Vision artificielle appliquée à la productique

Code UE : AUT216

  • Cours
  • 6

Responsable national

Public et conditions d'accès

Avoir obtenu les UE d'Automatisme AUT103 et AUT104 ou posséder des connaissances équivalentes.

Objectifs pédagogiques

Ce cours a pour objet de décrire les fonctions d'un système de vision artificielle par ordinateur et les traitements appliqués à l'image numérique depuis son acquisition jusqu'à la prise de décision.

Compétences visées

Maîtrise des techniques permettant l'automatisation des procédés industriels.

Contenu

Acquisition et restitution d'images numériques
Caméras et signaux vidéo monochromes et couleur - Systèmes colorimétriques. Echantillonnage spatiale, quantification, numérisation et binarisation du signal vidéo. Eclairages et sources lumineuses - Optique et étalonnage géométrique des caméras. Restauration d'image dégradée.
Transformation des images
Caractéristiques fréquentielle et spatiale d'une image numérique. Transformées de Fourier, de Karhunen-Loëve, de Hough. Transformation de l'histogramme, de l'échelle des gris, moyenne temporelle d'images. Filtrage passe-bas par les méthodes fréquentielles et spatiales. Convolution 2D. Construction des filtres FIR - Filtres passe-bas non linéaires.
Segmentation des images de teintes
Définition de la segmentation par contour, région, texture. Prétraitements pour l'amélioration de l'image : filtrages spatial et spectral HF par filtres FIR et IIR, filtres non-linéaires. Détection de contours par des méthodes locales et globales. Détection de régions par des méthodes locales et globales. Cas particuliers des images binarisées et des images couleur. Coopération région-contour - Analyse multi-résolution - Utilisation de la texture. Appariements d'images segmentées : images stéréoscopiques ou séquences d'images.
Description, caractérisation et attributs d'une image
Descripteurs morphologiques, topologiques et géométriques des contours - Descripteurs des contours par transformées. Description relationnelle de l'image - Normalisation des attributs.
Reconnaissance et interprétation de l'image
Méthodes paramétrique ou non paramétrique - Apprentissages supervisé ou non supervisé. Classification déterministe.
Classification statistique. Comparaison des méthodes déterministe et statistique - Test de Wald et classification séquentielle. Méthodes syntaxiques.
Introduction à la morphologie
Transformations morphologiques des images binaires : érosion et dilatation, ouverture et fermeture, transformations en tout ou rien. Transformations de voisinage et filtrages non-linéaires, amincissement et squelettisation.
Filtrage morphologique des images de teintes.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

Département Easy
Case 2D2P10, Accés 11-B-2, 292 rue Saint-Martin
75141 Paris Cedex 03
Tel :01 40 27 24 81
Anne-Cécile Madec
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Enseignement non programmé