Abstract FR:

Le but de ce travail est d'étudier la faisabilité sous pixel des mesures par un système de vision. Cela nécessite la détection précise des contours. Il faut alors définir la position des contours par rapport aux transitions de niveaux de gris et développer des opérateurs selon cette définition. Ainsi, nous avons modélisé les différentes composantes de la formation de l'image. Si on néglige les aberrations optiques, les contours sont caractérisés par les extrema (contour ligne) et les points d'inflexion (contour bord) de la fonction luminance. Pour localiser ces points avec une précision d'une fraction de pixel nous avons développé des opérateurs utilisant les techniques d'interpolation, de lissage et/ou d'ajustement de différents modèles sur des transitions 2D (profiles) ou 3D (surfaces) de niveaux de gris. Puis, la calibration consiste à calculer un modèle de la transformation géométrique image objet pour trouver les coordonnées réelles des points de contour. Enfin, pour améliorer la précision et calculer certains paramètres de l'objet, un modèle de la forme du contour peut être ajusté sur les points extraits. La précision finale dépend donc de l'opérateur de détection de contour, de la calibration géométrique et de l'ajustement de modèle. Des simulations et des résultats expérimentaux sur des images tests de bandes noires sur fond blanc ont montré la faisabilité d'une précision d'un dixième de pixel. On a ensuite appliqué les techniques précédentes à des images réelles de deux types : industriel pour la mesure de la distance entre les broches d'un composant électronique, et médical pour calculer l’épaisseur et le rayon de courbure d'images de la cornée obtenues par un système de lampe à fente. Des ajustements paramétriques et non paramétriques ont été développés pour l’évaluation de l’épaisseur et du rayon de courbure. La reproductibilité et l'exactitude des résultats sont analysés et des remèdes aux facteurs limitatifs de la précision sont proposés.