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TP vision industrielle

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1. 1 Rang e de photo l ments Np pixels par ligne 2 Registre CCD analogigue transfert des informations 3 Amplificateur vid o D horloge de commande de transfert horizontal Py horloge de contr le du temps d exposition Figure 2 Capteur d image CCD lin aire Trois param tres fondamentaux caract risent ces circuits le premier param tre concerne le nombre de photo l ments r solution qui peut atteindre 10 000 l ments pour les plus performants le deuxi me param tre caract rise la fr quence de sortie des informations qui peut atteindre 20 MHz horloge le troisi me param tre s int resse la dimension des photo l ments de l ordre de 10 um x 10 um et d finit ainsi la precision dans les mesures optigues L image d un objet tant deux dimensions lignes colonnes il faut donc g n rer un balayage m canique du CCD ou de l objet dans la direction perpendiculaire la ligne photosensible afin de reconstituer la seconde dimension Ces capteurs d images trouvent leurs applications dans les syst mes de reconnaissance de caract res de mesures sans contact de reconnaissance de formes et de d tection de d fauts 3 2 Capteurs matricielles Comme leur nom l indique ces capteurs sont compos s de photo l ments organis s en matrice et contrairement aux capteurs lin aires le balayage de l image n est plus m canique mais lectronique Le principe d acquis
2. Header Files B stdafx h E Resource Files ReadMe txt Zone de gestion de Pespace de travail Solution A Explorateur de Propri t s EE e la zone d dition de code vous servira coder votre application e la zone de commande vous permet de compiler votre projet soit en version debug soit en version release De plus vous avez acc s un certains nombre de commandes utiles lors de la compilation ex cution de votre code par exemple pour l ex cution en mode deboguer e la zone gestion de l espace de travail aussi appel Solution permet de g rer et de configurer chaque projet attach votre Solution Noter que lorsque vous cr ez un 28 projet Visual Studio cr une Solution et rattache un projet de m me nom ici ImageAnalysis e La zone de sortie fournit des informations d erreurs ou d avertissements lors de la compilation d un projet Remarque Vous devez en 5 ann e GE conna tre les d finitions propri t s diff rences entre le mode debug et le mode release et tre capable d ex cuter un code en mode debogueur ou pas a pas Lorsque l on analyse la zone de gestion de l espace de travail vous pouvez remarquer que Visual Studio par d faut inclus les fichiers stdafx h et stdafx cpp Ce sont des fichiers de configuration optionnels que nous allons supprimer Il suffit pour cela d ex cuter les deux tapes suivantes
3. e dans la zone de gestion de travail s lectionner chacun des deux fichiers et appuyer sur la touche suppr du clavier ou faire un clic droit puis Supprimer e toujours dans la zone de gestion de travail cliquer avec le bouton gauche de la souris sur le nom de votre projet ici JmageAnalysis puis cliquer avec le bouton droit et s lectionner Propri t S lectionner l onglet C C gt En t tes pr compil Dans la fen tre de droite la ligne Cr ation utilisation d un en t te pr compil s lectionner l option G n rer automatiquement YX Enfin cliquer sur OK Pages de propri t s de ImageAnalysis Configuration Active Debug v Plate forme Active Win32 v Gestionnaire de configurations Propri t s de configura A Cr ation utilisation d un en t te pr c G n rer automatiquement YX G n ral a Creationfutilisation d un en t te pr StdAFx h D bogage Fichier d en t te pr compil IntDir TargetName pch E C C G n ral Optimisation Pr processeur G n ration de c Langue A En t tes pr cor Fichiers de sorti Informations de Avanc Ligne de comme Editeur de liens Informations de cor Ev nements de g r at ge Cr ation utilisation d un en t te pr compil Ca tape de g n ratior rR SEADA A KE D ploiement web Active la cr ation ou l utilisation d un en t te pr compil pendant la g n ration dc Ix fu gt Annuler Une fois
4. Analyse m dicale En m decine l analyse quantitative repr sente un outil performant de recherche et d aide au diagnostic Elle permet d acqu rir des donn es objectives reproductibles et pr cises concernant importance des composants tissulaires leur organisation tissulaire la morphologie des cellules taille forme couleur la quantit d acide d soxyribonucl ique ADN nucl aire l intensit d un marquage et sa r partition Un des objectifs poursuivis est la recherche de crit res pr cis d identification de groupes cliniques On cherche traduire quantitativement les donn es descriptives acquises pour une meilleure classification des cas interm diaires ou pour la mise en place d un processus d automatisation L analyse d images est aussi utilis e pour rechercher de nouvelles variables de pronostic ou de diagnostic ou comme outil de connaissance Exemple en anatomie pathologique des programmes sont mis en place dans le cadre du d pistage des cancers du col de l ut rus et les cellules identifi es par la machine comme suspectes sont revues pour un examen approfondi par le biologiste En biologie de la reproduction l analyseur value la vitesse et la forme de la trajectoire des spermatozo des En microbiologie on mesure les zones d inhibition dans les tests de susceptibilit ou on rend compte de l adh sion bact rienne 2 3 Reconnaissance de formes L analyse d images est aussi u
5. S1 255 Subtract with saturate AND new apply V rifiez que S2 E2 NAND 4 Close correspond a l image soustraire Figure 2 Comparer les 2 images 81 x New A Same gt T obtenues partir du calcul du n gatif KeJ R 1maGe2 Det ID new Sbt unsigned et de la soustraction en effectuant le calcul de la diff rence de ces 2 Figure 2 Soustraction d images r sultats par exemple 1 4 Manipulation d histogramme Recadrage et calibration d histogramme Quelle que soit l utilisation des images acquises il est vident que l acquisition doit tre r alis e avec un grand soin pour assurer une bonne qualit des images N anmoins il peut arriver qu une image soit de qualit m diocre notamment en termes de contraste Typiquement l histogramme 18 WS d une telle image est ratatin gauche image sous expos e a droite image surexpos e ou au milieu image grise sans noir ni blanc On peut am liorer artificiellement le contraste par transformation lin aire de l histogramme Le recadrage est une op ration automatique le logiciel recherche le niveau le plus sombre Imin pr sent dans l image et le ram ne z ro de m me le niveau le plus clair Ing est ramen 255 Les niveaux interm diaires sont transform s selon la relation I a I b a I a I a 1 1 o le coefficient a 255 1 I nin repr sente min max le gain en contraste La calibration Figure 3 r ali
6. amp diteur de liens G n ral Entr e D bogage Syst me Optimisation IDL incorpor Avanc Ligne de commande Ca Informations de consul Ca v nements de g n ra Ca tape de g n ration pe Ca D ploiement Web Cliquer sur OK Toutes biblioth ques par d faut ignc Non Biblioth que sp cifique ignor e Fichier de d finition de module Ajout du module l assembly Incorporation du fichier de ressource R f rences des symboles forc es Chargement diff r des DLL D pendances suppl mentaires Sp cifie les l ments suppl mentaires ajouter la ligne de lien par exemple kernel32 lib D pendent de la configuration OK Annuler 30 Remarque nous avons li les deux fichiers mil lib et Milim lib au projet ImageAnalysis Ces fichiers poss dent les fonctions de bases que nous allons utiliser lors de ce TP Si vous devez ins rer un autre fichier lib votre projet vos devez ajouter le chemin de ce fichier au m me endroit que pour les fichiers mil lib et Milim lib Vous venez de suivre toutes les tapes indispensables pour pouvoir utiliser la libraire MIL au sein de votre projet Nous allons voir maintenant comment nous pouvons utiliser des fonctions pr d finies pour r aliser des traitements analyses d images de fa on automatique 1 2 Mode d emploi d apprentissage de la librairie MIL Avant d utiliser des fonctions pr d finies de la libraire MIL i
7. associer 4 une image un ensemble de donn es Des logiciels vont permettre d am liorer l image puis de la d composer de la segmenter en plusieurs phases composants de m me nature afin de s lectionner la ou les r gions d int r t en vue d une quantification ou d une reconnaissance de formes L image initiale figure 3a est en g n ral trait e transform e en une autre image num rique puis seuill e pour donner une image binaire figure 3b souvent encore transform e en d autres images binaires figure 3c et d A chaque tape des comparaisons et des op rations entre images num riques ou binaires peuvent se faire Cette tape de l analyse est souvent complexe 6 3 1 Op rations entre images Deux images peuvent tre mises en correspondance point point et une op ration peut s effectuer entre ces deux images pour cr er une troisi me image Op rations entre images num riques Deux images num riques peuvent tre mises en correspondance et des op rations arithm tiques ou des op rations logiques peuvent tre d finies La moyenne d une s rie d images successives d un objet statique est une transformation efficace pour r duire le bruit le plus souvent gaussien et am liorer l image 43 swa 0 ar e d e o 9940 gt C ees es 3 acquisition de l image B d tection des objets C correction de la d tection d correction de la d tection les trous sont remplis les partic
8. 1 Apr s avoir acquis l image des d s 2 S lectionner la commande enregistrement de script 3 Donner un nom la fonction par exemple compte assigner un raccourci Ctrl Shift C puis valider bouton OK 4 Effectuer l enchainement des traitements n cessaires pour compter les d s puis compter les points sur les d s 5 Arr ter l enregistrement du script l aide de la commande STOP W 6 Tester votre script 25 TP MIL ANALYSE D IMAGES AVEC LA LIBRAIRIE MIL MATROX IMAGING LIBRARY Matrox Imaging Library MIL est une librairie industrielle de haut niveau d analyse d images programm e en langage C Elle a t sp cialement cr e pour la capture d images le traitement d images la reconnaissance de forme l enregistrement l analyse d objet 1 extraction et l analyse de contours les mesures la reconnaissance de caract res la lecture de code 1D et 2D la calibration les graphiques la compression d images l affichage d image et l archivage 1 INTRODUCTION A LA LIBRAIRIE MIL Avant de d couvrir comment il est possible d utiliser une telle librairie nous allons tudier comment il est possible sous un environnement particulier ici Microsoft Visual C d inclure une librairie a un projet afin de l utiliser La d marche propos e devra tre reproduite chaque fois que vous devrez cr er un nouveau projet qui fait appel une libraire Ouvrir une session Windows avec le
9. Figure 8 Exemple d utilisation du maximum entre les masque d fini OK images R_IMAGE4_Def et R IMAGE9 Def 5 Calculer le maximum entre cette image et l image originale apr s seuillage en vous aidant de la Figure 8 6 Refaire les op rations 1 5 en travaillant directement avec l image originale sans seuillage Conclusions Ouverture et fermeture Pour diverses raisons bruit par exemple les formes pr sentes dans une image sont souvent rugueuses En combinant l rosion et la dilatation on obtient les op rateurs d ouverture et de fermeture qui enl vent les asp rit s et les petites taches Par d finition l ouverture consiste faire une rosion utilisant un l ment structurant ou masque donn suivie d une dilatation avec le masque sym trique par rapport au pr c dent Lorsque le masque de d part est d ja sym trique c est notre cas les deux op rations se font avec le m me masque 239 Exercice utiliser les images acquises c t pistes images B et C ou sinon l image circuit2 pcx 1 R aliser l op ration de fermeture avec un masque carr de taille 5x5 Le masque 5x5 s obtient en it rant 2 fois le masque 3x3 Quelles sont les parties qui ont t modifi es 2 Faire un seuillage de l image par exemple r gler le seuil 60 pour l image circuit2 pcx 3 R aliser l ouverture de cette image avec le masque carr de taille 5x5 Quel est l effet obtenu 4 R aliser la fermeture d
10. aliser une fermeture afin de supprimer les r gions de petites surfaces qui ne correspondent pas des trous ex points sur les d s 2 Appliquer la fonction de s lection de trous Reconstruct Extract holes 3 Variante sans utiliser la fonction de s lection des trous effectuer les op rations morphologigues n cessaires pour obtenir le m me r sultat Prendre le n gatif de l image objects pcx Effectuer un seuillage de cette image Faire une ouverture x1 Eliminer les objets du bord Q Reconstruct Erase border 4 Comment s lectionner automatiquement les objets trou s G n ration d une image de bord Dans cette image de bord tous les pixels sont noirs sauf les pixels du bord qui sont blancs 1 G n rer une image uniforme o tous les pixels sont blancs uz Fill with value 255 2 Translater 2 fois cette image avec les coordonn es x y 1 1 puis x y 1 1 en suivant a le menu Translate X Y A n ae 3 Faire un ET entre les deux images obtenues l tape 2 AND choisir Ki et Se 4 Faire la diff rence entre l image de l tape 1 et celle de l tape 4 Substract choisir Ki et F2 pour obtenir l image de bord souhait e Quelle est l image obtenue faire un zoom pour v rifier les valeurs de bord 5 Conserver cette image pour la suite Points terminaux Exercice utiliser l image circuit2 pcx 1 Calculer le n gatif de cette image 24
11. cis d fini par l op rateur au d triment bien souvent d autres objectifs La segmentation correspond l ensemble des traitements qui permettent de diviser une image en plusieurs parties poss dant des propri t s similaires d finies par l op rateur C est une phase pr alable toute quantification pour permettre la machine d identifier les zones ou les l ments d int r t Analyse L analyse d images est la derni re tape et n cessite que les deux premi res soient r solues Elle consiste extraire de fa on quantitative l information contenue dans une image et donner une description objective finalis e et pr cise de l image ou de certains l ments Elle part d une image et conduit l valuation de mesures Elle conduit une valuation quantitative ou une reconnaissance de formes Elle se pose chaque fois que l on veut pr ciser une observation visuelle ou la remplacer par une analyse automatique Elle s est d velopp e principalement partir du domaine de la microscopie optique quantitative et de la robotique 2 2 Analyse quantitative de structures L analyse quantitative d images r pond diff rents objectifs Elle permet de d crire une structure de contr ler une situation par rapport un mod le de comparer diff rentes situations exp rimentales ou cliniques ou de suivre une volution dynamique Analyse globale individuelle ou locale Une analyse est dite
12. F5 2 2 Analyse du code propose Afin de vous aider a analyser le code vous devez r pondre aux questions suivantes 1 O est d clar le mot cl MIL ID A quel type correspond il 2 En utilisant l outil d aide expliquer le r le de la fonction MappAllocDefault En utilisant un point d arr t bien plac donner les valeurs des identifiants MilApplication MilSystem MilDisplay A votre avis 4 quoi servent ces valeurs et comment sont elles utilis es Afin de vous aidez vous pouvez cliquer sur le mot cl MIL_ID dans la page d aide de la fonction MappAllocDefault au paragraphe Syntax 3 En utilisant l outil d aide expliquer le fonctionnement e dela fonction MbufRestore Quel est le r le de chaque param tre d entr e e de la fonction MdispSelect Quel est le r le de chaque param tre d entr e e de la fonction MbufDiskInquire Quel est le r le de chaque param tre d entr e e dela fonction MbufFree e dela fonction MappFreeDefault 33 3 MANIPULATION D HISTOGRAMME Nous allons tudier dans cette partie la manipulation d histogramme afin de rendre binaire une image avant analyse Pour avoir une connaissance de base en traitement d image vous devez avant d aborder cette partie lire attentivement l annexe 1 Afin d tudier la manipulation d histogramme vous devez cr er un nouveau projet dans votre espace de travail Solution selon les tapes suivantes e dans la zone
13. MDispWindow Figure 1 fen tre de navigation d exemples de manipulation de fonctions d finies dans la librairie MIL 539 2 LECTURE D UNE IMAGE A PARTIR DE MIL Afin de montrer la facilit de programmation gr ce l utilisation de la librairie MIL nous avons programm une application qui permet de lire une image dont le chemin est sp cifi dans le code e enregistrer les informations relatives limage taille nombre de bits utilis pour coder l intensit de chaque pixel e afficher l image correspondante e afficher dans la console les informations image 2 1 Recuperer un code deja existant Afin d ins rer le code pr sent ci dessus dans votre projet vous devez suivre les tapes suivantes e supprimer le code d j existant de votre projet pr sent dans le fichier ImageAnalysis cpp e a partir du raccourci sources pr sent sur le bureau ouvrer le fichier texte ImageAnalysis txt e copier l ensemble du texte et le coller dans votre projet dans le fichier ImageAnalysis cpp e sauvegarder l ensemble de votre projet menu Fichier gt Enregistrer tout e compiler votre projet menu G n rer gt G n rer la solution e apr s la compilation vous ne devez avoir ni d erreur ni d avertissement dans la zone de sortie raccourci Ctlt Maj B e ex cuter votre application menu D boguer gt D marrer ou l onglet fl che bleu ou la touche raccourci
14. avec leurs niveaux de gris le reste de l image tant noir Etiquetage L tiquetage consiste rechercher les ensembles de pixels connexes ayant le m me niveau blanc ou noir A chaque ensemble r gion ainsi form on affecte une tiquette num ro de r gion Attention En pr sence d objets fins le r sultat peut d pendre de la connexit masque choisie Exercice Charger l image circuit2 pcx 1 Calculer le n gatif de cette image 2 Effectuer le seuillage du n gatif de l image 172 environ 3 Faire une fermeture pour remplir les pastilles 4 Effectuer un amincissement puis une rosion pour liminer les pistes suivie d une dilatation pour retrouver la taille initiale des pastilles 5 appliquer l op ration d tiquetage pour diff rencier les pastilles Label Pseudo Expliquer votre r sultat 6 Compter les pastilles ud Extremes LastData 7 Conserver le r sultat de l tape 4 pour la suite 23 Image de distance Il s agit d une transformation qui attribue chaque pixel la distance de ce pixel l objet blanc le plus proche Une application simple consiste s lectionner les objets selon le crit re de leur taille ce qui permet par exemple de v rifier les cotes d objets usin s diam tre d un trou Mais on utilise l image de distance dans des applications plus complexes par exemple en segmentation par contours actifs Un contour actif est un mod le d formable qui
15. calage point par point d une ligne de l image vers la sortie vid o Figure 4 Capteur CCD matriciel transfert par interlignes Les capteurs CCD matriciels sont la base des cam ras industrielles Actuellement ces cam ras pr sentent des r solutions de 512 x 512 pixels jusqu a 4 096 x 4 096 pixels selon les modeles Les cam ras CCD matricielles a transfert par interlignes sont plut t utilis es dans les applications de vid o instantan e ou de vid o rapide alors que les cam ras CCD matricielles 4 transfert de trame de par leurs bonnes propri t s g om triques pixels jointifs sont plut t destin es des applications de m trologie 14 4 PRESENTATION DE LA PLATE FORME DE VISION INDUSTRIELLE 4 1 Introduction Afin de fournir aux tudiants des l ments pratiques de la vision et du traitement d image dans le cadre d une application industrielle il est n cessaire de disposer d outils performants Ces outils ont pour r le l acquisition des images et le d veloppement des traitements pour l interpr tation de ces images Ils seront mis en ceuvre dans le cadre de 2 s ances de TP de 4h chacune Ces s ances doivent tre ind pendantes pour des raisons de mises en place de la grille des rotations de TP Les tudiants devront ainsi pouvoir traiter les 2 TP dans un ordre quelconque 4 2 Description TP INSPECTOR prise en main d un logiciel industriel d analyse d image appel INSPECTOR La d
16. conditions d clairement plus ou moins difficiles sensibilit et dans diff rentes gammes de longueurs d onde sa capacit discriminer un certain nombre de niveaux de gris et la forme de la r ponse notamment la lin arit et la dynamique gamme possible de densit s optiques Les cam ras transfert de charge ont une bonne sensibilit et une bonne lin arit Les cam ras tube principalement tube vidicon pr sentent une bonne dynamique Les performances r elles obtenues vont d pendre de l ensemble de la cha ne d acquisition notamment des caract ristiques de la carte d acquisition et l ensemble doit tre coh rent Pour des applications bas niveaux de lumi re comme en fluorescence ou en microscopie lectronique transmission TEM on utilise des cam ras particuli res Les cam ras CCD avec int gration le plus souvent refroidies permettent d int grer la luminosit sur des temps plus ou moins longs Elles autorisent une bonne r solution mais n cessitent des applications statiques Les cam ras CCD intensifi es les cam ras tube SIT Silicon Intensifier Target ou ISIT Intensified SIT permettent une acquisition rapide et sont recommand es pour les applications dynamiques n cessitant des temps d exposition tr s courts Acquisition couleur La couleur intervient d j dans l acquisition monochrome par le jeu de filtres color s qui permettent d augmenter les contrastes L acquis
17. de droite les informations relatives l exemple tape 2 de la figure 1 puis lancer application en appuyant sur le bouton Play tape 3 de la figure 1 Lors de l ex cution du programme vous pouvez interagir avec l application en utilisant la fen tre de commande Une fois l exemple termin vous pouvez lire le code source de Vapplication en cliquant sur le bouton Open Example Directory et en ouvrant le fichier source cpp correspondant dans notre exemple mimprocessing cpp tape 4 de la figure 1 Vous devez analyser le code le comprendre dans son ensemble pour pouvoir le r utiliser dans votre propre code Afin d analyser le code vous allez devoir comprendre le fonctionnement de chaque fonction MIL appel e Pour cela vous devez utiliser l outil d aide MIL accessible partir de l application Mil Control Center pr sent sur le bureau Cette outil d aide est indispensable pour pouvoir comprendre et analyser les fonctions de la librairie MIL Vous devez sans arr t y faire r f rence au cours du TP afin de compl ter votre propre code source 31 Example Launcher MIL C NET 2005 Change Defaults ocessing c ynopsis This program uses different image processing primitives to determine the number of cell nuclei that are larger than a certain size in an image of a tissue sample mdispwindowleveling odules used Application system mdispoverlay
18. de gestion de projet s lectionner Solution ImageAnalysis puis cliquer sur le bouton droit de la souris et s lectionner Ajouter gt Nouveau projet e suivre toutes les tapes d crites dans le paragraphe 1 1 1 Vous pouvez par exemple appeler votre nouveau projet HistogramAnalysis N oublier pas de supprimer les fichiers stdafx h et stdafx cpp e afin de configurer votre nouveau projet pour qu il puisse utiliser la librairie MIL vous devez effectuer toutes les tapes d crites dans le paragraphe 1 1 2 3 1 Rendre le nouveau projet prioritaire Afin de rendre votre nouveau projet prioritaire vous devez suivre l tape suivante e dans la zone de gestion de projet s lectionner votre nouveau projet dans l exemple HistogramAnalysis puis cliquer droit avec le bouton de la souris et s lectionner D finir comme projet de d marrage 3 2 Recuperer un code deja existant En suivant l ensemble de la d marche pr sent e au paragraphe 2 1 copier le code pr sent dans le fichier HistogramAnalysis txt partir du raccourci sources pr sent sur le bureau dans votre nouveau projet HistogramAnalysis Compiler votre projet et ex cuter I application ainsi obtenue Vous devez obtenir l affichage suivant MIL Display 1 DER 3 3 Analyse du code propos Afin de vous aider analyser le code dans son ensemble vous devez r pondre aux questions suivantes 34 4 O est ce qu est decl
19. e en C Pour ce faire les tudiants devront d velopper leur propre traitement d images afin de r pondre des objectifs d termin s tels que e affichage d une image la lecture d histogramme e le seuillage l ouverture et la fermeture morphologique le d nombrement de pi ces l extraction de contour e le calcul de p rim tre d objets d tect s La figure ci dessous donne un exemple de d tection de contour dans le but de calculer des caract ristiques de pi ces analys es 15 Exemple d image analyser R sultat de l analyse 4 3 Moyens mat riels et logiciels Deux postes de TP sont mis en place L un est destin l acquisition et l utilisation de traitements L autre est utilis pour le d veloppement de traitement d analyse d images partir d une libraire programm e en C Les 2 postes sont compos s comme suit Poste tiquette INSPECTOR un PC une cam ra CCD monochrome num rique sur support r glable un logiciel interactif Matrox INSPECTOR pour l analyse d images Poste tiquette MIL un PC une libraire industrielle d analyse d image MIL Matrox Imaging Library 16 TP INSPECTOR ACQUISITION ET ANALYSE D IMAGES AVEC LE LOGICIEL MATROX INSPECTOR 1 PRISE EN MAIN DU LOGICIEL INSPECTOR Matrox Inspector est une application logicielle interactive permettant l acquisition d images par cam ra ou la lecture d images sur fichiers l analyse et l
20. globale ou champ par champ par opposition individuelle lorsqu elle porte sur une structure dans son ensemble quel que soit le nombre d l ments qui la constituent Une analyse individuelle est une analyse particule par particule qui n cessite que l ensemble analys soit constitu d l ments disjoints Une analyse est dite locale lorsque l image ne repr sente qu une partie de la structure coup e par la fen tre de mesure et l analyse doit en tenir compte En effet la probabilit pour un l ment d tre totalement inclus dans la fen tre de mesure d pend de sa taille Plus une particule est grosse plus sa probabilit d tre totalement incluse dans la fen tre de mesure est faible Exemple l valuation de la teneur respective des diff rents composants d un min ral est une analyse globale l estimation de la taille ou celle de la forme d un ensemble de particules billes poudres grains noyaux sont des analyses individuelles Contr le de qualit Une valuation quantitative permet de mettre en place une valuation automatique reproductible objective et pr cise d un chantillon permettant notamment une comparaison avec des normes Les applications li es au contr le de qualit sont nombreuses 9 Exemple on va chercher contr ler la granulom trie de poudres ou de graines orientation des fibres de verre dans un composite ou la composition de pr l vements de houille
21. informatique rapide par les r seaux informatiques de restaurer une image d am liorer la visualisation de certains d tails de combiner des images de sources diff rentes ou de donner une vue tridimensionnelle d une structure Elles sont aussi indispensables pour pr parer l image une quantification Compression Les m thodes de compression d images r duisent la taille informatique des images sans perte significative de l information et optimisent ainsi l archivage et le transfert des images par les r seaux informatiques L objectif est de conserver une trace des r sultats dans les situations qui n autorisent pas une conservation longue de l chantillon original 8 Restauration am lioration et segmentation Les sources de d gradation d une image flous distorsion g om trique h t rog n it de l clairement sont multiples et d pendent du processus de formation de l image La restauration d images consiste retrouver l image la plus proche de celle qui serait obtenue avec un syst me d acquisition parfait Des proc d s de d convolution num rique sont ainsi appliqu s pour optimiser la visualisation d une image Au sens large l am lioration d images consiste transformer une image pour faire ressortir une information pr cise contenue dans cette image Contrairement la restauration elle ne cherche pas obligatoirement approcher l image id ale Elle vise un objectif bien pr
22. login et mot de passe TPVISION 1 1 Les diff rentes tapes afin d inclure une librairie dans un projet Lorsque l on souhaite inclure une libraire dans un projet en C ou en C il est n cessaire dans les propri t s du projet de sp cifier les chemins d acc s aux fichiers sources h et aux fichiers de librairie lib correspondant la libraire inclure Ainsi nous allons suivre une proc dure efficace qui permet sous Visual Studio d effectuer une telle tape Il est noter que Visual Studio est un IDE Environnement de D veloppement Int gr particulier mais que la proc dure pr sent e est g n rale et s applique tout autre IDE tel que KDevelop Code Block Eclipse Dev C 1 1 1 Cr ation d un espace de travail Workspace sous Visual Studio A partir du raccourci sur le bureau lancer l application Microsoft Visual Studio NET 2003 Afin de cr er un nouveau projet vous devez suivre la proc dure suivante e Fichier gt Nouveau gt Projet Vous devez ensuite choisir le type de projet Vous pouvez voir qu il est possible de cr er un nombre important de diff rents types de projet sous cet IDE tel que la cr ation de libraire statique lib ou dynamique dll Dans ce tutoriel nous allons cr er un projet Application Console qui permet au cours de l ex cution du programme d interagir avec l utilisateur via une console Pour ce faire vous devez suivre la proc dure
23. nouveau projet pour qu il puisse utiliser la librairie MIL vous devez effectuer toutes les tapes d crites dans le paragraphe 1 1 2 e D finir votre nouveau projet comment projet prioritaire cf paragraphe 3 1 e Supprimer le code pr existant du fichier MorphologicalFiltering cpp et le remplacer par le code final du projet HistogramAnalysis pr c dant e Compiler puis ex cuter votre code afin de tester son bon fonctionnement Les filtres morphologiques de bases sont l rosion la dilatation l ouverture et la fermeture Ces 4 filtres permettent d effectuer des t ches l mentaires sur des images binaires ou d intensit afin de les rendre plus simple pour des tapes d analyse Vous trouverez dans l aide dans l onglet Sommaire la rubrique Image processing l ensemble des informations n cessaires l utilisation de ces filtres sous la librairie MIL 4 1 M thode de bouchage de trous Nous allons tudier dans cette partie la possibilit de boucher des trous pr sents dans un objet 11 A partir de la documentation donner le nom de la fonction de la librairie MIL qui vous permettra de boucher les trous des deux pi ces pr sentes dans l image binaire afin de vous aidez la fonction choisir est l une des fonctions suivantes MimMorphic MimBinarize MimClose MimOpen MimLabel 12 Quelle taille d l ment structurant permettra d effectuer un bouchage de trous efficace 13 Compl
24. poss de certaines propri t s continuit forme globale pr d finie et qui volue sous l influence de forces d finies partir de l image afin d pouser au mieux une des formes pr sentes dans l image Une de ces forces peut tre proportionnelle la distance elle attire alors le contour actif vers le bord d une r gion et s annule lorsque le contour atteint ce bord Exercice utiliser une des images acquises ou l image objets pcx 1 Effectuer le seuillage de l image pour s parer les objets du fond 2 Calculer l image de distance au moyen de l algorithme city block distance city block 3 Pour mieux vous rendre compte de l aspect de l image de distance faites un recadrage dhistogramme de cette image Expliquer comment fonctionne cet algorithme en vous aidant de l aide 4 Revenez a l image binaire obtenue en 1 Quelles op rations permettent de s lectionner tous les objets d paisseur au moins gale 20 pixels 5 Vous pouvez changer d algorithme de calcul de distance et visualiser les modifications sur l image distance et sur l image finale obtenue l tape 4 D tection des trous On congoit ais ment qu il y a un nombre important d applications industrielles o il est important de d tecter des trous soit pour v rifier leur pr sence et leurs dimensions lorsque leur pr sence est d sir e soit pour d tecter des anomalies Exercice 1 Effectuer un seuillage de l image objects pcx puis r
25. que vous avez r alis toutes ces tapes il est indispensable de compiler votre projet afin de voir si sa configuration actuelle est bonne Pour cela il suffit de suivre la proc dure suivante G n rer gt G n rer la solution Si votre projet est configur correctement vous devez avoir aucune erreur et aucun avertissement dans la zone de sortie 29 1 1 2 Insertion de la librairie MIL sous Visual Studio Afin d ins rer la libraire MIL dans votre espace de travail vous devez indiquer les chemins d acc s aux fichiers sources de la librairie dans les param tres de configuration de chaque projet de la Solution Ces chemins seront utilis s lors de la compilation pour attacher des fonctions pr d finies de la libraire MIL votre projet La proc dure suivre est la suivante e dans la zone de gestion de travail cliquer avec le bouton gauche de la souris sur le nom de votre projet ici ImageAnalysis puis cliquer avec le bouton droit et s lectionner Propri t e s lectionner l onglet C C gt G n ral Dans la fen tre de droite la ligne Autres r pertoire inclus taper ou s lectionner o C Program Files Matrox Imaging Mil Include Remarque attention les guillemets font partie de la saisie Pages de propri t s de ImageAnalysis Configuration Active Debug v Plate forme Active Win32 X Autres r pertoires inclus R solution des r f rences using Format des informations de d
26. r sultat de la figure 2b Remarque si vous avez des difficult s d tecter trois contours cela provient de la m thode de d tection de contours utilis par d faut Afin de rendre la m thode plus robuste vous pouvez jouer sur le param tre de lissage de la m thode en ajoutant dans votre code la ligne de programmation suivante MedgeControl MilEdgeContext M_FILTER_SMOOTHNESS 80 0 38 26 Compl ter votre code afin d afficher dans la fen tre de dialogue le r sultat du calcul du p rim tre de chaque objet d tect Dans l exemple de la figure 2b vous devez trouver des valeurs voisines de 557 pixels pour l objet 0 228 pixels pour l objet 1 et 246 pixels pour l objet 2 MIL Display 71 DER MIL Display 1 DER a contours d tect s b contours num r s et analys Figure 2 r sultats obtenir dans la partie m trologie 6 CHALLENGE Maintenant que vous ma trisez la librairie MIL proposer et coder une chaine de traitement permettant l extraire toutes les cellules biologiques de l image ci dessous ainsi que de calculer de fa on automatique l aire de chaque cellule extraite Vous pouvez r cup rer l image partir du chemin suivant C TPVISION Images finallmage mim vw ANNEXES 40 ANNEXE 1 METHODES EN TRAITEMENT D IMAGES NUMERIQUES Source Cours en traitement d image num rique INSA de Lyon d partement g nie lectrique option TDS
27. suivante 27 e Projets Visual C gt Projet console Win32 e S lectionner l emplacement C Temp Etudiants VotreBinome Nouveau projet Types de projets Projets Visual Basic a Projets Visual Ci A Projets Visual J Projets Visual C A Projets de configuration et de d ploiement CN Autres projets CA Solutions Visual Studio Un type d application console d un projet Win32 Saisir un nom de projet par exemple mageAnalysis Mod les Garret a Projet ATL Server PM Projet console Win32 Projet Makefile Projet vide NET I Projet Win32 7 Service Web ASP NET A Service Web ATL Server 5 Service Windows NET Nom ImageAnalysis Emplacement C Temp Etudiants Binome1 Parcourir Le projet va tre cr sur C Temp Etudiants Binome1 Image nalysis OK Annuler Aide Plus Une fois le projet cr vous devez avoir l espace de travail appel Solution suivant 29 ImageAnalysis Microsoft Visual C design ImageAnalysis cpp Fichier Edition Affichage Projet G n rer D boguer Outils Fen tre El ImageAnalysis cpp Globales include stdafx h Sun Asas ap anayeoa E int tmain int argc _TCHAR argv 4 return 0 N Zone d dition de code gt X Explorateur de solutions ImageAnalysis 9 X Zone de commandes ga ImageAnalysis 5 R f rences Source Files A stdafx cpp z ImageAnalysis cpp
28. 2 Effectuer le seuillage du n gatif de l image 172 environ 3 Faire une fermeture pour remplir les pastilles 4 Extraire le squelette de l image binaire Thin M To skeleton 5 R cup rer les points terminaux partir de l image de l tape 4 ConnectMap M End points 6 On souhaite liminer les points terminaux touchant le bord de l image pour ne conserver que les points terminaux correspondant la position des pastilles Proposer une solution en vous appuyant sur l image de bord de l exercice pr c dent Exercice de synth se Utiliser l image Des pcx R aliser un encha nement d op rations permettant de v rifier le nombre de d s et d effectuer un comptage automatique du nombre total des points sur les d s A vous de jouer Exercice de synth se utilisez l image circuit pcx Par un encha nement d op rations proposer un moyen de d tecter et de visualiser la coupure de piste 2 CHAINE DE TRAITEMENT On propose de mettre en place une cha ne de traitement automatis e permettant de d nombrer le nombre de d s puis le nombre de points total indiqu par les trois d s 2 1 Acqu rir les images Acqu rir les images des trois d s 2 2 Les traiter par la cha ne mise en place Faire l acquisition de l image des d s R aliser un encha nement d op rations permettant de v rifier le nombre de d s et d effectuer un comptage automatique du nombre total des points sur les d s A vous de jouer
29. 33 2 2 Analyse du code propos 33 3 MANIPULATION D HISTOGRAMME 34 3 1 Rendre le nouveau projet prioritaire 34 3 2 R cup rer un code d ja existant 34 3 3 Analyse du code propos 34 3 4 Manipulation d un histogramme 35 3 5 Seuillage ou binarisation de l image 35 4 FILTRES MORPHOLOGIQUES 36 4 1 M thode de bouchage de trous 36 4 2 M thode de s paration et d nombrement de pi ces 37 5 METROLOGIE METHODE DE MESURE DE CARACTERISTIQUES D OBJETS38 5 1 M thode de d tection de contours 38 6 CHALLENGE 39 ANNEXES 40 ANNEXE 1 METHODES EN TRAITEMENT D IMAGES NUMERIQUES 41 6 1 Acquisition 41 6 2 Repr sentation d une d image num rique 43 6 3 Transformations d images 43 6 3 1 Op rations entre images 43 6 3 2 Transformations point par point 45 6 3 3 Filtres lin aires par convolution 46 6 4 Mesures 46 6 4 1 6 4 2 6 4 3 Fen tre de mesure Param tres de forme Param tres de texture ANNEXE 2 FILTRES DE MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE 6 5 6 6 6 7 6 8 6 9 Principe de filtrage en morphologie math matique Erosion et dilatation Ouverture et fermeture Sguelette Transformations g od siques 46 47 48 50 50 51 51 53 53 QU EST CE QUE LA VISION INDUSTRIELLE Dans les productions haute cadence le souci constant d am lioration de la qualit et la recherche de gain conomique poussent de plus en plus les industriels 4 automatiser les moyens de production
30. I Technique de l ing nieur analyse d images http www technigues ingenieur fr A chaque application correspond un programme d analyse d images qui se d roule toujours de la m me fa on Un programme d analyse d images effectue une suite d instructions qui correspond une d composition logique du probl me pos Les tapes sont visualis es sur l cran de l analyseur d images figure 1 et permettent de suivre le d roulement du programme Un programme comporte quatre tapes essentielles e acquisition de l image s lection des zones d int r t e mesures e interpr tation des r sultats On distingue la cam ra situ e la sortie d un microscope quip d une platine motoris e un cran pour la visualisation des images des r sultats et pour le contr le du programme une imprimante un clavier qui sert peu la souris tant le mode principal d interaction Un micro ordinateur est cach sur le c t dans le bas de la photo Figurel Analyseur d images Ouantimet 600 de Leica 6 1 Acquisition L analyse d images permet l tude de nombreuses images le dispositif d entr e tant adapt chaque situation pour acqu rir l image Les analyseurs peuvent tre reli s des cam ras industrielles cf annexe partie 3 intitul e Acquisition d une image num rique par cam ras CCD des microscopes optiques transmission r fl
31. La vision industrielle est une r ponse a ces pr occupations pour les op rations de contr les de la production En effet les machines de vision industrielle permettent un contr le de la production a haute cadence et assurent une bonne r p tabilit du contr le Les syst mes de vision sont galement norm ment utilis s pour g rer des flux d objets par exemple pour la lecture optique des codes barres ou le tri d objets pi ces m caniques produits alimentaires par couleurs diff rentes avant emballage Enfin la vision industrielle peut tre un moyen de guidage pour un syst me mobile autonome comme un robot lorsque ses mouvements ne peuvent pas Etre d termin s par avance comme par exemple la pr hension d objets sur un tapis roulant Une cam ra est alors embarqu e sur la t te du robot et permet le positionnement de celui ci au point d sir En tudiant l volution des technologies on peut se rendre compte que les syst mes de vision industrielle sont de plus en plus pr sents dans notre environnement Dans l univers du multim dia la vision industrielle est pr sente sous forme de syst me embarqu s temps r el s appuyant sur des traitements d image et de reconnaissance de formes Dans le monde de l entreprise de plus en plus de cam ras dites intelligentes c est dire permettant la fois d acqu rir une image d extraire l information utile et de la transmettre s imposent comme des outils eff
32. ON D UNE IMAGE NUMERIQUE PAR CAMERAS CCD CHARGE COUPLED DEVICE Source Technique de l ing nieur traitement des images en temps r el http www technigues ingenieur fr L acquisition d images a partir des cam ras CCD charge coupled device repose sur deux principes Le premier concerne les propri t s lectro optiques du mat riau utilis silicium En effet la r ponse spectrale du silicium s talant entre 400 nm et 1100 nm permet ce mat riau d absorber des photons de lumi re partir du proche ultraviolet jusqu l infrarouge Le deuxi me principe concerne la technologie CCD introduite en 1970 par Boyle et Smith des laboratoires Bell Les dispositifs CCD se pr sentent sous la forme d une s rie de capacit s MOS metal oxide semiconductor coupl es constituant ainsi des registres analogiques o les charges lectriques repr sentant l information transmettre sont stock es puis d cal es en s rie vers la sortie du dispositif A nsi l int gration dans une m me puce lectronique de s ries de photo l ments associ s des registres analogiques CCD permet d obtenir des capteurs d images l tat solide l aide de ces circuits l image est acquise en deux temps un temps d int gration un temps de transfert Durant le temps d int gration la lumi re incidente d nergie hv est absorb e par les photo l ments puis transform e en paquets de charges l
33. TP vision industrielle SOMMAIRE QU EST CE QUE LA VISION INDUSTRIELLE 7 1 OBJECTIF ET SUPPORTS 7 2 INTRODUCTION A L ANALYSE D IMAGES NUMERIQUES 8 2 1 Formation traitement et analyse d images 8 2 2 Analyse quantitative de structures 9 2 3 Reconnaissance de formes 10 3 ACQUISITION D UNE IMAGE NUMERIQUE PAR CAMERAS CCD CHARGE COUPLED DEVICE 11 3 1 Capteurs lin aires 11 32 Capteurs matricielles 12 4 PRESENTATION DE LA PLATE FORME DE VISION INDUSTRIELLE 15 41 Introduction 15 42 Description 15 43 Moyens mat riels et logiciels 16 TP INSPECTOR ACQUISITION ET ANALYSE D IMAGES AVEC LE LOGICIEL MATROX INSPECTOR 17 1 PRISE EN MAIN DU LOGICIEL INSPECTOR 17 1 1 Acquisition d images 17 1 2 Histogramme 18 1 3 N gatif d une image 18 1 4 Manipulation d histogramme 18 1 5 Ouantification 21 1 6 Op rations morphologiques voir annexes 22 2 CHAINE DE TRAITEMENT 25 2 1 Acqu rir les images 25 2 2 Les traiter par la cha ne mise en place 25 TP MIL ANALYSE D IMAGES AVEC LA LIBRAIRIE MIL MATROX IMAGING LIBRARY 27 1 INTRODUCTION A LA LIBRAIRIE MIL 27 1 1 Les diff rentes tapes afin d inclure une librairie dans un projet 27 1 1 1 Cr ation d un espace de travail Workspace sous Visual Studio 27 1 1 2 Insertion de la librairie MIL sous Visual Studio 30 1 2 Mode d emploi d apprentissage de la librairie MIL 31 2 LECTURE D UNE IMAGE A PARTIR DE MIL 33 2 1 R cup rer un code d ja existant
34. ant de d crire plus pr cis ment le contenu de chaque TP nous d butons cette formation par une courte introduction l analyse d images num riques section 2 et au principe d acquisition d une image num rique par cam ra CCD cam ras tr s utilis es en industrie section 3 Finalement un descriptif d taill de chaque TP est donn en section 4 2 INTRODUCTION A L ANALYSE D IMAGES NUMERIQUES Source Technique de l ing nieur analyse d images http www technigues ingenieur fr L analyse d images num riques continue de se d velopper et s implante dans de plus en plus de secteurs industriels M thode g n rale aux applications diversifi es elle permet d extraire de fa on objective pr cise et souvent automatique l information contenue dans une image Elle conduit des mesures ou des reconnaissances de formes d objets ou de structures partir de leurs images Elle trouve des applications dans de nombreux domaines industriels contr le industriel science des mat riaux robotique science de la vie o elle permet des automatisations des mesures sans manipulation directe sur les objets Cette partie a pour but de donner un aper u le plus complet possible de l analyse d images La premi re partie pr sente les principales applications de l analyse d images La seconde partie plus m thodologique explique les tapes successives d un programme d analyse acquisition segmentation
35. are la fen tre d affichage qui permet de visualiser deux images Expliquer son fonctionnement 5 En utilisant l outil d aide expliquer le fonctionnement e dela fonction MbufChild2d Quel est le r le de chaque param tre d entr e e de la fonction MbufLoad Quel est le r le de chaque param tre d entr e 6 A quoi servent les variables MilLeftSubImage et MilRightSubImage 7 Quelles fonctions permettent le calcul et l affichage de l histogramme 3 4 Manipulation d un histogramme 6 Interpr ter la forme d histogramme ainsi obtenu A quoi correspondent les deux bosses 7 Modifier votre code afin d afficher dans la console l ensemble des valeurs de Vhistogramme 8 A partir de l tude des ces valeurs proposer une valeur de seuil qui permettra de s parer les objets du fond de l image 3 5 Seuillage ou binarisation de l image Nous allons utiliser la valeur de seuil ainsi obtenue afin de rendre binaire l image trait e L tape de seuillage est tr s simple pour chaque pixel de l image il faut tester si la valeur d intensit du pixel est sup rieure la valeur seuil Si c est le cas on affecte au pixel trait une valeur pr d finie sinon on lui affecte la valeur 0 9 A partir de la documentation et des exemples fournis quelle fonction appartenant la librairie MIL proposez vous d utiliser afin de vous aidez la fonction choisir est l une des fonctions suivan
36. bogac Base de donn es du programme pour Modifie Suppression de la banni re de d mai Oui nologo Niveau d avertissement Niveau 3 W3 D tection des probl mes de portabili Oui Wp64 Traitement des avertissements comn Non Gestionnaire de configurations E Propri t s de configura A C Program Files Matrox Imaging Mil Inclu G n ral ia D bogage a CiC G n ral Optimisation Pr processeur G n ration de c Langue 3 En t tes pr cor Fichiers de sorti Informations de Avanc Ligne de comme Ca Editeur de liens Ca Informations de cor Ca v nements de g r tape de g n ration D ploiement Web l gt autres r pertoires indus Sp cifie un ou plusieurs r pertoires ajouter au chemin d acc s Include En pr sence de plusieurs chemins tapez une liste d limit e par des points virgules I path OK Annuler i Aide e s lectionner l onglet Editeur de liens gt Entr e Dans la fen tre de droite la ligne D pendances suppl mentaires taper ou s lectionner e C Program Files Matrox Imaging Mil LIB mil lib e C Program Files Matrox Imaging Mil LIB Milim 1lib Pages de propri t s de ImageAnalysis Configuration Active Debug v Plate forme Active Win32 M Gestionnaire de configurations Propri t s de configuration D pendances suppl mentaires C Program Files Matrox Imaging Mil LIB r G n ral D bogage C C
37. e l image binaire avec le masque carr de taille 5x5 Quel est l effet obtenu Squelettisation La squelettisation d une image binaire extrait le squelette ou encore les lignes de force d une image Elle s effectue par une succession d op rations appel es amincissements jusqu obtention d une structure stable o les lignes sont d paisseur 1 pixel Exercice utiliser l image circuit2 pcx 1 calculer le n gatif de cette image 2 Effectuer le seuillage du n gatif de l image 3 Eliminer les points blancs parasites sur l image binaire ouverture avec un masque en croix et une it ration 4 Extraire le squelette de l image binaire Thin 1 To skeleton Expliquer le r sultat Marquage L op rateur de marquage d fini partir de la dilatation est un outil pr cieux permettant de s lectionner dans une image les formes ayant une intersection non nulle avec un objet dans une autre image utilis comme marque ou germe Exercice 1 Charger l image morpho pex 2 Prendre le n gatif Effectuer un seuillage pour obtenir l image binaire des diff rents objets 3 Effectuer des rosions pour ne garder que des pixels appartenant au plus gros objet circulaire 4 Marquer l image obtenue en 2 avec l image obtenue en 3 O4 Reconstruct From Seed in S2 Quel est le r sultat 5 Compl ment charger l image objects pcx Avec cette image r aliser les op rations n cessaires pour ne garder que les deux stylos
38. e traitement de ces images Le paragraphe ci apres passe en revue les grandes fonctionnalit s Des d finitions des traitements et des termes utilis s sont disponibles partir de l aide en indiquant dans la fen tre rechercher glossary of terms Les op rations de traitement d images suivantes peuvent tre r alis es par ce logiciel les op rations statistiques sur l image le filtrage spatial la transform e de Fourier les op rations morphologiques les op rations g om triques telles que redimensionnement par interpolation ou d cimation rotation correction de distorsions ou encore des op rations de reconnaissance de formes reconnaissance de caract res analyse de code barres des op rations de traitement de groupes de pixels Blob analysis la d tection de contours la m trologie Toutes ces op rations peuvent tre appliqu es une r gion d int r t rectangulaire ROI ou non Ouvrir une session Windows avec le login et mot de passe tpvision Brancher la cam ra avant de lancer les logiciels INSPECTOR et INTELLICAM Les images cit es dans le texte circuit pcx circuit2 pcx morpho pcx sont disponibles dans le r pertoire d TP_vision images_du_TP 1 1 Acquisition d images L acquisition des images s effectue avec l application INTELLICAM Une fois les images acquises les sauvegarder puis les relire avec le logiciel INSPECTOR pour r aliser les traitements demand s A titre d exemple eff
39. ectriques proportionnelles l intensit lumineuse incidente figure 1a Les paquets de charge sont alors transf r s vers les registres analogiques via une porte de transfert et d cal s en s rie vers la sortie du CCD figure 1b L organisation topologique des photo l ments permet de d finir deux types de capteurs d images CCD les capteurs d images CCD lin aires 5 1 les capteurs d images CCD matriciels 5 2 far sas B a acquisition b transfert Figure 1 Principe de l acquisition d une image CCD 3 1 Capteurs lin aires Ces circuits sont compos s d une rang e d l ments photo sensibles d un registre analogique CCD et d un amplificateur de sortie La figure 2 repr sente l architecture d un capteur d image CCD lin aire L information lumineuse image est acquise et transform e en charges lectriques au niveau des photo l ments temps d exposition Puis dans un deuxi me temps ces charges 11 lectriques sont envoy es vers le registre a d calage analogique CCD qui va ainsi transmettre ces informations en s rie vers la sortie vid o sous forme de tensions analogiques chantillonn es Il est remarquer que pendant qu une ligne d image est int gr e la ligne pr c dente est en train de se vider ce qui impose une fr quence maximum f d utilisation de ces capteurs selon la relation 1 fy NT Avec N nombre de pixels T p riode d un pixel
40. ectuez l acquisition menu Figure 1 d une image A du circuit lectrique c t i IEEE i composant avec la cam ra du TP Apr s avoir r gl Ei ae la mise au point et la luminosit figez l image en aye E s lectionnant le bouton Retournez le circuit pour pee visualiser le c t piste du circuit et effectuez l acquisition de l image B dans ces conditions Figure 1 Menu acquisition d images Relancer une acquisition et modifiez la luminosit de la cam ra pour assombrir ou claircir l image Effectuez l acquisition de cette image image C Retournez le circuit pour visualiser le c t composant et effectuez l acquisition de l image D dans les conditions choisies pr c demment de sous ou sur expositions 17 1 2 Histogramme L histogramme caract rise une image du point de vue statistique Avant de chercher une solution un probl me de traitement d images il est tr s important de visualiser l histogramme typique des images traiter Apprenez interpr ter l histogramme et modifier les images par transformation d histogramme Exercice si vous ne l avez pas encore fait lancer l application INSPECTOR Exercez vous interpr ter les histogrammes des 4 images acquises FN Expliquez les formes de chacun de ces histogrammes Rappelons que l abscisse repr sente les niveaux de gris du noir 0 au blanc 255 et que l ordonn e repr sente le nombre de pixels ayant ce niveau En normalisant
41. ement sur une image test de fort contraste et comportant des contours nets figure Sa sur laquelle un filtre uniforme de taille a t appliqu figure Sb Transformation 12 m 1 point 1 point et ses 8 voisins a image initiale b image transform e Tout point de l image transform e est affect de la valeur moyenne des niveaux de gris du point origine et de ses huit voisins Figure 7 Transformation locale lin aire exemple d un filtre uniforme de taille 3x3 6 4 Mesures Les m thodes de segmentation ont permis d isoler dans l image les objets quantifier ou reconnaitre Les mesures possibles sont tr s nombreuses et d pendent du probl me pos Les objectifs doivent tre bien d finis au pr alable pour rendre l analyse efficace 6 4 1 Fen tre de mesure Le champ de mesure ne correspond pas obligatoirement l image toute enti re L utilisateur d cide de sa forme de sa taille et de sa position dans limage Il peut programmer son d placement de m me que celui d une platine porte chantillon et d un syst me de focalisation automatique Il peut analyser une image par secteurs ou au contraire un ensemble d images 46 De fagon g n rale le filtre gaussien ou de moyenne pond r e figure 8c ou mieux le filtre non lin aire de la m diane donnent des r sultats plus satisfaisants que le filtre uniforme pour r duire le bruit d une ima
42. erbolique ou uniforme Cette derni re est connue sous le nom d galisation d histogramme Output probability density model Transfer functions Uniform P q 1 9 max 9min 2r f 9 min Omax min Gmin 9 Gmax pelf gt He m La fonction de r partition p f est approch e par l histogramme cumul m 0 Exercice 1 Afficher l histogramme de l image D 2 Appliquer l galisation d histogramme bouton HEl galisation uniforme d histogramme valeur ajuster l image 3 Afficher l histogramme de l image r sultante Effectuer une deuxi me fois les op rations de 1 3 et comparer les r sultats obtenus Seuillage Le seuillage peut tre vu comme une transformation d histogramme Le seuillage simple consiste r partir les pixels d une image en deux classes selon leur niveau de gris compar un seuil On peut afficher les num ros des classes comme niveaux de gris noir pour les pixels dont le niveau initial tait inf rieur ou gal au seuil et blanc pour les autres pixels On dit alors qu on a obtenu une image binaire deux niveaux Le seuil peut tre choisi manuellement ou fix automatiquement en s appuyant sur des hypoth ses concernant l histogramme de l image 20 Exercice Afficher l histogramme de l image B Appliquer l op ration de seuillage bouton seuillage simple valeur ajuster l image Afficher l histogramme de l image C et appliquez l op ration de seuillage su
43. es permettent aussi de d finir tous les autres op rateurs morphologiques Exercice utiliser l image morpho pcx ou sinon les images acquises c t pistes images B et C Faire un seuillage de l image On veut liminer les objets de petite dimension Pour ce faire on va r duire la taille de tous les objets jusqu disparition des petits objets puis on va augmenter la taille des objets jusqu leur taille initiale 1 D finir l l ment structurant choisir par exemple l l ment structurant suivant New Pre defined H 3x3 OK 2 Eroder l image avec un nombre d it ration impos erode apply to dark bright objects suivant l image iterations 12 3 Dilater dilate iterations 12 avec le m me l ment structurant 4 Partant de l image obtenue l tape x 3 effectuer une dilatation en choisissant Threshold Corect Polar Geometry Watershed un l ment structurant en croix a 4 Arithmetic Fites IIR Fitters Morphology Mapping voisins que vous personnaliserez comme sur la Figure 7 Appliquer 5 fois cet l ment pour dilater l image de l tape 3 Multiply with saturate Negate Scale and offset Shift left Shift right Subtract vl EEE jana Bil R IMAGES Det z 13 New Same ta gt T PP Figure 7 Masque ou Bal rimaces_Der ID new ett unsigned gt l ment structurant en croix 4 voisins d finir comme suit New
44. exion ou invers s figure 1 ou des microscopes lectroniques balayage ou transmission Ils permettent une cam ra tant en entr e de num riser des documents photographiques n gatifs ou positifs des clich s radiologiques et toutes sortes d objets pi ces de montage circuit int gr structure microscopique de mat riaux La premi re tape est celle qui permet au syst me d acqu rir les images repr sentatives des objets analyser une image vont tre associ s un certain nombre de points images et chaque point une ou plusieurs valeur s repr sentative s de l image en ce point 41 Acquisition monochrome L acquisition d une image monochrome consiste dans l enregistrement d une image num rique ou de gris o l image est associ un certain nombre de points images le plus souvent 512x512 et chaque point une valeur repr sentative du niveau de gris de l image en ce point le plus souvent compris entre 0 et 255 256 niveaux de gris L acquisition de l image est r alis e le plus souvent l aide d une cam ra tube ou transfert de charge CCD Charge Coupled Device cf annexe XX Les cam ras transfert de charge sont les plus r pandues les cam ras vid o sont les plus anciennes et tendent dispara tre Les performances d une cam ra sont d finies par sa r solution spatiale sa vitesse d acquisition sa possibilit de r ponse dans des
45. fin d afficher dans la fen tre de dialogue le nombre de pi ces distinctes pr sentes dans l image et d tect es de fa on automatique Ici la valeur obtenue sera bien videment 3 37 5 METROLOGIE METHODE DE MESURE DE CARACTERISTIQUES D OBJETS Nous allons tudier dans cette derni re partie un exemple de manipulation d outil de m trologie afin de calculer le p rim tre de chaque objet d tect Pour cela vous devez cr er un nouveau projet dans votre espace de travail Solution selon les tapes suivantes e Dans la zone de gestion de projet s lectionner Solution ImageAnalysis puis cliquer sur le bouton droit de la souris et s lectionner Ajouter gt Nouveau projet e Suivre toutes les tapes d crites dans le paragraphe 1 1 1 Vous pouvez par exemple appeler votre nouveau projet Metrology N oublier pas de supprimer les fichiers stdafx h et stdafx cpp e Afin de configurer votre nouveau projet pour qu il puisse utiliser la librairie MIL vous devez effectuer toutes les tapes d crites dans le paragraphe 1 1 2 Attention vous devez inclure en plus la librairie intitul e miledge lib votre projet e D finir votre nouveau projet comment projet prioritaire cf paragraphe 3 1 e Supprimer le code pr existant du fichier Metrology cpp et le remplacer par le code pr sent dans le fichier texte Metrology txt fichier accessible partir du raccourci sources pr sent sur le burea
46. ge Ce sont des m thodes utiliser en compl ment de la proc dure d acquisition d images successives ou lorsqu elle n est pas possible images dynamiques par exemple Filtres passe haut Dans un filtrage passe haut les coefficients Css associ s aux points sont choisis pour mettre Di 9 forme filt if 3x3 A 2 ko repr eit en valeur au contraire du filtrage passe bas image a transform e par un filtre gaussien 3 x 3 oy ay isi des contours Deux exemples de image 3 transform e par le filtre Laplace 8 transformations sont montr s sur l image A f 1 test un filtre de type Laplace et un autre 1 2 1 1 3 Sd U image transform e par le filtre monodirectionnel 0 0 0 monodirectionne figures et e ne t 1 transformation point par point Dans les transformations 4 e le contraste a t augment pour faire d augmentation de contraste peut tre ressortir les r sultats i i A A n cessaire pour visualiser le r sultat de la transformation Figure 8 Images de transformations lin aires 6 4 2 Param tres de forme Les diff rentes variables accessibles dans un analyseur d images associ es toutes les transformations d images possibles permettent de rendre compte de beaucoup de formes L indice de circularit ou rondeur est d fini par le rapport du p rim tre au carr sur la surface divis par la constante 47 Il est tr
47. i j les niveaux de gris tant regroup s en classes de niveaux de gris Dans la m thode de longueurs de sections les variables sont obtenues partir de la longueur des suites de points de m me classe de niveau de gris i 49 ANNEXE 2 FILTRES DE MORPHOLOGIE MATHEMATIQUE Source Technique de l ing nieur analyse d images http www technigues ingenieur fr Les transformations de morphologie math matique sont des transformations locales Ce sont des transformations non lin aires d origine ensembliste Elles font intervenir un l ment particulier que l on d signe sous le terme d l ment structurant Cet l ment se d finit par sa taille sa forme sa direction ventuellement et son point d origine Cela peut tre un cercle de rayon r et dont l origine se situerait au centre ou un segment horizontal de longueur avec comme origine une extr mit ou encore un ensemble de bipoints s par s par un espace de n points 6 5 Principe de filtrage en morphologie mathematique Le principe de filtrage en morphologie math matique est tres simple L id e de base est de faire parcourir un l ment structurant localis par son centre sur toute l image initiale Pour chaque position de son centre on effectue une op ration non linaire qui fait intervenir les pixels de l image initiale inclus dans l l ment structurant Le r sultat de l op ration est affect au pixel de l image transform e ayan
48. icaces et rentables La pr sence de plus en plus forte de la vision industrielle dans les entreprises des pays occidentaux s explique finalement facilement par la n cessit d tre comp titif et donc de rendre un certain nombre de t ches automatiques contr l es et r gul es 1 OBJECTIF ET SUPPORTS Ainsi l objectif de cette plate forme a pour but de vous fournir une auto formation de huit heures la vision industrielle Pour ce faire nous avons mis en place un support de formation constitu de deux TP de quatre heures ayant des buts bien d finis e former les tudiants hors option TdSI aux bases de la vision industrielle sous la forme de TP transverses e mettre en pratique le cours existant de traitement d images pour les tudiants de l option TdSI sous la forme de TP approfondis Afin d tre au plus pr s de l actualit industrielle en terme de vision vous allez vous former a des outils de vison industrielle actuels au travers d un logiciel d analyse d image INSPECTOR et d une librairie de d veloppement d outils d analyse d image en langage de programmation C appel e MIL De plus afin de faciliter la rotation des TP les deux TP peuvent tre abord de fa on ind pendante Afin d acqu rir les connaissances n cessaires au bon d roulement des TP nous avons r alis des annexes qui d taillent des parties importantes de la formation Ainsi une m me annexe peut servir pour les deux TP Av
49. igure 3 Capteur CCD matriciel transfert de trame B Capteurs matriciels transfert par interlignes Dans cette configuration figure 4 nous retrouvons toujours la zone image et la zone m moire mais chaque colonne de photo l ments correspond un registre m moire ou registre CCD Ici l information lumineuse est acquise au niveau des colonnes de photo l ments puis transf r e vers les registres CCD verticaux Cette information est alors d cal e ligne par ligne vers le registre horizontal et ressort ainsi point par point vers la sortie vid o L aussi pour tre compatible avec le rythme vid o la d coupe de limage en deux trames se fait au niveau du transfert du contenu des photo l ments vers les registres verticaux dans un premier temps l information des photo l ments de rang impair est transf r e constituant ainsi la trame impaire qui est vid e selon le processus d crit pr c demment puis dans un deuxi me temps les photo l ments de rang pair sont transf r s constituant ainsi la trame paire Pour ce type de capteur CCD un certain nombre d horloges de commande sont aussi n cessaires 0 et y 13 Colonne de photo l ments M colonnes de N photo l ments 2 Registre CCD vertical 3 Registre CCD horizontal Dp horloge de contr le de l int gration de l information lumineuse D horloge de contr le du d calage ligne par ligne de l information horloge de contr le du d
50. ition de l image reste le m me toutefois deux types de configurations existent dans le concept de d calage de l information vers la sortie vid o les capteurs matriciels transfert de trame les capteurs matriciels transfert par interlignes 12 A Capteurs matriciels 4 transfert de trame Comme cela est montr dans la figure 3 ces capteurs sont d coup s en deux parties une zone photosensible ou zone image permettant l acquisition de information lumineuse une zone m moire permettant le stockage de cette information L information lumineuse est dans un premier temps acquise dans la zone photosensible puis transf r e vers la zone m moire et d cal e ligne par ligne vers le registre de lecture si bien que lorsqu une image est en cours d acquisition le contenu de la zone m moire correspondant a l image pr c dente se vide Pour tre compatible avec les syst mes vid o le vidage de la m moire se fait en mode entrelac ce qui permet de retrouver deux trames pour une image une trame paire et une trame impaire Comme pour les capteurs d images lin aires diff rents signaux d horloges sont appliquer pour la mise en uvre de ces circuits et y Zone photosensible Zone memoire p horloge de contr le de l int gration de l information lumineuse horloge de contr le du vidage de la m moire horloge de contr le du transfert de l information vid o F
51. ition directe d une image couleur est obtenue gr ce une cam ra couleur tri CCD par exemple Elle consiste dans l enregistrement de trois images num riques correspondant aux trois couleurs primaires additives rouge vert bleu Transfert d une image num rique Les logiciels d analyse d images disposent tous d une entr e pour des images num riques sous un ou plusieurs formats informatiques comme les formats TIFF BMP PNG ou JPG Cette possibilit permet d analyser en temps diff r des images num riques issues de syst mes d acquisition comme une cam ra CCD qui acquiert une image et la diffuse par r seau filaire ou sans fils 42 6 2 Repr sentation d une d image num rique Nous nous int ressons plus particuli rement dans cette partie l acquisition et l analyse d images monochromes Une fois une telle image acquise on peut la repr senter comme une matrice de dimension diml dimJ o chaque composante correspond un pixel de coordonn es x y et ou chaque valeur correspond l intensit d un pixel associ e Figure 2 donne un illustration d une telle repr sentation A y K Source lumineuse A aT TAN A SIN JAA LA dim I syst me d acquisition dimJ x NI Image num ris e Image interne plan Objet r el Figure 2 Illustration de la representation des images num riques 6 3 Transformations d images La phase d acquisition a permis d
52. l importance des zones noires et des zones blanches contigu s aux zones noires La dilatation g od sique est souvent utilis e pour reconstruire une structure partir d un marqueur Des suites de transformations permettent de transformer efficacement des images Une suite altern e d ouvertures et de fermetures num riques de taille croissante permet d ter tous les d tails fins sombres et clairs figure 4d La diff rence entre l image dilat e et l image rod e donne une image gradient figure 4e Le deuxi me exemple de la granulom trie figure 8 montre aussi l int r t d une suite de transformations et d op rations entre images Le remplissage des trous figure Sc s effectue par reconstruction g od sique de l image inverse partir des bords de l image puis inversion de l image r sultat La proc dure utilis e pour la s paration automatique de particules en amas figure 8d comporte une reconstruction g od sique des particules partir de l image des rod s ultimes figure 9 53 acquisition de l image B d tection des objets correction de la d tection les trous sont remplis d correction de la d tection les particules sont s par es Figure 8 Exemple de traitement complet en granulom trie image initiale image de zones sombres apr s seuillage et fermeture des trous image des zones claires apr s seuillage deux tapes lors de la dilatation g od siq
53. l est n cessaire d avoir une vue d ensemble des fonctions pr sentes dans cette biblioth que Pour ce faire lancer l application Mil Control Center dont le raccourci est pr sent sur le bureau Cette application donne acc s un ensemble d informations sur les diff rents outils Matrox install s sur le PC dont la librairie MIL Dans la rubrigue MIL vous avez acc s 4 parties e Example Launcher permet de tester en temps r el des exemples d analyse d images bas s sur la librairie MIL et d tudier le code associ e Help permet d avoir acc s l outil d aide de la librairie MIL L aide est un outil pr cieux que vous devez utiliser sans arr t afin d avoir des informations sur la fonction que vous souhaitez utiliser e Directory ouvre un explorateur Windows au niveau du dossier qui contient tous les fichiers relatif 4 la librairie MIL e Examples directory ouvre un explorateur Windows au niveau du dossier qui contient tous les fichiers d exemple d utilisation de fonctions de la librairie MIL Afin de progresser le plus rapidement possible nous vous conseillons de proc der de la fa on suivante Tout d abord partir du lien Example Launcher parcourrez l ensemble des exemples afin d valuer les possibilit s d analyse d images de la librairie MIL Pour ce faire s lectionner un exemple particulier par exemple mimprocessing tape 1 dans la figure 1 liser dans la fen tre
54. l histogramme par le nombre total de pixels dans l image on obtient une approximation de la fonction de probabilit En effet si l on prend au hasard un pixel l histogramme normalis nous informe quelle est la probabilit que ce pixel ait un niveau de gris donn Vous pouvez galement s lectionner une r gion d int r t ROI de limage et visualiser dynamiquement l histogramme en modifiant la position de cette r gion 1 3 N gatif d une image Une des transformations d histogramme les plus l mentaires est la visualisation du n gatif d une image bouton az et choisir negate Appliquer cette transformation une des images acquises et visualiser l histogramme Comme toutes les transformations d histogramme elle peut tre r alis e en faisant appel une table de conversion LUT c est dire une m moire o les niveaux d entr e servent d adresses et les cases adress es contiennent les niveaux de sortie correspondants dans le cas du n gatif l adresse 0 on trouve la valeur 255 l adresse 1 on trouve 254 etc C est la m thode la plus rapide age Operations x surtout pour des transformations plus TAU complexes calculer Arithmetic Fites IIR Fites Morphology Mapping Exercice pour comprendre le calcul du n gatif calculer ce n gatif en utilisant la definition J 255 I Pour cela utilisez la soustraction Constants ps 255 A De M 52 Pi E d images us substract
55. marche p dagogique sera de confronter tous les Etudiants la mise en place d un syst me de vision industrielle Cette d marche a pour but de r pondre a une s rie de choix sur les r glages du syst me de vision et ses cons quences sur les traitements et l interpr tation des images 1 la definition du syst me optique objectifs cam ra carte d acquisition permet d optimiser la r solution de la cam ra la taille de l objet observe Les caract ristiques de l image num rique quantification chantillonnage histogramme seront tudi es 2 la d finition de l clairage permet de r duire la complexit des traitements qui deviendraient n cessaires pour compenser un clairage inadapt On tudiera l histogramme des niveaux de gris le recadrage et la calibration de 1 histogramme 3 la d finition des algorithmes de traitement d images en fonction de la t che de reconnaissance contr le qualit m trologie d tection identification Le seuillage de l image les op rations morphologiques et le filtrage seront trait s dans cette partie Les traitements mis en uvre seront valu s en fonction des conditions d clairage et en fonction de l orientation de l objet TP MIL prise en main d une libraire industrielle d analyse d image appel MIL Le but de cette partie de la formation est de familiariser les tudiants l utilisation d une librairie industrielle haut niveau d analyse d image programm
56. mesures et interpr tation des r sultats 2 1 Formation traitement et analyse d images Le domaine de l imagerie est tr s vaste Il d signe toutes les m thodes qui font intervenir une image Formation Le domaine de l imagerie le plus large se situe en amont C est celui de la formation et de la synth se d images Les syst mes de formation d images que nous utilisons le plus souvent travaillent dans le visible en lumi re du jour ou artificielle les appareils photographiques cin matographiques vid o en sont des exemples D autres syst mes fonctionnent des longueurs d ondes lectromagn tiques plus courtes ultraviolet rayons X ou plus longues infrarouge Enfin d autres appareillages utilisent les propri t s des particules charg es microscope lectronique analyseur ionique Le d veloppement des techniques permet l image de devenir de plus en plus une source d information et non pas uniquement un simple outil de circulation et de stockage d informations Une image est une repr sentation bidimensionnelle d un objet accessible ou non l observation visuelle et qui est obtenue un instant et un grossissement donn s Traitement Les m thodes de traitement d images d signent les outils utilis s pour transformer une image num rique en une nouvelle image ou m me combiner plusieurs images entre elles Elles permettent de compresser l information en vue d un transfert
57. n correspondance avec tous les points de l l ment structurant figures 2c et 3d Le dilat d une image binaire est l ensemble des points tel qu il existe une intersection non nulle entre l l ment structurant et l image initiale N importe quelle suite d rosions et de dilatations peut pr senter un int r t et transformer efficacement une image f 3 0 l ment structurant avec son point d origine image initiale image initiale apr s rosion image initiale apr s dilatation O A a image 5 apr s dilatation image initiale apr s ouverture e image apr s rosion image initiale apr s fermeture Figure 2 Transformations binaires de morphologie math matique 6 7 Ouverture et fermeture Une ouverture est le terme qui d finit une rosion par un l ment structurant suivie d une dilatation par le transpos de Element structurant initial Sur une image binaire l ouvert est l ensemble form par tous les l ments structurants contenus dans l image initiale Une ouverture fait dispara tre les l ments de largeur inf rieure celle de l l ment structurant et nettoie efficacement l image de petits points parasites le bruit Elle a un r le de tamis figures 2d et 5 Sur une image num rique une ouverture arase les maximums figure 2e et limine les fines zones brillantes figure 3b L l ment s
58. n outil de reconnaissance de formes L objectif principal est alors la recherche ou le contr le d un v nement qui correspond une image ou un d tail particulier Le but peut tre aussi l identification de formes en vue d une reconnaissance ou d un classement automatique Recherche et contr le d un v nement La recherche de situations bien d finies et d v nements rares repr sente une voie d int r t de l analyse d images Dans la mesure o les objets d int r t sont facilement identifiables de fa on quantitative l analyse d images peut les rep rer ais ment quel que soit leur nombre En milieu industriel une des applications de l analyse d images est le contr le d une situation d termin e d une image particuli re Exemple la v rification des tiquettes ou l inspection automatique de d fauts impuret s dans des g lules pharmaceutiques ou fentes n uds ou poches r sine dans le bois Identification de formes L analyse d images peut conduire a la reconnaissance automatique de formes Nous pouvons citer comme exemple la reconnaissance automatique des caract res imprim s ou non en vue d un tri automatique des lettres ou m me une lecture automatique ou en biologie la r alisation du caryotype ou le classement de zooplanctons On peut aussi chercher a reconnaitre automatiquement des textures comme celles repr sentatives de types de corrosion 10 3 ACQUISITI
59. nt par point Il permet de passer d une image num rique niveaux de gris une image binaire noir et blanc Il permet de ne retenir dans l image que les points qui ont un niveau de gris sup rieur ou inf rieur un seuil donn points les plus sombres ou points les plus clairs ou ceux qui sont compris entre deux valeurs de gris G1 G2 phase grise Dans notre exemple de granulom trie figures 3a et b les points les plus sombres sont retenus Les chantillons doivent toujours tre pr par s dans des conditions qui optimisent les contrastes Une mise au point des techniques pr paratives pour l analyse d images est souvent obligatoire 45 6 3 3 Filtres lin aires par convolution Tous les points d une image sont entour s de voisins plus ou moins proches Dans une transformation locale la valeur d un point est d finie en fonction de sa valeur et de celle de ses voisins et dans une transformation lin aire l image est le r sultat du produit de convolution de l image initiale par un filtre lin aire de taille 3x3 ou plus figure 7 Filtres passe bas Le filtre le plus simple e filtre uniforme consiste a remplacer la valeur de chaque point par la valeur moyenne effectu e avec ses voisins C est un filtre passe bas qui limine les petites fluctuations de l image r duit le bruit mais peut cependant modifier les petits d tails de l image Les cons quences n fastes d un tel filtre ressortent nett
60. nts connexes de l image partir des bords jusqu obtenir l ossature ou l axe m dian des structures figure 6 Le squelette est l ensemble des points qui se situent gale distance de deux bords Il peut se d finir aussi comme l ensemble des centres des boules maximales contenues dans l objet Les points particuliers du squelette comme les points extr mes ou les points de croisements sont utiles comme marqueurs ou pour d finir une distance entre les extr mit s d une courbe NW ND NS I I I I contour de l image initiale II squelette IT barbules Figure 6 Transformation de squelette 6 9 Transformations g od siques Des transformations peuvent s effectuer conditionnellement un autre ensemble transformations conditionnelles ou selon la distance g od sique plus court chemin l int rieur d un ensemble transformations g od siques Une dilatation conditionnelle correspond une dilatation de taille n suivie d une intersection avec l ensemble de r f rence Une dilatation g od sique correspond la r p tition n fois d une dilatation de taille l mentaire suivie d une intersection avec l ensemble de r f rence Un exemple emprunt la morphom trie osseuse figure 7 montre le r sultat et les tapes d une dilatation g od sique dilatation de l ensemble noir par rapport l ensemble noir et blanc La transformation a t n cessaire pour quantifier
61. orm s point par point en fonction de r gles et chacun ind pendamment des autres points de l image Modification d histogrammes On peut inverser une image num rique et passer rapidement du n gatif au positif On peut changer la gamme de niveaux de gris E vad associer aux valeurs extremes th oriques 0 de gris 255 par exemple les valeurs extr mes observ es minimum et maximum taler ainsi les niveaux de gris de l image et am liorer la visualisation de l image figure 5 On peut calibrer les niveaux de gris en a image initiale 0 256 fonction d une gamme talon La Niveaux correspondance entre les niveaux de gris image finale li d entr e et de sortie s effectue rapidement Table de correspondance par des tables de correspondance Dans une Niveaux de gris entr e transformation d extension des niveaux de 0 60 61 80 100 120 140 160 180 187 188 255 gris figure 5 l op ration Niveaux de gris sortie 0 0 1 40 80 120 160 200 240 254 255 255 int xX Xin X 256 X rax E Les niveaux de gris initialement compris entre 60 et 188 sont r partis entre 0 et 255 int d signant la partie enti re n est r alis e pour les 256 valeurs qu une seule fois la Figure 5 Transformation point par point mise en place de la table de correspondance augmentation de contraste Seuillage Le seuillage est aussi une transformation poi
62. r cette image Comparer les deux r sultats obtenus 1 5 Quantification Pour simplifier la manipulation de la m moire les images vid o sont g n ralement num ris es quantifi es sur 1 octet 8 bits par pixel ce qui donne 256 niveaux de gris Mais l il humain distingue seulement une trentaine de niveaux de gris 1 Charger une image du circuit 2 R duire le nombre de bits utilis s pour la quantification Pour cela vous effectuerez des apy gt E i 5 d calages de valeurs diff rentes v shift right valeur puis recadrer l image r sultat En particulier interpr ter vos r sultats pour des d calages de 7 bits a droite 5 bits et 1 bit 3 Conclusions La Figure 6 vous donne une indication sur les r sultats 4 obtenir et commenter Figure 6 r sultats a obtenir dans la partie quantification 21 1 6 Operations morphologiques voir annexes La morphologie math matique fournit un ensemble d op rateurs destin s l analyse de formes pr sentes dans l image Ces d finitions sont donn es pour les images binaires mais la plupart des op rations peut galement tre d finie pour les images niveaux de gris Retenez l importance de la forme de l l ment structurant outil utilis Erosion et dilatation Ces deux op rations rosion et dilatation sont compl mentaires Vous verrez qu elles permettent d usiner les bords des objets clairs et sombres respectivement Ell
63. r la transform e de Fourier sont aussi employ es Horizontal Vertical d a diam tres de F r t d 29 d pr b d pr d pr b d pr d Vertical Horizontal b projections pr Figure 10 Diam tre de F r t et projections 6 4 3 Param tres de texture La texture se d finit comme l tude de la distribution des diff rents niveaux de gris l int rieur d une structure Un premier groupe de m thodes consiste tudier la distribution des diff rents niveaux de gris pr sents dans la structure sans tenir compte de leur situation topographique L information est r sum e par des variables comme le coefficient de variation de dissym trie ou d aplatissement ou l importance des points les plus noirs ou les plus blancs Ces mesures peuvent tre effectu es dans diff rentes parties de la structure par exemple du centre la p riph rie pour une mesure d excentricit De m me l tude des points les plus clairs ou les plus sombres peut se compl ter par l analyse des images de ces points extr mes valuation du pourcentage de points rassembl s en amas ou de l excentricit par exemple La comparaison 48 entre un point et ses voisins a donn naissance a d autres d veloppements Les matrices de co occurrence ou les matrices de longueurs de section en sont des exemples Dans le premier cas les variables sont obtenues partir du d nombrement des couples de points de niveaux de gris
64. s rapide d acquisition Dans le cas d un rond il est minimal et est gal a 1 et il s carte de cette valeur lors d une longation d une invagination ou en pr sence de trous figure 9 Dans ces cas le param tre d longation rapport du diam tre de F r t maximal au diam tre de F r t minimal convient bien malgr un temps de mesure plus long Le diam tre de F r t se d finit comme la distance s parant les deux tangentes parall les une direction donn e et qui encadrent la particule figures 9 et 10 D autres param tres de forme peuvent tre d finis par exemple e le rapport de la projection sur le diam tre de F r t figure 10 e le rapport du p rim tre sur le p rim tre convexe e le rapport de la surface du plus grand cercle circonscrit sur la surface du plus grand cercle inclus 47 i xn 2 indice de circularit c 2 Ara avec p p rim tre a aire diametre de F r t maximal rapport d elongation e FOR diam tre de F r t minimal Les mesures ont t faites sur l analyseur d images Quantimet 900 Figure 9 Indices de circularit et d longation Ces derniers exemples montrent l int r t des transformations comme param tres de mesure et non plus seulement pour s lectionner des zones La r ciproque est aussi vraie Le param tre de rondeur est souvent utilis pour identifier les objets isol s qui seront ensuite analys s D autres approches bas es su
65. se exactement la t m me relation mais les niveaux Lmin Imax ne sont pas d termin s automatiquement et peuvent tre diff rents des niveaux minimum et maximum pr sents dans l image Il en r sulte alors une saturation en blanc des niveaux sup rieurs Jing et l effacement des niveaux inf rieurs ln En imagerie m dicale bai par exemple le m decin radiologue effectue j j cette op ration tr s fr quemment pour mettre did input high en exergue des d tails situ s dans une plage de niveaux de gris particuli re Il sacrifie alors volontairement les autres d tails high So output Figure 3 Calibration d histogramme Window Leveling Exercice dans cette partie il vous est propos de travailler sur les images c t composants les images A et D Essayez par exemple a partir de l image D de trouver la calibration qui donne le meilleur contraste en vous rapprochant de l image A Affichez l histogramme de l image A effectuez une calibration d histogramme bouton WL Window Leveling output range min et max pour que l image r sultante se rapproche de l image A Ajustement lin aire du contraste et de la luminosit Le principe est d crit sur la Figure 4 255 255 y 1924 a 1924 4 oe i ki ja t Cofitrast brighthess 5 a contrast gt 1284 on 1284 G a A A brigMness 64 644 A o F gt lt AR ct CH ID 64 128 192 255 64 128 192 255 onginal pixel
66. t pour coordonn es les coordonn es du centre de l l ment structurant Figure 7 donne un exemple d application d un tel filtre pour un l ment structurant ayant pour forme une croix En Parcours de l image Transformation 3 SJ 1 point Element structurant avec les valeurs de pixel de l image initiale associ es fa a b image initiale b image transform e oS Figure 1 Illustration du principe de filtrage en morphologie math matique Il est noter que la taille et la forme de l l ment structurant influe directement sur la qualit des r sultats obtenus De plus le choix de la taille de l l ment structurant peut permettre de mettre en vidence des structures de l image des chelles diff rentes 50 6 6 Erosion et dilatation L rosion d une image binaire ou d une image num rique par un l ment structurant plan est l op ration qui permet de passer d une image a une image rod e telle qu tout point de l image en correspondance avec l origine de l l ment structurant soit associ e la valeur minimale des points en correspondance avec tous les points de l l ment structurant figures 2b et 3c Sur une image binaire l rod d une image X est l ensemble des points tel que l l ment structurant est inclus dans X La dilatation est l op ration qui associe tout point de l image la valeur maximale des points e
67. ter votre code afin de boucher les trous des deux pi ces pr sentes dans l image binaire Vous devez afficher le r sultat dans la fen tre de droite Une fois le code compl t compil et ex cut vous devez obtenir le r sultat suivant 36 MIL Display 1 4 2 M thode de s paration et d nombrement de pieces Afin de connaitre et comprendre les fonctions permettant la s paration et le d nombrement de pi ces sous la libraire MIL vous devez tudier l exemple mimprocessing fournit dans le programme Example Launcher accessible a partir du raccourci Mil Control Center pr sent sur le bureau Afin de vous aider a analyser le code dans son ensemble vous devez r pondre aux questions suivantes 14 Quelle fonction permet de s parer ou lab liser les diff rents objets dans une image 15 Comment est construite l image de sortie ou de destination 16 Quel facteur de multiplication faut il appliquer l image de sortie pour que la valeur d intensit maximale soit gale 256 17 Compl ter votre code afin d afficher une image ou chaque pi ce est diff renci es par une intensit diff rente Vous devez afficher le r sultat dans la fen tre de droite Une fois le code compl t compil et ex cut vous devez obtenir le r sultat suivant MIL Display 1 EEK 18 Quelles fonctions permettent d extraire le nombre total d objet pr sent dans l image 19 Compl ter votre code a
68. tes MimMorphic MimBinarize MimClose MimOpen MimLabel 10 Compl ter votre code afin de binariser l image initiale en utilisant la valeur seuil obtenue l tape pr c dente Vous devez afficher le r sultat dans la fen tre de droite Une fois le code compl t compil et ex cut vous devez obtenir le r sultat suivant MIL Display 1 DAR 35 4 FILTRES MORPHOLOGIQUES Nous allons tudier dans cette partie l utilisation de filtres morphologiques pour l analyse d images Ces m thodes sont tr s utilis es en industrie car elles ont le m rite d tre simple d un point de vue impl mentation et elles sont adapt es aux probl matiques de base rencontr es en industrie Pour avoir une connaissance l mentaire sur les filtres morphologique vous devez avant d aborder cette partie lire attentivement l annexe 2 d di cet outil Afin d tudier l utilisation des filtres morphologiques vous devez cr er un nouveau projet dans votre espace de travail Solution selon les tapes suivantes e Dans la zone de gestion de projet s lectionner Solution ImageAnalysis puis cliquer sur le bouton droit de la souris et s lectionner Ajouter gt Nouveau projet e Suivre toutes les tapes d crites dans le paragraphe 1 1 1 Vous pouvez par exemple appeler votre nouveau projet MorphologicalFiltering N oublier pas de supprimer les fichiers stdafx h et stdafx cpp e Afin de configurer votre
69. tructurant d termine la taille des d tails t s La fermeture est le terme qui d finit une dilatation par un l ment structurant suivie d une rosion par l l ment structurant transpos Sur une image binaire une fermeture permet de rapprocher des points de combler des trous figures 2e Sur une image num rique une fermeture comble les minimums figure 3f et Elimine les d tails fins sombres figure 4c 51 6 niveaux de gris G des points P de la ligne de l image initiale EN A niveaux de gris apr s rosion niveaux de gris apr s dilatation de l image initiale de l image initiale image initiala image initiale apr s ouverture image initiale apr s fermeture image initiale apr s ouverture puis fermeture image initiale apr s un gradient morphologique niveaux de gris apr s ouverture F niveaux de gris apr s fermeture image initiale apr s un chapeau haut de forme de l image initiale de l image initiale Dans les transformations e f le contraste a t augment pour faire e l ment structurant ressortir les r sultats Figure 3 Transformation de morphologie Figure 4 Images de transformations de math matique en niveau de gris morphologie math matique image initiale images correspondant aux pas d ouverture 12 18 et 22 Figure 5 Granulom trie en mesure 52 6 8 Squelette Le squelette est une transformation obtenue par amincissement des l me
70. u e Compiler puis ex cuter votre code afin de tester son bon fonctionnement 5 1 M thode de d tection de contours Afin de connaitre et comprendre les fonctions permettant la d tection de contour sous la libraire MIL vous devez tudier l exemple medge fournit dans le programme Example Launcher accessible partir du raccourci Mil Control Center pr sent sur le bureau Afin de vous aider analyser le code dans son ensemble vous devez r pondre aux questions suivantes 20 A quoi servent les fonctions MedgeAlloc et MedgeAllocResult 21 Quel est le r le de la fonction MedgeControl En utilisant l aide donner le param tre d entr e qu il faut fournir cette fonction pour calculer le p rim tre des contours extraits 22 A quoi sert la fonction MedgeCalculate Quelles r sultats renvoie t elle et dans quelle variable est ce stock 23 Quelles fonctions permettent de tracer en surbrillance les contours des objets extraits 24 Compl ter votre code afin d afficher une image ou chaque contour externe d objet est trac en surbrillance Vous devez afficher le r sultat dans la seule fen tre Une fois le code compl t compil et ex cut vous devez obtenir le r sultat de la figure 2a 25 Compl ter votre code afin d afficher un num ro pour chaque contour d tect Vous devez afficher le r sultat dans la seule fen tre Une fois le code compl t compil et ex cut vous devez obtenir le
71. ue du noir par rapport au noir et blanc L image noire b est dilat e de 1 puis compar e l image blanche seuls les points dilat s blancs sont conserv s et la transformation continue sur le nouvel ensemble image transform e de pour remplir les petits espaces et ter les petits d tails s lection selon la taille Figure 7 Exemple de dilatation g od sique Les rod s sont repr sent s par les points au centre des images Figure 9 Erod s ultimes 54
72. ules sont s par es Nombre de particules 250 Nombre totai de particules 839 200 Surface moyenne 897 2 Surface m diane 850 9 150 Ecart type 575 0 100 50 0 0 3 000 6 000 9 000 Surface visualisation des r sultats histogramme des surfaces apr s analyse de 10 images Figure 3 Exemple de programme granulom trie en nombre Des op rations entre les trois images rouge vert bleu r sultant de l acquisition couleur permettent de passer de l espace trichromatique rouge vert bleu l espace tridimensionnel de teinte luminance et saturation La teinte refl te la couleur longueur d onde principale La luminance correspond l image noir et blanc obtenue sans filtres color s La saturation donne le degr de puret d un point par rapport sa couleur primaire principale Plusieurs mod les colorim triques existent et de nombreuses combinaisons des trois images initiales peuvent tre utilis es pour segmenter l image a image A c imageANB EN d image AUB e diff rence A B f compl mentaire de A Lea Figure 4 Op rations entre images binaires 44 Operations entre images binaires Les op rations bool ennes consistent mettre en correspondance point point deux images binaires et obtenir l image intersection union diff rence de deux images figure 4 6 3 2 Transformations point par point Tous les points d une image peuvent tre transf
73. values original pixel values a b Figure 4 Ajustement lin aire du contraste a et de la luminosit b Exercice Afficher l histogramme de l image D Ajuster le contraste puis la luminosit de l image bouton BC Brightness contrast valeur ajuster en prenant des valeurs extr mes et interm diaires pour bien comprendre le principe 19 Correction Gamma La correction Gamma a pour effet de modifier l intensit d un pixel selon l quation 1 value r 1 1 new max valuex _ 1 1 max value Il est vident que pour y 1 l intensit du 256 pixel est inchang e Cela correspond la droite repr sent e sur la Figure 5 Exercice Afficher l histogramme de l image 192 D Appliquez la correction Gamma bouton E A mil GC Gamma Correction valeur 2 gamma gt 1 ajuster a l image en prenant des valeurs 128 7 gamma lt 1 extr mes et interm diaires pour bien amp comprendre le principe Ff 644 OA 0 gt Figure 5 Correction Gamma Egalisation d histogramme Dans une image naturelle qui a t quantifi e de mani re lin aire une majorit de pixels ont une valeur inf rieure la luminance moyenne C est pourquoi les d tails dans les r gions sombres sont difficilement perceptibles Pour palier cet inconv nient on peut recourir aux techniques de transformation d histogramme parmi lesguelles on peut citer les transformations de forme exponentielle hyp

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