Classification automatisée des défauts sur les surfaces des produits

Analyse d'images utilisant une combinaison d'extraction de caractéristiques et de classification des défauts sur les surfaces brillantes dans les industries sanitaires.

Analyse d'images pour les robinets d'eau dans les industries sanitaires.

Le système de vision proposé comporte deux parties : le matériel et le logiciel. Le matériel capture des images de surfaces de produits sous un éclairage constant. Le logiciel est développé pour effectuer des tâches de traitement d'image et identifier les défauts sur les surfaces des produits. Les étapes du système proposé comprennent l'acquisition d'images, le prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques, la classification et le post-traitement. Le système comporte deux composants logiciels : l'extraction de caractéristiques et la conception de classificateurs. Ces deux modules sont implémentés indépendamment. Ils peuvent être développés sur une plateforme hors ligne puis intégrés au système de vision pour fonctionner en ligne. Comme première étape, l'extraction de caractéristiques est essentielle et indique dans quelle mesure un classificateur peut distinguer les défauts d'une classe de ceux d'une autre. Une combinaison de caractéristiques est utilisée comme la géométrie (forme, texture), et les caractéristiques statistiques des images segmentées sont également utilisées. Dans la deuxième étape, un modèle de classification de machine à vecteurs de support est formé pour identifier les types de défauts. Les résultats de classification obtenus en combinant les caractéristiques de Gabor, les caractéristiques statistiques et les caractéristiques en niveaux de gris ont montré des performances comparables avec les évaluations humaines. Dans l'ensemble, le système de vision est modularisé avec des capacités d'auto-apprentissage et d'extension future.