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Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes Olivier Morel*, Ralph Seulin, Christophe Stolz, Patrick.

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1 Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes Olivier Morel*, Ralph Seulin, Christophe Stolz, Patrick Gorria Journée TSI, Éclairage structuré pour la vision active, Jeudi 27 Mai 2004

2 1. Introduction 2. Éclairage structuré dynamique 3. Images de polarisation 4. Application aux surfaces métalliques Journée TSI, Éclairage structuré pour la vision active, Jeudi 27 Mai 2004 Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes 5. Conclusion et perspectives

3 1. Introduction Objectif : 3 Contrôle qualité non-destructif de surfaces métalliques très réfléchissantes Éclairage dynamique à franges 2 Techniques mises en œuvre : Capteur actif permettant dobtenir des images de polarisation, pour lextraction dinformations 3D

4 4 1. Introduction Éclairage dynamique à franges : + Efficace pour les défauts daspect sur des surfaces lisses - Méthode pas adaptée pour détecter les défauts au niveau des décors Méthode complémentaire pour obtenir des informations 3D sur la surface : Images de polarisation

5 1. Introduction 2. Éclairage structuré dynamique 3. Images de polarisation 4. Application aux surfaces métalliques GDR, Éclairage structuré pour la vision active, Jeudi 27 Mai 2004 Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes 5. Conclusion et perspectives

6 Surface 2. Éclairage structuré dynamique 1: Sans Défaut 2: Avec Défaut Zone LumineuseZone Sombre Transition Caméra Principe de léclairage binaire ( Aluze, Delcroix) : 6

7 2. Éclairage structuré dynamique Optimisation du système de projection de franges (Seulin): Saturation du capteur Éclairage dynamique 7 Rayure Trous

8 Système dacquisition : 2. Éclairage structuré dynamique 8 Problème au voisinage des décors :

9 1. Introduction 2. Éclairage structuré dynamique 3. Images de polarisation 4. Application aux surfaces métalliques GDR, Éclairage structuré pour la vision active, Jeudi 27 Mai 2004 Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes 5. Conclusion et perspectives

10 10 I mi n I max 180° Acquisition des images de polarisation : But : étudier létat de polarisation de la lumière Degré de polarisation : Intensité lumineuse : Angle de polarisation : 3. Images de polarisation lumière non-polarisée + lumière polarisée linéairement Lumière partiellement linéairement polarisée

11 Comparaison de méthodes : WolffSaitoLMS 11 Terrier : dispositif de mesure stéréo Degré de polarisation Angle de polarisation 3. Images de polarisation

12 12 Principe de « Shape from Polarization » : Images de polarisationInformations sur lorientation de la surface Wolff : étude de la réflexion dune onde non-polarisée Une onde lumineuse non-polarisée devient partiellement linéairement polarisée après réflexion sur une surface diélectrique ou métallique. Koshikawa : étude de la réflexion dune onde circulairement polarisée Miyazaki : reconstruction de surfaces transparentes Rahmann : reconstruction de formes quadriques

13 x y z 13 Principe de « Shape from Polarization » : Éclairage non polarisé Surface réfléchissante i r Coefficients de Fresnel : Angle de polarisation Degré de polarisation r n 3. Images de polarisation

14 Principe de « Shape from Polarization » : Angle de polarisation x y z i r n La composante linéairement polarisée est orthogonale au plan dincidence x y Degré de polarisation r Coefficients de Fresnel Relation de Snell-Descartes 14

15 1. Introduction 2. Éclairage structuré dynamique 3. Images de polarisation 4. Application aux surfaces métalliques GDR, Éclairage structuré pour la vision active, Jeudi 27 Mai 2004 Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes 5. Conclusion et perspectives

16 16 Objectifs : Détection de défauts sur des décors de pièces métalliques obtenues par estampage Limitations : Surfaces métalliques spéculaires Surface continue Décors sans arêtes vives Modèle 3D global de lobjet est connu Surfaces métalliques indice de réfraction complexe Faible degré de polarisation Inversion de la relation entre le degré de polarisation et langle de réflexion 4. Application aux surfaces métalliques

17 Relation entre le degré de polarisation et langle dincidence : 17 Indice de réfraction complexe, Approximation effectuée : Relation entre le degré de polarisation et Relation théorique Relation approchée Coefficients de Fresnel :

18 = f ( ) Application aux surfaces métalliques m m : Quasi-polarizing angle = angle dincidence principal m 77° pente maximale Relation entre le degré de polarisation et langle dincidence :

19 Reconstruction de surfaces : 19 Méthode itérative basée sur une approximation de Taylor au 2nd ordre : 4. Application aux surfaces métalliques Surface déquation cartésienne : z=f(x,y) Filtre moyenneur sur un 4-voisinage

20 Acquisition : 20 Caméra CCD 10 bits Polariseur linéaire Dôme déclairage diffus Backlight 4. Application aux surfaces métalliques

21 Calcul des images de polarisation : 21 I 4. Application aux surfaces métalliques 0° 5° 180° Acquisition I Interpolation Propriétés de la polarisation

22 4. Application aux surfaces métalliques Calcul de la surface : p q Algorithme dintégration itératif 22

23 Résultats : 4. Application aux surfaces métalliques 23 Scanner Replica, résolution x,y : 50 m et précision de 20 m Scanner 3D Acquisition

24 24 Résultats : 4. Application aux surfaces métalliques Scanner 3D Acquisition

25 1. Introduction 2. Éclairage structuré dynamique 3. Images de polarisation 4. Application aux surfaces métalliques GDR, Éclairage structuré pour la vision active, Jeudi 27 Mai 2004 Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes 5. Conclusion et perspectives

26 26 Conclusion : Éclairage structuré dynamique Efficace sur les surfaces lisses Images de polarisation Extraction dinformations 3D vers les décors Perspectives : Algorithme de détection de défauts à partir de la surface calculée Remplacer le polariseur linéaire par un système avec retardateur Associer les deux techniques pour créer une machine dinspection complète


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