Industrie Scierie (Imagerie)
Détection par imagerie (vision)
Projet programmation vision (imagerie)
Client Barrette-Chapais est un chef de file de l’industrie forestière dans la production de bois de sciage au Québec
Technologies C#, Halcon (librairie imagerie), .Net, programmation numérique
Projet (Détection de la flache par imagerie )
Le défi majeur pour les scieries est l’optimisation de la coupe des pièces de bois. La détection automatique des imperfections à la surface d’une pièce de bois est d’une importance cruciale. La connaissance de la position des défauts est essentielle pour classer le bois selon les standards de qualité et d’optimiser la coupe.
Problème
Définition de la flache définie en fonction du plateau et des pentes, Image Représentation de la pièce de bois par des pixels (intensité de l’échelle de gris donne l’ordre de grandeur de l’épaisseur), de blanc à gris correspond respectivement à l’absence de bois à la pleine épaisseur.
Parmi les déformations rencontrées est celle de la détection de la flache. Les billots sont d’abord coupés en planches qui retiennent l’écorce résiduelle, appelée flache, et d’autres caractéristiques indésirables (résidus) qui proviennent de la sciure ou autre et qui cache (masque) la vraie surface.
Classification est basée sur la qualité et le grade du bois. La valeur est déterminée en utilisant une combinaison de la taille et de la qualité des planches. Cette tâche est habituellement effectuée manuellement et est sujet à des erreurs. En automatisant cette tâche qui est fastidieuse on minimise les erreurs qui peuvent être couteuse en temps et argent.
Technologie par imagerie
Mise au point d’une application qui permet de détecter automatiquement les imperfections sur les pièces de bois en utilisant des techniques d’imagerie (vision).
L’algorithme de détection de la flache se fait par des techniques de détection de contour (“edge detection”) empruntées à l’imagerie (vision).
Détection de la flache par imagerie : la technologie d’images en niveaux (échelle) de gris est utilisée avec un système de balayage de capture d’images (profil) dans lesquelles chaque pixel représente une mesure de l’épaisseur de la pièce de bois. But est de localiser les endroits sur les bords de la pièce de bois qui contiennent des zones d’imperfections. On applique des filtres (i.e. segmentation de l’image en régions) pour extraire les images de profil telles que : médiane, pente, plateau. À partir de l’analyse de ces images de profil, on est en mesure de localiser les zones où il y a des imperfections (par détection des bords).
Algorithme de traitement de l’image (principales étapes)
L’algorithme est défini comme une séquence d’instructions qui opèrent sur un ensemble d’images d’entrée (profils), transformant ces informations en une image de sortie intéressante pour l’utilisateur.
- Lecture du « scanner » transformé en image (échelle de gris)
- Définir la région-intérêt (ROI), enlève le noir de l’image pour se concentrer sur la région de bois
- Trouver le plateau (région) et les régions de pente (faible à forte) afin de déterminer la flache
- Applique les filtres sur les différentes régions) finalement le calcul de la flache
Librairie de lissage pour la détorsion de la pièce
Certaines pièces peuvent être tordus (torsion, cambrure, courbure). Un algorithme de calcul numérique est appliqué pour représenter les pièces sans la torsion et la cambrure.
Brièvement, la pièce est représentée par un ‘bounding box’, la cambrure et la torsion par des polynômes et on utilise un ‘fit’ pour trouver le centroïde défini pour chaque section et une méthode de lissage est effectué pour représenter la pièce droite.
Appareiilage
L’image de gauche montre le système de vision pour balayage de la planche de bois. L’image de droite on peut voir une coupe transversale représentant les points fournis par le scanner (carte). Sur le bord, nous voyons une zone brune, ce qu’on appelle la flache
Application Graphique (GUI)
Le simulateur de flache est un outil qui permet de visualiser les différentes régions (images de la segmentation). Aide précieuse pour la validation sur des cas réels.
C’est un petit simulateur qui permet de tester/expérimenter différents algorithmes de flache. A partir du GUI on peut ajuster certains paramètres de l’algorithme de la flache et visualiser les effets A partir de l’algorithme et de la représentation de la pièce de bois (image dans ce cas-ci), on calcule la flache en termes de pixels et/ou en termes d’une région,
Terminologie
Flache un défaut sur le bord de la pièce de bois par la présence ou l’absence de bois. La figure ci-dessous illustre les différentes zones de flache d’une pièce de bois.
Histogramme une méthode pour analyser une image. L’histogramme d’une image tient le compte des fréquences pour une couleur donnée.
Image un tableau ou une matrice carrée de pixels. Dans une image a 8-bits (échelle de gris) chaque pixel a une intensité qui lui est assigné de 0 à 255, appelée très souvent image noir et blanc (inclus plusieurs tons de gris)
Region-Of-Interest souvent appelé ROI, est un sous-ensemble de l’image complète. Obtenu après avoir fait un traitement de l’image. Par exemple l’application d’un filtre.