TECHNIQUES DE BASE EN IMAGERIE 2D Yves BRINGER I.S.T.A.S.E. Université Jean Monnet 1
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
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
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
IMAGERIE 2D BESOINS INDUSTRIELS Consommateurs. Marketing. Production. Réglementations. 5
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
IMAGERIE 2D DIFFICULTES Compréhension des besoins. Cahier des charges précis. Complexité du problème. Coût. 7
IMAGERIE 2D DIFFICULTES Cadences élevées. Éclairages. Encombrement. Environnement. Résolution : capteur, optique 8
Système de contrôle : IMAGERIE 2D Éclairage Capteur Optique Unité de traitement 9
IMAGERIE 2D CONNAISSANCES Eclairage. Optique. Electronique. Informatique. 10
IMAGERIE 2D Poste de contrôle secteur alimentaire. 11
IMAGERIE 2D Poste de contrôle secteur automobile. 12
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
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
ECLAIRAGE La source d éclairage : Naturelle : Difficilement maîtrisable. Artificielle : Différents types de sources. Influence du milieu ambiant. Modélisation : Lois de l optique géométrique. 15
ECLAIRAGE Influence des différents types de matériaux : Matériaux réfléchissants : Utilisation des réflexions et diffusions. Matériaux transparents : Coefficient de transmission. 16
ECLAIRAGE Matériaux réfléchissants : Diffusants : Réflexion de la lumière dans toutes les directions. Surface texturée. Apparence différente en fonction de la texture. 17
ECLAIRAGE Matériaux réfléchissants : Miroitants : Angle de réflexion = angle d incidence. 18
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
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
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
ECLAIRAGE Spectre visible 22
ECLAIRAGE Sensibilité de l œil 23
ECLAIRAGE Type Fluorescent : Lumière diffuse, diverses températures de couleur. Type Laser : Lumière monochromatique et cohérente, diverses formes de faisceaux. 24
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
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
ECLAIRAGE Spectres de sources lumineuses Spectre continu : halogène blanche Spectre combiné : tube fluorescent 27
ECLAIRAGE Spectres de sources lumineuses Spectre discontinu : lampe aux vapeurs de mercure Spectre de raies : laser argon 28
ECLAIRAGE Sources lumineuses Halogène blanche Filtre bleu 29
ECLAIRAGE Sources lumineuses Halogène blanche Filtre bleu 30
ECLAIRAGE Diffus : Éclairage uniforme sur l échantillon. Éclairage avec un écran ou indirect. Directionnel : Éclairage uniforme suivant une direction. Fentes lumineuses. 31
ECLAIRAGE Collimaté : Utilisation d un collimateur. Éclairage parallèle. Polarisé : Utilisation d un polariseur/analyseur. Élimination des réflexions dans une direction. 32
ECLAIRAGE Ultra Violet : Mise en évidence de la fluorescence d un objet. Utilisation d azurants. Mires : Projection sur une surface 3D. 33
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
ECLAIRAGE Choix d une source : Longueurs d onde, température de couleur. Durée de vie. Chaleur dégagée. Fréquence d oscillation. Fragilité. 35
ECLAIRAGE Source d éclairage Durée de vie moyenne en heures Incandescente 1 000 Halogène 2 000 4 000 Fluorescente 10 000 20 000 Halogénure 6 000 10 000 led 100 000 36
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
TYPES D IMAGES Lumière transmise : Les objets laissent passer la lumière. Mesure de la densité optique. 38
TYPES D IMAGES Lumière transmise : Préparation bio-médicale : Frottis cellulaire, culture de bactéries, boîte de Pétri, coupe histologique Négatifs : Radiologie, photographie 39
TYPES D IMAGES Lumière transmise. Boîtes de Pétri 40
TYPES D IMAGES Images de contours : Les objets sont opaques et jouent un rôle d écran. 41
TYPES D IMAGES Images de contours : Granulométrie. Mesures dimensionnelles. Contrôle de fabrication. Analyse de forme. Robotique. 42
TYPES D IMAGES Lumière réfléchie : Plusieurs géométries d éclairage : Perpendiculaire. Rasant. 43
TYPES D IMAGES Lumière réfléchie : Détermination des défauts d aspect. Mesure de conformité. Étude colorimétrique. 44
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
Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle de la surface d un CD. Eclairage réfléchi Eclairage transmis 46
Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle de la surface d un CD. Eclairage rasant Eclairage polarisé 47
Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle dimensionnel de pièces mécaniques. Eclairage réfléchi Eclairage transmis 48
Exemple : TYPES D IMAGES Contrôle d homogénéité de verre moulés plastiques. Mire Déformation Défaut 49
TYPES D IMAGES Eclairage spécifique : Contrôle de produits enveloppant en latex. Biprisme biréfringent de Wollaston placé entre polariseurs croisés 50
TYPES D IMAGES Eclairage spécifique : Contrôle de produits enveloppant en latex. Biprisme biréfringent de Wollaston placé entre polariseurs croisés 51
TYPES D IMAGES Images de télédétection : L information est beaucoup plus complexe. Acquisition sur plusieurs canaux Taille importante. 52
TYPES D IMAGES Image de télédétection : Cartographie. Surveillance de culture. Militaire. Traitements plus lourds : classification, extraction de texture 53
TYPES D IMAGES Vidéo rapide : 1000 à 100 000 images / seconde. Voir un phénomème. Comprendre une expérience. Analyser un évènement. Mesurer. 54
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
OPTIQUE Caractéristiques d un objectif : En général, monture C. Distance focale. Ouverture. 56
OPTIQUE Distance focale 57
OPTIQUE Distance focale : 58
OPTIQUE Différentes focales pour un même champ d observation 59
OPTIQUE Ouverture 60
OPTIQUE Distorsion géométrique 61
OPTIQUE Distorsion géométrique 62
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
Endoscope : Endoscope rigide OPTIQUE Endoscope souple 64
OPTIQUE Objectifs spéciaux : Objectif télécentrique : 65
Objectif télécentrique OPTIQUE f f O3 O1 O2 f f O3 O1 O2 O3 O1 O2 O3 O1 66
OPTIQUE Objectifs spéciaux : Objectif pour cylindre : 67
OPTIQUE 68
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
CAPTEUR CCD ou CMOS. Matriciel. Linéaire. Monochrome. Couleur. 70
CAPTEUR CCD ou CMOS 71
CAPTEUR CCD ou CMOS CCD CMOS 72
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
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
CAPTEUR Linéaire : Résolution spatiale : 1024, 2048, 4096 pixels Dynamique : 8 bits, 16 bits 75
CAPTEUR Monochrome : Un seul CCD. Couleur : Un seul CCD avec des filtres. Un seul CCD avec matrice. Trois CCDs : Rouge, Vert, Bleu. 76
CAPTEUR Couleur : Un seul CCD... Filtre colonne Filtre de Bayer Filtre de Rockwell 77
CAPTEUR Réponse spectrale 78
CAPTEUR Réponse spectrale 79
CAPTEUR Capteur Tri-CCD 80
CAPTEUR Capteur monochrome + Filtres 81
CAPTEUR Choix du capteur : Matriciel ou linéaire. Réponse spectrale. Capacité de synchronisation. Consommation et tension d alimentation. Encombrement spatial. Coût. 82
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
CALIBRAGE Capteur Optique. Capteur Éclairage. Capteur Filtres. Spatial. Dynamique. 84
CALIBRAGE Capteur Optique Taille du capteur. Champ d observation. Distance d observation. Distance focale. Bagues allonges. Abaque. 85
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
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
CALIBRAGE Capteur Optique Abaque 88
CALIBRAGE Capteur Éclairage Filtres : concordance entre les différentes réponses spectrales. 89
CALIBRAGE Spatial 90
CALIBRAGE Spatial Image originale Déformation «barillet» Déformation «coussinet» 91
CALIBRAGE Spatial Image avec déformation Image corrigée 92
CALIBRAGE Dynamique 93
CALIBRAGE Dynamique 94
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
UNITE DE TRAITEMENT Capteur de vision : Système autonome paramétrable. Couleur et niveaux de gris. CMOS. Contrôle simple : Présence/absence. Tri. Aspect 96
UNITE DE TRAITEMENT Capteur de vision. 97
UNITE DE TRAITEMENT Cosmétique. 98
UNITE DE TRAITEMENT Automobile. 99
UNITE DE TRAITEMENT Emballage. 100
UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision : Système autonome paramétrable. Contrôle de conformité : Présence/absence. Dimensions. Aspect, OCV 101
UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d automate de vision - Keyence Boîtier de paramétrage 102
UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Automate de vision avec 2 caméras, Automate Keyence 103
UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d automate de vision - Matsushita 104
UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d applications - Matsushita 105
UNITE DE TRAITEMENT Automate de vision. Exemple d applications - Matsushita 106
UNITE DE TRAITEMENT Unité PC paramétrable : Interface utilisant une bibliothèque. Contrôle de conformité. Paramètres de forme. OCR 107
UNITE DE TRAITEMENT Unité PC paramétrable : Menus de paramètrage Logiciel IVC, Integral Vision 108
UNITE DE TRAITEMENT Unité PC paramétrable : Exemple d outils disponibles Logiciel IVC, Integral Vision 109
UNITE DE TRAITEMENT Unité PC programmable : Création de programmes à partir ou non d une bibliothèque. Optimisation d un contrôle. 110
UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : Création de programmes à partir ou non d une bibliothèque. Unité de traitement embarqué. 111
UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : Système Tattile 112
UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : mvbluelynx, MATRIX VISION 113
UNITE DE TRAITEMENT Caméra autonome : cvs 1450, NATIONAL INSTRUMENT 114
UNITE DE TRAITEMENT Automobile. 115
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
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
IMAGE Trame Carrée ou hexagonale. Pixel Carré ou rectangulaire. Voisinage V4 ou V8. 118
IMAGE Image avec des pixels rectangulaires Image avec des pixels carrés 119
IMAGE Image avec des pixels rectangulaires 120
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
IMAGE Niveaux de gris Binaire Couleur 122
IMAGE Histogramme. Opérateur arithmétique. Filtrage spatial, fréquentiel. Seuillage automatique. Morphologie mathématique. Paramètres de forme 123
HISTOGRAMME Représentation graphique de la répartition des niveaux de gris. H(i) i 124
HISTOGRAMME Identification des composantes de l histogramme. Fond, bruit, objet 125
HISTOGRAMME Analyse de l histogramme. 126
HISTOGRAMME Image sous-exposée et son histogramme 127
HISTOGRAMME Image sur exposée et son histogramme 128
HISTOGRAMME Image mal contrastée et son histogramme 129
HISTOGRAMME Image bien exposée et bien contrastée et son histogramme 130
HISTOGRAMME Opération sur l histogramme. Expansion de la dynamique : [min ; Max] [0 ; 255] f(x,y) = 255 * ( f(x,y) - min ) Max - min 131
HISTOGRAMME Expansion. 132
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
HISTOGRAMME Egalisation. 134
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
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
OPERATEURS ARITHMETIQUES Opérateurs logiques. a\b 0 1 a\b 0 1 a\b 0 1 a\b 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 ET NON ET OU OU EXCL. 137
OPERATEURS ARITHMETIQUES A B C = MAX (A, B ) C 138
FILTRAGE SPATIAL Types de filtrage : Dé bruitage. Suppression de flou. Rehaussement de contraste. Détection de contour. 139
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
FILTRAGE SPATIAL Voisinage Pixel central 3 x 3 5 x 5 141
FILTRAGE SPATIAL Convolution Fonction de filtrage Masque Image originale Image traitée 142
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
FILTRAGE SPATIAL Voisinage et convolution 0 0 0-2 1-2 x i,j = -2 x i-1,j + x i,j 2 x i+1,j 0 0 0 0 1 0 1 0 1 x i,j = x i,j-1 + x i-1,j + x i+1,j + x i,j+1 0 1 0 144
FILTRAGE SPATIAL Gradient -1-1 -1-1 -1 0-1 0 1 0 1 1 0 0 0-1 0 1-1 0 1-1 0 1 1 1 1 0 1 1-1 0 1-1 -1 0 1 1 1 1 1 0 1 0-1 0-1 -1 0 0 0 1 0-1 1 0-1 1 0-1 -1-1 -1 0-1 -1 1 0-1 1 1 0 Gradients. Les différents filtres de type Prewitt 145
FILTRAGE SPATIAL Gradient -1-2 -1-2 -1 0-1 0 1 0 1 2 0 0 0-1 0 1-2 0 2-1 0 1 1 2 1 0 1 2-1 0 1-2 -1 0 1 2 1 2 1 0 1 0-1 0-1 -2 0 0 0 1 0-1 2 0-2 1 0-1 -1-2 -1 0-1 -2 1 0-1 2 1 0 Gradients. Les différents filtres de type Sobel 146
FILTRAGE SPATIAL Laplacien -1-1 -1-1 8-1 -1-1 -1 147
FILTRAGE SPATIAL Gradient Laplacien 148
FILTRAGE SPATIAL Filtre non linéaire : Prewitt -1 0 1-1 0 1 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+1-1 0 1-1 -1-1 0 0 0 1 1 1 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
FILTRAGE SPATIAL Filtre non linéaire : Sobel -1 0 1-2 0 2 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+1-1 0 1-1 -2-1 0 0 0 1 2 1 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
FILTRAGE SPATIAL Prewitt Sobel 151
FILTRAGE SPATIAL Moyenne Calcul de la valeur moyenne du voisinage. Adoucissement des transitions dans l image. 1 1 1 1 1 1 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 25 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 x i,j = Moyenne ( V(x i,j ) ) 152
FILTRAGE SPATIAL Median Calcul de la valeur médiane du voisinage. Respect des transitions dans l image. Élimination des pics de bruit. 62 64 65 64 66 65 12 62 62-64 64 65 65 66-69 62 12 69 x i,j = Median ( V(x i,j ) ) 153
FILTRAGE SPATIAL Moyenne 5x5 Médian 5x5 154
FILTRAGE SPATIAL Image originale bruitée Médian 3x3 155
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
MORPHOLOGIE NDG Dilatation Erosion 157
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
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
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
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
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
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
SEUILLAGE Entropie : Maximisation de l entropie. Détection d objets rares, de petites classes. H( k) = k h( i) N h( i) Ln( ) N i= 0 1 1 Ng h( i) N h( i) Ln( ) N i= k+ 1 2 2 164
SEUILLAGE Nuées dynamiques : Classes bien proportionnées. Méthode rapide. 165
SEUILLAGE Moments statistiques : Images mal contrastées (sous exposées ou sur exposées). 166
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
SEUILLAGE Variance Entropie 168
SEUILLAGE 169
MORPHOLOGIE BINAIRE Image binaire : Objets = 1 (blanc), fond = 0 (noir). Elements structurants : 170
MORPHOLOGIE BINAIRE Éléments structurants 171
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
MORPHOLOGIE BINAIRE Dilatation Erosion 173
MORPHOLOGIE BINAIRE Ouverture Fermeture 174
MORPHOLOGIE BINAIRE Ouverture Différence ensembliste 175
ANALYSE INDIVIDUELLE Etiquettage. 176
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
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
PRETRAITEMENT Étape facultative. Amélioration de la qualité visuelle des images. Opérateurs : Filtrage du bruit. Suppression de flou. Rehaussement de contraste 179
TRAITEMENT Prépare l extraction de l information. Opérateurs : Détection de contours : Gradient, laplacien Transformations morphologiques : Érosion, dilatation, ouverture, fermeture Transformées : Fourier, Walsh Hadamard 180
PREANALYSE Classification de l image permettant de réduire le nombre de classes de pixels : Multi seuillage, seuillage 181
ANALYSE Extraction de l information. Étiquetage, Paramètres de forme Verdict. 182
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
MISE EN OEUVRE Défauthèques. Cahier des charges. Étude de faisabilité. Intégration. 184
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
MISE EN OEUVRE Cahier des charges : Restitution des résultats. Budget. 186
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
PERSPECTIVES Puissance de calcul. Qualité des capteurs. Résolution des capteurs. Optimisation des algorithmes de traitement. Miniaturisation. 188
PERSPECTIVES Miniaturisation 189
PERSPECTIVES Miniaturisation 190
PERSPECTIVES Miniaturisation 191