Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage
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Traitements d’images appliqués à la surveillance d’un processus d’usinage PowerPoint PPT Presentation


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Traitements d’images appliqués à la surveillance d’un processus d’usinage. Par : Antoine Chedebois Sous la direction : Jean Triboulet / Malik Mallem. Présentation de l’organisme d’accueil. Centre d’Etudes de Mécanique d’Ile-de-France Crée au début des années 90

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Traitements d’images appliqués à la surveillance d’un processus d’usinage

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Presentation Transcript


Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

Traitements d’images appliqués à la surveillance d’un processus d’usinage

Par : Antoine Chedebois

Sous la direction : Jean Triboulet / Malik Mallem

DEA Réalité Virtuelle et Maîtrise des Systèmes Complexes


Pr sentation de l organisme d accueil

Présentation de l’organisme d’accueil

  • Centre d’Etudes de Mécanique d’Ile-de-France

  • Crée au début des années 90

  • Effectif : 37 enseignants-chercheurs et chercheurs et 42 doctorants

C.E.A.

U.E.V.E.

R.J. GIBERT

F. CHAVAND

Directeur

Directeur adjoint

Groupe de Mécaniques des Fluides et Energétique

Responsable : Olivier DAUBE

Laboratoire Systèmes Complexes

Responsable : F. CHAVAND

DEA Réalité Virtuelle et Maîtrise des Systèmes Complexes


Organisation des groupes de recherches

LSC :

Thème I – Traitement des données et modélisation 

I.1 – Modélisation par apprentissage,

I.2 – Traitement des données imprécises et incertaines,

I.3 – Modélisation du savoir-faire et diagnostic

Thème II – Réalité virtuelle et Vision artificielle

II.1 – Réalité virtuelle et Coopération Homme-Machine,

II.2 – Vision 2D/3D,

II.3 – Capteurs intelligents.

Thème III – Modélisation et Contrôle des machines complexes 

III.1 – Contrôle de véhicules,

III.2 – Coopération de robots,

III.3 – Mécatronique.

GMFE :

Modélisation numérique des fluides réactifs avec ou sans onde de choc,

Mécanique des fluides appliquée à l'environnement,

Énergétique.

Organisation des Groupes de Recherches

DEA Réalité Virtuelle et Maîtrise des Systèmes Complexes


Pr sentation du sujet

Présentation du Sujet

  • Projet demandé par Renault Automation

  • But : « Aide au diagnostic dans la surveillance de machines à usinage rapide de type Urane 20 et Urane 25 »

  • Le CEMIF doit développer un système orienté vision pour extraire les informations de l’environnement et les comparer à un modèle

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Pr sentation des machines urane 20 et 25

Présentation des Machines Urane 20 et 25

  • Centre d’usinage classique

  • volume de travail : 500x500x200 (mm)

  • vitesse max. de broche : 24 000 tr/min

  • accélération max. : 15m/s²

  • programmes d’usinage mis au point sous Euclid

  • CN : Siemens 840D

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Probl matique

Problématique

  • Temps de réaction opérateur trop long pour surveillance de la machine

  • Système de vision doit solutionner ce problème, tout en étant plus fiable que l’analyse de l’opérateur

  • Comment : En comparant état du système à un instant donné par rapport à un instant de référence : Corrélation

  • Objets testés : Pièce à usiner / outils sur broche machine

  • Questions : L’objet est présent ? Est-ce le bon ? Présent-il des défauts ? Est-il correctement placé ?

  • Nécessité de définir des régions d’intérêts

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Traitements d images implant s

Traitements d’Images Implantés

  • Extraction des contours de l’image : approche frontière, méthode dérivative par Calcul du Gradient de l’image.

  • Extraction de points de fortes courbures (angle et sommets de l’image) par la méthode de Beaudet et méthode de Harris

  • Segmentation de l’image par chaînage des pixels constituant les contours et approximation polygonale par les segments de droites et arcs de cercles.

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Sch ma fonctionnel du processus de vision

Schéma Fonctionnel du Processus de Vision

Corrélation des amers géométriques de l’image avec ceux du modèles

Les informations extraites sont ensuite corrélées avec les informations issues du modèle de référence pour détecter d’éventuelles anomalies

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Extraction des pfcs par m thode de harris

Méthode travaillant directement sur l’image d’intensité des Ndg

Opérateur :

Extraction des PFCs par méthode de Harris

avec :

  • où Î est l’image filtrée de I par une opération de lissage et k = 0.04

  • Robuste au bruit codé, au bruit dû au mouvement de la caméra, moins robuste au bruit additif impulsionnel

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Exemple d extraction des pfcs

Exemple d’Extraction des PFCs

Image de référence

Points de fortes courbures détectés superposés sur l’image de référence

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Extraction de contours

Extraction de Contours

  • Approche Frontière : les contours correspondent aux frontières séparant les régions de l’image

  • Méthode dérivatives : les contours correspondent à des sauts d’amplitudes. La dérivation de l’image permet de les localiser

  • Opérateur utilisé : Calcul du Gradient de l’image I.

et

avec

Ici, toutes les dérivées sont approximées par le filtre récursif de Deriche

  • Les contours sont alors localisés par les maxima de l’opérateur gradient.

  • Un seuillage par hystérésis (avec 2 valeurs de seuils) est nécessaire afin d’extraire les contours

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Exemple d extraction de contours

Exemple d’Extraction de Contours

Image référence

Gradient de l’image

Maxima locaux puis Seuillage par hystérésis

(sb = 5 / sh = 25)

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Cha nage des contours

S’effectue après extraction des contours

Étape transitoire avant l’approximation polygonale des contours

but : « passer d’une description matricielle des contours à une description sous formez de listes de contours »

Algorithme de Giraudon et Garnesson :

chaînage rapide en une seule lecture de l’image

gestion efficace des liens de parenté

minimisation du nombre de chaînes

Fonctionnement : balayage de l’image par un pavé 3x3 centré sur un pixel et possédant des directions privilégiées

6

4

2

7

0

5

3

1

Chaînage des Contours

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Cha nage des contours1

6

2

4

7

0

5

1

3

Chaînage des Contours

La méthode se divise en trois étapes :

  • Création des chaînes de contours en parallèle en une passe par un balayage de l’image avec ce pavé 3x3 (tableau des directions de recherche). Les chaînes sont crées par mise à jour itérative.

  • Fusion des chaînes obtenues afin de minimiser leur nombre

  • Élimination de chaînes trop courtes suivant un critère de longueur.

    N.B :

    D ’autres configurations de tableaux des directions de recherche ont été testés afin d’optimiser cette étape.

Tableau optimal des directions de recherche :

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Segmentation de contours

Segmentation de Contours

  • But : « construire une représentation polygonale d'un contour ou d'une frontière de région »

  • Les chaînes de contours seront partitionnées (par un algorithme de découpage) dans des segments de courbes. Segments ayant une description analytique connue : droites et/ou cercles

  • Deux problèmes :

    • trouver un partionnement cohérent de la chaîne en segments

    • trouver pour chaque segment la meilleure approximation analytique

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Segmentation de contours1

y

(xi,yi)

d

x

Segmentation de Contours

  • Soit l’équation d’une droite :

Approximation d’un segment par une droite

  • La distance du point [xi,yi] à cette droite est :

  • Le but étant de trouver la droite (les paramètres et d) qui minimise la grandeur :

  • L'ensemble des paramètres de la droite est la solution

  • du système d'équations :

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Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

Segmentation de Contours

Approximation d’un segment par une droite (suite)

  • Après calcul, on obtient pour d et :

  • avec :

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Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

Segmentation de Contours

Approximation d’un segment par un cercle

  • Problème similaire

  • Soit équation du cercle :

  • En prenant A = -2a, B = -2b, et C = a² + b² - r²

  • L ’équation devient :

  • La distance d’un point à un cercle s’écrit :

  • La distance algébrique se traduit alors par :

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Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

Segmentation de Contours

Approximation d’un segment par un cercle (suite)

  • Le critère à minimiser est toujours :

  • La solution pour A, B et C est donnée par le système d ’équations suivant :

  • Après dérivation on obtient :

  • avec ….

  • Il reste ensuite à retrouver a, b et r à partir des valeurs de A, B et C

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Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

B

B

C

C

A

A

Segmentation de Contours

Algorithme de découpage récursif

1. pour une chaîne de points : est-ce un segment de droite ?

2. si oui - aller en fin ;

3. sinon – est-ce un cercle ?

4. si oui – aller en fin ;

5. sinon diviser la chaîne en deux sous-chaînes

et répéter l'algorithme pour chaque sous-chaîne ;

6. fin

Choix du point de division :(point le plus éloigné de la chaîne)

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Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

Segmentation de Contours

Image des contours obtenue après chaînage

Approximation polygonale par les segments de droite

Approximation polygonale par les segments de droite et arcs de cercle

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Traitements d images appliqu s la surveillance d un processus d usinage

Résultat Expérimentaux

But :

Surveillance d’une machine par mise en corrélation d’une image acquise dans

l’environnement de travail à certains moments clés de la procédure d’usinage

avec son image de référence.

Procédure :

1/ A partir d’une image de référence : application du filtre de Harris et de l’approximation polygonale par les segments de droites

2/ A partir d’une image bruitée ou non, même traitements d’images avec mêmes paramètres

3/ Déduction de 3 coefficients de corrélation servant une règle de décision (pièce valide / pièce non valide)

Résultats obtenus : Sur 75 essais, 3 erreurs soit 96% de réussite.

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