en vérifiant la résence d'un reère sur la tête de souae. PatFind ermet à In- Sight de localiser ce reère quelles que soient la osition et l'orientation de la ièce, assurant ainsi que seuls des roduits conformes quittent l'usine. 15