TECHNIQUES DE BASE IMAGERIE 2D. Yves BRINGER I.S.T.A.S.E. Université Jean Monnet

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1 TECHNIQUES DE BASE EN IMAGERIE 2D Yves BRINGER I.S.T.A.S.E. Université Jean Monnet 1

2 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 2

3 IMAGERIE 2D BUT Aider ou remplacer l œil de l expert. DOMAINES D APPLICATION Laboratoires de recherche, milieu industriel, biomédical, chaînes de production IMAGES DE DIFFERENTES NATURE Techniques différentes en fonction du type d image et de l information cherchée 3

4 IMAGERIE 2D Domaines d application Laboratoires de recherche, service de production Milieu industriel : Contrôle de qualité, de conformité, suivi et tri d objets, granulométrie Milieu bio-médical : Aide au diagnostic, dépistage 4

5 IMAGERIE 2D BESOINS INDUSTRIELS Consommateurs. Marketing. Production. Réglementations. 5

6 IMAGERIE 2D OBJECTIFS L amélioration de la qualité. L homogénéité de la production. La rentabilité de la main d œuvre. Le respect des normes de qualité. La flexibilité des chaînes de production. 6

7 IMAGERIE 2D DIFFICULTES Compréhension des besoins. Cahier des charges précis. Complexité du problème. Coût. 7

8 IMAGERIE 2D DIFFICULTES Cadences élevées. Éclairages. Encombrement. Environnement. Résolution : capteur, optique 8

9 Système de contrôle : IMAGERIE 2D Éclairage Capteur Optique Unité de traitement 9

10 IMAGERIE 2D CONNAISSANCES Eclairage. Optique. Electronique. Informatique. 10

11 IMAGERIE 2D Poste de contrôle secteur alimentaire. 11

12 IMAGERIE 2D Poste de contrôle secteur automobile. 12

13 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 13

14 ECLAIRAGE Poste fondamental : Fiabilité et répétitivité du contrôle. Sensibilité aux perturbations externes : Variation de l éclairage ambiant, ombres Mise en évidence de l information : Augmentation de contraste de l image 14

15 ECLAIRAGE La source d éclairage : Naturelle : Difficilement maîtrisable. Artificielle : Différents types de sources. Influence du milieu ambiant. Modélisation : Lois de l optique géométrique. 15

16 ECLAIRAGE Influence des différents types de matériaux : Matériaux réfléchissants : Utilisation des réflexions et diffusions. Matériaux transparents : Coefficient de transmission. 16

17 ECLAIRAGE Matériaux réfléchissants : Diffusants : Réflexion de la lumière dans toutes les directions. Surface texturée. Apparence différente en fonction de la texture. 17

18 ECLAIRAGE Matériaux réfléchissants : Miroitants : Angle de réflexion = angle d incidence. 18

19 ECLAIRAGE Matériaux réfléchissants : Réflexion sélective : La composition spectrale de la lumière réfléchie n est pas la même que celle de la lumière incidente. Réflexion non sélective : La composition spectrale de la lumière réfléchie est la même que celle de la lumière incidente. 19

20 ECLAIRAGE Matériaux transparents : Transmission de la lumière sans diffusion. Matériaux translucides : Transmission d une partie de la lumière. Densité optique. Matériaux opaques : Pas de transmission. 20

21 ECLAIRAGE Matériaux transparents : Transmission sélective : La composition spectrale de la lumière transmise n est pas la même que celle de la lumière incidente. Transmission non sélective : La composition spectrale de la lumière transmise est la même que celle de la lumière incidente. 21

22 ECLAIRAGE Spectre visible 22

23 ECLAIRAGE Sensibilité de l œil 23

24 ECLAIRAGE Type Fluorescent : Lumière diffuse, diverses températures de couleur. Type Laser : Lumière monochromatique et cohérente, diverses formes de faisceaux. 24

25 ECLAIRAGE Type incandescent : Lampe halogène, facile d emploi. Type Lampe à décharge : Spectres multiples, de type stroboscopique, forte énergie lumineuse, stabilité. Type chromatique : Sélection d une longueur d onde privilégiée. 25

26 ECLAIRAGE Source Laser nm HeCd 325, 441,6 N 2 337,1, 427 XeF 351 Nd:YAG(3) 354,7 Ar 488, 514,5, 351,1, 363,8 Cu 510,6, 578,2 Nd:YAG(2) 532 HeNe 632,8, 543,5, 594,1, 611,9, 1153, 1523 Kr 647,1, 676,4 Rubis 694,3 26

27 ECLAIRAGE Spectres de sources lumineuses Spectre continu : halogène blanche Spectre combiné : tube fluorescent 27

28 ECLAIRAGE Spectres de sources lumineuses Spectre discontinu : lampe aux vapeurs de mercure Spectre de raies : laser argon 28

29 ECLAIRAGE Sources lumineuses Halogène blanche Filtre bleu 29

30 ECLAIRAGE Sources lumineuses Halogène blanche Filtre bleu 30

31 ECLAIRAGE Diffus : Éclairage uniforme sur l échantillon. Éclairage avec un écran ou indirect. Directionnel : Éclairage uniforme suivant une direction. Fentes lumineuses. 31

32 ECLAIRAGE Collimaté : Utilisation d un collimateur. Éclairage parallèle. Polarisé : Utilisation d un polariseur/analyseur. Élimination des réflexions dans une direction. 32

33 ECLAIRAGE Ultra Violet : Mise en évidence de la fluorescence d un objet. Utilisation d azurants. Mires : Projection sur une surface 3D. 33

34 ECLAIRAGE Application monochrome : Caractéristiques optiques des matériaux. Application couleur : Caractéristiques spectrales de la source. Températures de couleur. Application monochrome et filtre : Caractéristiques spectrales de l information. 34

35 ECLAIRAGE Choix d une source : Longueurs d onde, température de couleur. Durée de vie. Chaleur dégagée. Fréquence d oscillation. Fragilité. 35

36 ECLAIRAGE Source d éclairage Durée de vie moyenne en heures Incandescente Halogène Fluorescente Halogénure led

37 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGES 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 37

38 TYPES D IMAGES Lumière transmise : Les objets laissent passer la lumière. Mesure de la densité optique. 38

39 TYPES D IMAGES Lumière transmise : Préparation bio-médicale : Frottis cellulaire, culture de bactéries, boîte de Pétri, coupe histologique Négatifs : Radiologie, photographie 39

40 TYPES D IMAGES Lumière transmise. Boîtes de Pétri 40

41 TYPES D IMAGES Images de contours : Les objets sont opaques et jouent un rôle d écran. 41

42 TYPES D IMAGES Images de contours : Granulométrie. Mesures dimensionnelles. Contrôle de fabrication. Analyse de forme. Robotique. 42

43 TYPES D IMAGES Lumière réfléchie : Plusieurs géométries d éclairage : Perpendiculaire. Rasant. 43

44 TYPES D IMAGES Lumière réfléchie : Détermination des défauts d aspect. Mesure de conformité. Étude colorimétrique. 44

45 TYPES D IMAGES Lumière réfléchie : Détermination des défauts d aspect. Mise en évidence du relief : rayures, fissures Étude de surfaces polies. Mesure de conformité. Étude colorimétrique. 45

46 Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle de la surface d un CD. Eclairage réfléchi Eclairage transmis 46

47 Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle de la surface d un CD. Eclairage rasant Eclairage polarisé 47

48 Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle dimensionnel de pièces mécaniques. Eclairage réfléchi Eclairage transmis 48

49 Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle d homogénéité de verre moulés plastiques. Mire Déformation Défaut 49

50 TYPES D IMAGES Eclairage spécifique : Contrôle de produits enveloppant en latex. Biprisme biréfringent de Wollaston placé entre polariseurs croisés 50

51 TYPES D IMAGES Eclairage spécifique : Contrôle de produits enveloppant en latex. Biprisme biréfringent de Wollaston placé entre polariseurs croisés 51

52 TYPES D IMAGES Images de télédétection : L information est beaucoup plus complexe. Acquisition sur plusieurs canaux Taille importante. 52

53 TYPES D IMAGES Image de télédétection : Cartographie. Surveillance de culture. Militaire. Traitements plus lourds : classification, extraction de texture 53

54 TYPES D IMAGES Vidéo rapide : 1000 à images / seconde. Voir un phénomème. Comprendre une expérience. Analyser un évènement. Mesurer. 54

55 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 55

56 OPTIQUE Caractéristiques d un objectif : En général, monture C. Distance focale. Ouverture. 56

57 OPTIQUE Distance focale 57

58 OPTIQUE Distance focale : 58

59 OPTIQUE Différentes focales pour un même champ d observation 59

60 OPTIQUE Ouverture 60

61 OPTIQUE Distorsion géométrique 61

62 OPTIQUE Distorsion géométrique 62

63 OPTIQUE Outils spéciaux : Endoscopes : prise d image dans des zone difficiles d accès. Miroirs : visualisation de faces cachées. Objectif télécentrique : correction de l effet de perspective. 63

64 Endoscope : Endoscope rigide OPTIQUE Endoscope souple 64

65 OPTIQUE Objectifs spéciaux : Objectif télécentrique : 65

66 Objectif télécentrique OPTIQUE f f O3 O1 O2 f f O3 O1 O2 O3 O1 O2 O3 O1 66

67 OPTIQUE Objectifs spéciaux : Objectif pour cylindre : 67

68 OPTIQUE 68

69 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 69

70 CAPTEUR CCD ou CMOS. Matriciel. Linéaire. Monochrome. Couleur. 70

71 CAPTEUR CCD ou CMOS 71

72 CAPTEUR CCD ou CMOS CCD CMOS 72

73 CAPTEUR Principe du CCD : Analogie avec un pluviomètre : Lumière = Eau de pluie. Temps d intégration = Durée de mesure. Saturation = Capacité maximale du pluviomètre. Sensibilité = Mesure minimale réalisable. Matriciel ou linéaire. 73

74 CAPTEUR Matriciel : Résolution spatiale : 512x512, 756x581, 1024x1280 Dynamique, niveaux de gris : 8 bits : 256 niveaux de gris. 12 bits, 16 bits. Taille : 1/3 pouce, ½ pouce, 2/3 pouce. 74

75 CAPTEUR Linéaire : Résolution spatiale : 1024, 2048, 4096 pixels Dynamique : 8 bits, 16 bits 75

76 CAPTEUR Monochrome : Un seul CCD. Couleur : Un seul CCD avec des filtres. Un seul CCD avec matrice. Trois CCDs : Rouge, Vert, Bleu. 76

77 CAPTEUR Couleur : Un seul CCD... Filtre colonne Filtre de Bayer Filtre de Rockwell 77

78 CAPTEUR Réponse spectrale 78

79 CAPTEUR Réponse spectrale 79

80 CAPTEUR Capteur Tri-CCD 80

81 CAPTEUR Capteur monochrome + Filtres 81

82 CAPTEUR Choix du capteur : Matriciel ou linéaire. Réponse spectrale. Capacité de synchronisation. Consommation et tension d alimentation. Encombrement spatial. Coût. 82

83 IMAGERIE 2D 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES 83

84 CALIBRAGE Capteur Optique. Capteur Éclairage. Capteur Filtres. Spatial. Dynamique. 84

85 CALIBRAGE Capteur Optique Taille du capteur. Champ d observation. Distance d observation. Distance focale. Bagues allonges. Abaque. 85

86 CALIBRAGE Capteur Optique F : distance focale. L : distance d observation. W : largeur du champ à observer. H : hauteur du champ à observer. V : largeur du capteur. h : hauteur du capteur F = v. L W F = h. L H 86

87 CALIBRAGE Capteur Optique Format 1 pouce 2/3 pouce ½ pouce 1/3 pouce v 9.6 mm 6.6 mm 4.8 mm 3.3 mm h 12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.4 mm F = v. L W F = h. L H 87

88 CALIBRAGE Capteur Optique Abaque 88

89 CALIBRAGE Capteur Éclairage Filtres : concordance entre les différentes réponses spectrales. 89

90 CALIBRAGE Spatial 90

91 CALIBRAGE Spatial Image originale Déformation «barillet» Déformation «coussinet» 91

92 CALIBRAGE Spatial Image avec déformation Image corrigée 92

93 CALIBRAGE Dynamique 93

94 CALIBRAGE Dynamique 94

95 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR IMAGERIE 2D 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES 95

96 UNITE DE TRAITEMENT Capteur de vision : Système autonome paramétrable. Couleur et niveaux de gris. CMOS. Contrôle simple : Présence/absence. Tri. Aspect 96

97 UNITE DE TRAITEMENT Capteur de vision. 97

98 UNITE DE TRAITEMENT Cosmétique. 98

99 UNITE DE TRAITEMENT Automobile. 99

100 UNITE DE TRAITEMENT Emballage. 100

101 UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision : Système autonome paramétrable. Contrôle de conformité : Présence/absence. Dimensions. Aspect, OCV 101

102 UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d automate de vision - Keyence Boîtier de paramétrage 102

103 UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Automate de vision avec 2 caméras, Automate Keyence 103

104 UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d automate de vision - Matsushita 104

105 UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d applications - Matsushita 105

106 UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d applications - Matsushita 106

107 UNITE DE TRAITEMENT Unité PC paramétrable : Interface utilisant une bibliothèque. Contrôle de conformité. Paramètres de forme. OCR 107

108 UNITE DE TRAITEMENT Unité PC paramétrable : Menus de paramètrage Logiciel IVC, Integral Vision 108

109 UNITE DE TRAITEMENT Unité PC paramétrable : Exemple d outils disponibles Logiciel IVC, Integral Vision 109

110 UNITE DE TRAITEMENT Unité PC programmable : Création de programmes à partir ou non d une bibliothèque. Optimisation d un contrôle. 110

111 UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : Création de programmes à partir ou non d une bibliothèque. Unité de traitement embarqué. 111

112 UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : Système Tattile 112

113 UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : mvbluelynx, MATRIX VISION 113

114 UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : cvs 1450, NATIONAL INSTRUMENT 114

115 UNITE DE TRAITEMENT Automobile. 115

116 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT IMAGERIE 2D 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES 116

117 IMAGE Qu est ce qu une image? Fonction de deux variables : f(x,y). Support spatial. Valeurs sur une échelle de niveaux de gris. f(x,y) y x 117

118 IMAGE Trame Carrée ou hexagonale. Pixel Carré ou rectangulaire. Voisinage V4 ou V8. 118

119 IMAGE Image avec des pixels rectangulaires Image avec des pixels carrés 119

120 IMAGE Image avec des pixels rectangulaires 120

121 IMAGE Types d images. Image binaire. f(x,y) : {0;1} Image en niveaux de gris. f(x,y) : {0;255} Image en couleur. f R (x,y), f V (x,y), f B (x,y) 121

122 IMAGE Niveaux de gris Binaire Couleur 122

123 IMAGE Histogramme. Opérateur arithmétique. Filtrage spatial, fréquentiel. Seuillage automatique. Morphologie mathématique. Paramètres de forme 123

124 HISTOGRAMME Représentation graphique de la répartition des niveaux de gris. H(i) i 124

125 HISTOGRAMME Identification des composantes de l histogramme. Fond, bruit, objet 125

126 HISTOGRAMME Analyse de l histogramme. 126

127 HISTOGRAMME Image sous-exposée et son histogramme 127

128 HISTOGRAMME Image sur exposée et son histogramme 128

129 HISTOGRAMME Image mal contrastée et son histogramme 129

130 HISTOGRAMME Image bien exposée et bien contrastée et son histogramme 130

131 HISTOGRAMME Opération sur l histogramme. Expansion de la dynamique : [min ; Max] [0 ; 255] f(x,y) = 255 * ( f(x,y) - min ) Max - min 131

132 HISTOGRAMME Expansion. 132

133 HISTOGRAMME Opération sur l histogramme. Egalisation : Répartition uniforme des niveaux de gris. h(i), i [0 ; 255], N : nombre total de pixels Histogramme normalisé : h N (i) = h(i) / N. h N (i) [0 ; 1] Densité de probabilité cumulée : C(i) = f(x,y) = C[f(x,y)] * 255. Histogramme cumulé linéaire. i j= 0 h N (j). 133

134 HISTOGRAMME Egalisation. 134

135 HISTOGRAMME Opération sur l histogramme. Modificateurs d échelle de gris: Fonction Logarithmique pour augmenter la luminosité des régions sombres et diminuer le contraste des régions claires. Fonction exponentielle pour diminuer la luminosité et augmenter le contraste des régions claires et diminuer le contraste des régions sombres Cosinus, sinus, carré, racine carrée 135

136 OPERATEURS ARITHMETIQUES Opérations pixel à pixel. Deux images sources A et B, une image résultat C : Pix C = Pix A opérateur Pix B Une image source A et une constante l : Pix C = Pix A opérateur l Opérateurs arithmétiques : +, -, x, /, min, max Opérateurs logiques ou ensemblistes : ET, OU, NON ET, OU EXCLUSIF 136

137 OPERATEURS ARITHMETIQUES Opérateurs logiques. a\b 0 1 a\b 0 1 a\b 0 1 a\b ET NON ET OU OU EXCL. 137

138 OPERATEURS ARITHMETIQUES A B C = MAX (A, B ) C 138

139 FILTRAGE SPATIAL Types de filtrage : Dé bruitage. Suppression de flou. Rehaussement de contraste. Détection de contour. 139

140 FILTRAGE SPATIAL Modification de la valeur d un pixel proportionnellement aux intensités de ses voisins. Voisinage d un pixel : 3 x 3 : 8 voisins. 5 x 5 : 24 voisins. 7 x 7 Matrice de convolution centrée sur le pixel. Coefficients de la matrice : Poids de chaque pixel voisin. 140

141 FILTRAGE SPATIAL Voisinage Pixel central 3 x 3 5 x 5 141

142 FILTRAGE SPATIAL Convolution Fonction de filtrage Masque Image originale Image traitée 142

143 FILTRAGE SPATIAL Voisinage et convolution X i-1,j-1 X i,j-1 X i+1,j-1 C i-1,j-1 C i,j-1 C i+1,j-1 X i-1,j X i,j X i+1,j C i-1,j C i,j C i+1,j X i-1,j+1 X i,j+1 X i+1,j+1 Niveaux de gris des pixels C i-1,j+1 C i,j+1 C i+1,j+1 Coefficients du filtre x i, j = j+ 1 c k= j 1 i+ 1 l= i 1 k, l x k, l 143

144 FILTRAGE SPATIAL Voisinage et convolution x i,j = -2 x i-1,j + x i,j 2 x i+1,j x i,j = x i,j-1 + x i-1,j + x i+1,j + x i,j

145 FILTRAGE SPATIAL Gradient Gradients. Les différents filtres de type Prewitt 145

146 FILTRAGE SPATIAL Gradient Gradients. Les différents filtres de type Sobel 146

147 FILTRAGE SPATIAL Laplacien

148 FILTRAGE SPATIAL Gradient Laplacien 148

149 FILTRAGE SPATIAL Filtre non linéaire : Prewitt x1 i,j = -x i-1,j-1 x i-1,j x i-1,j+1 + x i+1,j-1 + x i+1,j + x i+1,j x2 i,j = -x i-1,j-1 - x i,j-1 - x i+1,j-1 + x i-1,j+1 + x i,j+1 + x i+1,j+1 x i,j = Max (x1 i,j, x2 i,j ) 149

150 FILTRAGE SPATIAL Filtre non linéaire : Sobel x1 i,j = -x i-1,j-1 2x i-1,j x i-1,j+1 + x i+1,j-1 + 2x i+1,j + x i+1,j x2 i,j = -x i-1,j-1-2x i,j-1 - x i+1,j-1 + x i-1,j+1 + 2x i,j+1 + x i+1,j+1 x i,j = Max (x1 i,j, x2 i,j ) 150

151 FILTRAGE SPATIAL Prewitt Sobel 151

152 FILTRAGE SPATIAL Moyenne Calcul de la valeur moyenne du voisinage. Adoucissement des transitions dans l image x i,j = Moyenne ( V(x i,j ) ) 152

153 FILTRAGE SPATIAL Median Calcul de la valeur médiane du voisinage. Respect des transitions dans l image. Élimination des pics de bruit x i,j = Median ( V(x i,j ) ) 153

154 FILTRAGE SPATIAL Moyenne 5x5 Médian 5x5 154

155 FILTRAGE SPATIAL Image originale bruitée Médian 3x3 155

156 MORPHOLOGIE NDG Erosion : x i,j = Min ( V(x i,j ) ) Dilatation : x i,j = Max ( V(x i,j ) ) Ouverture : Erosion + dilatation. Fermeture : Dilatation + érosion. 156

157 MORPHOLOGIE NDG Dilatation Erosion 157

158 SEUILLAGE Seuil calculé par rapport à un critère mathématique lié à l image. Méthodes utilisant l histogramme de l image. Répétitivité des résultats. Insensible aux faibles variations d éclairage. 158

159 SEUILLAGE Comparaison entre les différents échantillons : Quantification au cours du temps. Détection imparfaite mais toujours suivant le même critère. Reproductibilité de la méthode sur des images de même nature. 159

160 SEUILLAGE Notations : L image constituée de N pixels, h(i) représente le nombre de pixels ayant le niveau de gris i. Ainsi pour un pixel, la probabilité d avoir le niveau de gris i est : p i h( i) = N 160

161 SEUILLAGE Notations : Si l image est formée de 2 classes, C1 et C2, séparée par le seuil s, alors la probabilité pour qu un pixel appartienne à la classe C1 ou C2 est : p s ( C1) = p i p( C 2 ) = i= 0 Ng i= s+ 1 p i 161

162 Notations : SEUILLAGE Les niveaux de gris moyens des classes C1 et C2 sont : M 1 = s i= 0 ip p( C1) Le niveau de gris moyen de l image est : M = Ng i== 0 i ip i M 2 = Ng i= s+ 1 ip i p( C ) 2 Ces définitions se généralisent de manière évidente à p classes. 162

163 SEUILLAGE Variance interclasse ou analyse factorielle discriminante : Maximisation de la variance interclasse et minimisation de la variance intra classe. Classes bien proportionnées. V ( k) = 2 j= 1 p( C j ).( M j M 2 ) 163

164 SEUILLAGE Entropie : Maximisation de l entropie. Détection d objets rares, de petites classes. H( k) = k h( i) N h( i) Ln( ) N i= Ng h( i) N h( i) Ln( ) N i= k

165 SEUILLAGE Nuées dynamiques : Classes bien proportionnées. Méthode rapide. 165

166 SEUILLAGE Moments statistiques : Images mal contrastées (sous exposées ou sur exposées). 166

167 SEUILLAGE «Chapeau haut de forme» : École des Mines de Paris. Résonnement local, ouverture en niveaux de gris. Connaissance de la taille des objets à détecter. Forte dérive d éclairement. 167

168 SEUILLAGE Variance Entropie 168

169 SEUILLAGE 169

170 MORPHOLOGIE BINAIRE Image binaire : Objets = 1 (blanc), fond = 0 (noir). Elements structurants : 170

171 MORPHOLOGIE BINAIRE Éléments structurants 171

172 MORPHOLOGIE BINAIRE Erosion : Suppression de points du contour des objets en tenant compte de l élément structurant. Dilatation : Ajout de points du contour des objets en tenant compte de l élément structurant. Ouverture : Erosion + dilatation. Fermeture : Dilatation + érosion. 172

173 MORPHOLOGIE BINAIRE Dilatation Erosion 173

174 MORPHOLOGIE BINAIRE Ouverture Fermeture 174

175 MORPHOLOGIE BINAIRE Ouverture Différence ensembliste 175

176 ANALYSE INDIVIDUELLE Etiquettage. 176

177 ANALYSE INDIVIDUELLE Etiquettage. Nettoyage de l image : Suppression des objets du bord. Suppression des petits objets. Bouchage de trous. Paramètres de forme : Aire. paramètre d allongement, de circularité 177

178 IMAGERIE 2D Scène Acquisition Image digitalisée Image améliorée Image mettant en évidence l information cherchée Réduction du nombre de classe de pixels Information Prétraitement Traitement Préanalyse Analyse 178

179 PRETRAITEMENT Étape facultative. Amélioration de la qualité visuelle des images. Opérateurs : Filtrage du bruit. Suppression de flou. Rehaussement de contraste 179

180 TRAITEMENT Prépare l extraction de l information. Opérateurs : Détection de contours : Gradient, laplacien Transformations morphologiques : Érosion, dilatation, ouverture, fermeture Transformées : Fourier, Walsh Hadamard 180

181 PREANALYSE Classification de l image permettant de réduire le nombre de classes de pixels : Multi seuillage, seuillage 181

182 ANALYSE Extraction de l information. Étiquetage, Paramètres de forme Verdict. 182

183 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 183

184 MISE EN OEUVRE Défauthèques. Cahier des charges. Étude de faisabilité. Intégration. 184

185 MISE EN OEUVRE Cahier des charges : Différents défauts classés par priorité de détection. Contraintes environnementales : Eclairage, pollution, vibrations, température Contraintes liées au produit : Pollution, contôle sur plusieurs faces, vitesse de défilement, temps de contrôle 185

186 MISE EN OEUVRE Cahier des charges : Restitution des résultats. Budget. 186

187 1. INTRODUCTION 2. ECLAIRAGE 3. TYPES D IMAGE 4. OPTIQUE 5. CAPTEUR 6. CALIBRAGE 7. UNITE DE TRAITEMENT 8. TRAITEMENT D IMAGE 9. MISE EN ŒUVRE 10. PERSPECTIVES IMAGERIE 2D 187

188 PERSPECTIVES Puissance de calcul. Qualité des capteurs. Résolution des capteurs. Optimisation des algorithmes de traitement. Miniaturisation. 188

189 PERSPECTIVES Miniaturisation 189

190 PERSPECTIVES Miniaturisation 190

191 PERSPECTIVES Miniaturisation 191