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Article

1 - LE DISPOSITIF D’ÉCLAIRAGE

  • 1.1 - Les sources lumineuses
  • 1.2 - Les techniques d'éclairage
  • 1.3 - Choix de l’éclairage

2 - LE DISPOSITIF DE CAPTURE D’IMAGE

  • 2.1 - Technologie des caméras
  • 2.2 - Choix d’une caméra matricielle
  • 2.3 - Choix d’une caméra linéaire

3 - LE DISPOSITIF OPTIQUE

  • 3.1 - L’objectif
  • 3.2 - Qualité d’image

4 - LES OUTILS DE VISION

  • 4.1 - Outils de prétraitement
  • 4.2 - Outils de détection de contours
  • 4.3 - Outils de détection de régions
  • 4.4 - Outils de reconnaissance des formes
  • 4.5 - Outils d’identification et de vérification
  • 4.6 - Autres outils de vision

5 - CONCLUSION

6 - GLOSSAIRE – DÉFINITIONS

Article de référence | Réf : S7799 v1

Le dispositif optique
Système de vision industrielle

Auteur(s) : Nicolas VANDENBROUCKE

Date de publication : 10 mars 2015

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RÉSUMÉ

Cet article introduit les systèmes de vision industrielle utilisés dans les applications de contrôle qualité ou de contrôle de processus. Il a pour objectif de présenter les éléments permettant de concevoir un cahier des charges pour réaliser une application de vision et intégrer cette application en choisissant les composants et les outils de traitement adéquats. Ce sont d'abord les éléments de la chaîne d'acquisition qui sont décrits: le dispositif d'éclairage, le dispositif de capture d'image et le dispositif optique associé. Les principaux outils du traitement d'images pour la vision industrielle sont ensuite présentés.

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ABSTRACT

This article deals with the machine vision systems used in quality control or process control applications. It sets out the information necessary to design a vision application and integrate this application by choosing the components and the vision tools for appropriate treatment. First, the items in the acquisition chain are described: the lighting device, the image capture device and the optical device. The main image processing tools for machine vision are then presented.

Auteur(s)

  • Nicolas VANDENBROUCKE : Maître de conférences à l’université du Littoral Côte d’Opale (ULCO) - École d’Ingénieurs du Littoral Côte d’Opale - Laboratoire d’Informatique Signal et Image de la Côte d’Opale (LISIC), Calais, France

INTRODUCTION

La vision industrielle peut être définie comme l'application de la vision par ordinateur à des problématiques de production. Son principe est de doter les machines de production de la capacité de voir afin d'automatiser les tâches de contrôle qualité ou de contrôle de processus.

Cette automatisation permet d’augmenter les performances et les cadences de production, de rendre la production plus fiable, d'améliorer la qualité des produits, d'assurer leur traçabilité, et de garantir la sécurité.

Les applications de vision industrielle sont aujourd’hui nombreuses et se sont ouvertes à tous les secteurs de l'industrie. En effet, les progrès techniques tant au niveau des caméras et des systèmes d’éclairage que des systèmes informatiques ont permis un élargissement considérable du champ d'application de la vision industrielle.

L'avantage d'un système de vision industrielle est qu'il est possible, avec un seul dispositif, de réaliser systématiquement, sur tous les produits, plusieurs contrôles différents en continu qui nécessiteraient, sans ce dispositif, des appareillages différents :

  • le contrôle de conformité d'assemblage permet de vérifier l'absence ou la présence d'éléments constituant le produit à fabriquer, ainsi que leur positionnement et leur orientation ;

  • le contrôle d'aspect est destiné à examiner les états de surface afin de détecter des défauts d'aspect comme des rayures, des griffures, des trous, des taches, des défauts de nuances de couleurs ou de textures…

  • le contrôle dimensionnel consiste à mesurer les dimensions d'une pièce comme une longueur, un diamètre, une profondeur, un angle ou une géométrie particulière ;

  • le comptage et le tri de pièces peuvent également être effectués par un système de vision industrielle ;

  • le pilotage de machines ou de robots est également réalisé grâce aux systèmes de vision. La caméra devient alors l'œil du robot, ce qui permet la détection et la localisation d'une pièce pour la manipuler, l'assembler ou l'aligner. Le suivi d'une trajectoire pour une opération de dépose peut également être ainsi effectué ;

  • l'identification est destinée à effectuer une reconnaissance ou une vérification de caractères, ainsi que la lecture des codes à barres, des codes matriciels ou des codes couleur. Cette opération permet de référencer un produit et d'assurer sa traçabilité et son traitement statistique, ainsi que de suivre la gestion des stocks ou le flux de production ;

  • sur site industriel, mais également dans d'autres domaines, la vision permet des opérations de surveillance et de sécurité par du contrôle d'accès (analyse d'empreintes, de visages, de mains, de l'œil, de plaques d'immatriculation) ou du suivi de foules ou de flots de personnes.

Les systèmes de vision industrielle s'implantent donc dans les usines de production, et plus précisément aux étapes critiques qui justifient d'un contrôle :

  • à la réception des matières premières et des pièces nécessaires à l'élaboration du produit ;

  • en cours de fabrication afin de contrôler la transformation des matières premières et l'assemblage des pièces ou afin de piloter les machines de fabrication ;

  • à la fin de la fabrication pour le contrôle du produit fini ;

  • à l'emballage.

Différents éléments constituent un système de vision industrielle :

  • un dispositif d'éclairage qui définit les caractéristiques de la lumière éclairant l’objet à contrôler. L'éclairage est un élément fondamental de la réussite d'une application de vision industrielle. Il doit être parfaitement maîtrisé afin de mettre en évidence les zones du produit à inspecter ;

  • un dispositif de capture d’image constitué d’une caméra équipé d’un capteur sensible à la lumière qui transforme l’énergie lumineuse en un signal électrique. On distingue les caméras analogiques qui délivrent un signal vidéo et nécessitent l’utilisation d’une carte d’acquisition et les caméras numériques qui convertissent le signal analogique donné par le capteur en une image numérique ;

  • un dispositif optique constitué d’un objectif qui permet de faire converger la lumière issue de l’objet à contrôler sur le capteur de la caméra ;

  • une unité de traitement qui permet de stocker et traiter les images, ainsi que de configurer ou programmer les outils logiciels de vision industrielle. Elle peut être embarquée dans la caméra (caméras intelligentes). Cette unité prend des décisions en fonction des résultats de l’analyse des images afin d’activer des sorties pour alerter l’opérateur ou mettre une pièce au rebut.

Le système de vision est généralement intégré sur une ligne de production et nécessite un système mécanique associé à un automatisme permettant de convoyer, détecter et isoler le produit à inspecter. Le système de vision gère également différentes entrées/sorties comme les entrées de déclenchement de l’acquisition (trigger, encodeur) ou les sorties de déclenchement de l’éclairage.

La vision industrielle fait donc intervenir plusieurs disciplines telles que la physique, l'optique, l'informatique, la mécanique ou l'électronique et demande des connaissances aussi bien pratiques que théoriques. Le but de cet article est donc d'apporter les bases de cette connaissance et de proposer une méthodologie de conception d'un système de vision industrielle en étudiant chacun des éléments qui le constitue.

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KEYWORDS

practical applications   |   Machine vision   |   Quality control   |   Process control   |   Machine vision for quality control

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7799


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3. Le dispositif optique

Le dispositif optique est constitué d’éléments (lentilles, miroirs, prismes, filtres…) permettant de projeter l’image d’une scène sur la surface d’un capteur. Cette projection est possible par l’utilisation d’un objectif monté sur la caméra. Le choix de cet objectif conditionne la qualité des images.

3.1 L’objectif

L’objectif est un ensemble de lentilles permettant de projeter une scène réelle sur le plan du capteur en faisant converger (ou diverger) les rayons lumineux. Il possède différents éléments de réglage :

  • la focale : elle permet de voir les objets plus ou moins grands. Elle peut être fixe ou variable (zoom ou vari-focale). Les objectifs à focale variable sont très peu utilisés en vision industrielle ;

  • l’ouverture : en jouant sur le diaphragme (ou iris), la quantité de lumière atteignant le capteur est plus ou moins grande ; elle peut être réglée manuellement ou automatiquement ;

  • la mise au point (focus) : elle permet d’obtenir une image nette en déplaçant les lentilles. Son réglage dépend de la distance de l’objet, de la focale et de l'ouverture. En pratique, la mise au point selon le plan de la scène observée (plan de mise au point ou plan de focalisation) laisse apparaître net dans l’image tous les éléments situés entre un premier plan et un arrière-plan. Cette zone définit la profondeur de champ. La mise au point peut être effectuée manuellement ou automatiquement (autofocus) ;

  • la monture : partie de l’objectif permettant sa fixation sur une caméra. Elle peut être à visser (monture C ou CS) ou à baïonnette (monture F ou K). Son diamètre est variable et dépend des dimensions du capteur.

HAUT DE PAGE

3.1.1 Calcul de la focale

De manière simplifiée, l’objectif est modélisé par une lentille mince. La figure 23 illustre ce modèle et fait apparaître les différents paramètres à prendre en compte pour déterminer la valeur de la focale :

  • D, la distance entre l’objet...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BELLAICHE (P.) -   Les secrets de l’image vidéo  -  Eyrolles (2013).

  • (2) - FERNANDEZ-MALOIGNE (C.), MACAIRE (L.), ROBERT-INACIO (F.) -   Imagerie numérique : Avancées et perspectives pour la couleur  -  Hermes Science publications (2012).

  • (3) - TRÉMEAU (A.), FERNANDEZ-MALOIGNE (C.) -   Image numérique couleur – de l'acquisition au traitement  -  Dunod (2004).

  • (4) - LINGRAND (D.) -   Introduction au traitement d’images  -  Vuibert (2004).

  • (5) - BRES (S.), JOLION (J.-M.), LEBOURGEOIS (F.) -   Traitement et analyse des images numériques  -  Lavoisier (2003).

  • (6) - MAITRE (H.) -   Le traitement des images  -  Hermes Science publications (2003).

  • ...

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