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Procédés de transformation en sucrerie (partie 2)Article de référence | Réf : RE27 v1
Auteur(s) : Sylvie TREUILLET,, Serge GASNIER, Jean-Pierre LESCURE
Date de publication : 10 déc. 2004
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Glucides et alimentation : aspects physicochimiquesCet article fait partie de l’offre
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Comme on l’a vu, la mesure de propreté peut être vue comme un problème de classification : à partir du vecteur de paramètres calculés dans l’image d’une membrane, il faut opérer une classification automatique. Plusieurs techniques sont possibles. Nous avons choisi d’aborder ce problème par un classifieur statistique et une mesure de distance (figure 5) : la membrane est classée dans la catégorie du filtre étalon la plus proche. La gamme des filtres étalons doit comporter au moins quatre classes. La mesure de distance permet ainsi une classification des membranes par une note, comprise entre 0 et 5, éventuellement au demi-point (dans les cas litigieux), conformément au cahier des charges. Les questions auxquelles il faut répondre sont :
quelle mesure de distance choisir ;
quelles sont les mesures pertinentes ;
comment construire les filtres étalons.
Pour le premier point, nous avons fait le choix classique de la distance de Mahalanobis. Des méthodes d’analyse de données, comme l’analyse en composantes principales, permettent de répondre à la deuxième question. La mesure d’un ratio (surface noire/surface blanche) semble être la plus efficace pour caractériser la propreté des membranes, même si d’autres paramètres, comme la présence de grosses particules, comptent également dans l’évaluation.
La distance de Mahalanobis utilise l’inverse de la matrice de covariance pour définir une métrique sur des distributions multivariables. Dans la classification, elle permet d’exprimer la similarité d’une nouvelle observation au vecteur moyen µ caractérisant une classe par :
avec
le vecteur de paramètres de la nouvelle observation,
le vecteur moyen calculé sur n échantillons appartenant à la classe, lors de l’apprentissage par algorithme des centres mobiles,
...
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(1) - * - Règlement (CE) 1261/2001, art. 12 ; voir aussi la description des méthodes inchangée depuis 1969 : règlement (CEE) 1265/69.
(2) - Test de propreté, Recueil de Méthodes d’Analyse I.R.I.S. - . vol. V, feuillet 10, SNFS (1984).
(3) - GUIZARD (C.), MARTY-MAHÉ (P.) - Vision industrielle : un capteur pour la qualité - . Cahiers Agriculture, 5, no 1, 45-51 (1996).
(4) - TREUILLET (S.), GASNIER (S.), LESCURE (P.) - De l’appréciation visuelle à une mesure automatique de la propreté du sucre par traitement d’images - . Journée Pôle capteur, Bourges (21 nov. 2002).
(5) - JAIN (A.K.) - Fundamentals of Digital Image Processing - . Prentice-Hall (1989).
(6) - COSTER (M.), CHERMAN (J.L.) - Précis d’Analyse d’Images - ....
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