Modélisation de formes 3D par les graphes pour leur reconnaissance : application à la vision 3D en robotique dans des tâches de "Pick-and-Place"
Modeling of 3D shapes by graphs for their recognition : application to 3D vision in robotics for "Pick-and-Place" tasks
Reconnaissance d’objets
Calibrage
Algorithmes évolutionnaire
Optimisation
Object recognition
Calibration
Evolutionary algorithms
Optimization
006.3
006.4
Reconnaissance d'objets (informatique)
Programmation évolutionnaire
Vision artificielle (robotique)
Vidéo 3D (imagerie tridimensionnelle)
Optimisation mathématique
L'objectif de cette thèse est de concevoir un système automatique constitué d'une ou plusieurs caméras capables de détecter en trois dimensions un amalgame d'objets stockés dans un conteneur. Pour ceci, il est nécessaire de modéliser, de reconnaître et de localiser des formes dans une image. Dans un premier temps, Nous proposons une solution d'optimisation du calibrage de caméras. C'est une tâche essentielle pour récupérer des informations quantitatives sur les images capturées. Cette méthode nécessite des compétences spécifiques en matière de traitement d'image, ce qui n'est pas toujours le cas dans l'industrie. Nous proposons d'automatiser et d'optimiser le système d'étalonnage en éliminant la sélection des images par l'opérateur. Ensuite, nous proposons d'améliorer les systèmes de détection d'objets fins et sans motif. Enfin, nous proposons d'adapter des algorithmes évolutionnaires dans le but d'optimiser les temps de recherche.
The aim of this thesis is to design an automatic system involving one or several cameras capable of detecting in three dimensions a set of abjects placed in a bin. To do this, we must model, recognize and locate shapes in an image. First, we propose a solution to optimize the camera calibration system. This is an essential task for the retrieval of quantitative information about the captured images. However, the current methods require specific skills in image processing, which are not always available in industry. We propose to automate and optimize the calibration system by eliminating the selection of images by the operator. Second, we propose to improve the detection systems for thin and featureless abjects. Finally, we propose to adapt evolutionary algorithms to optimize search times.
Electronic Thesis or Dissertation
Text
fr
PDF
13931165
Université de Strasbourg
Strasbourg
2018-12-31
https://theses.hal.science/tel-01735392
application/pdf
32555713
https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2017/Willaume_Pierre_2017_ED269.pdf
http://www.theses.fr/2017STRAD041/abes
https://theses.hal.science/tel-01735392
https://theses.hal.science/tel-01735392
https://theses.hal.science/tel-01735392
https://theses.hal.science/tel-01735392
Willaume
Pierre
1989-07-16
FR
224957872
21418829
https://theses.fr/2017STRAD041
2017STRAD041
https://doi.org/10.70675/dd7a887dzdb5az44a5zb98cz430b4038da92
2017-12-11
Informatique
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
Deruyver
Aline
MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1
077748700
Miguet
Serge
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05653132X
Doignon
Christophe
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161029299
Vacavant
Antoine
MADS_MEMBRE_DU_JURY_2
139077197
Parrend
Pierre
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144476185
Fonlupt
Cyril
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063870045
Tougne Rodet
Laure
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069655308
École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
MADS_ECOLE_DOCTORALE_1
MA
156504863
Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
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Deruyver
Aline
Miguet
Serge
Doignon
Christophe
Vacavant
Antoine
Parrend
Pierre
Fonlupt
Cyril
Tougne
Laure
École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg)
Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg)
PDF
13931165