Abstract FR:

Les installations robotisées sont dotées de mécanismes effectuant des tâches programmées et généralement cycliques. Notre objectif est de montrer comment la vision artificielle peut compléter les dispositifs de sécurité existants chargés de surveiller les interactions entre l'homme et les mécanismes dangereux. Notre approche est basée sur l'utilisation d'informations caractérisant le comportement "normal" des mécanismes en mouvement. Ainsi nous avons introduit la notion de modèle de comportement de la scène observée par une caméra fixe. Nous avons développé deux types d'applications de surveillance automatique dont la faisabilité a été démontrée dans un environnement industriel: Le premier consiste à vérifier le bon fonctionnement des mécanismes. Le modèle correspondant est constitué d'une suite de positions de points dans l'image, précisant la trajectoire que doit poursuivre le mécanisme. Le deuxième dispositif est une protection "proximétrique" de l'homme autour des mécanismes effectuant des tâches cycliques. Il utilise la modélisation nommée "Scénario" qui fournit des indications sur la position des organes en mouvement à chaque instant et également sur les zones dangereuses où un accident entre l'homme et la machine peut se produire. Le système de surveillance se concentre directement sur les zones pertinentes de l'image et déclenche l'arrêt d'urgence des mécanismes lors d'une détection d'intrusion dans les zones de danger. Le test de détection est basé sur un algorithme spécifique de différence entre l'image courante et une référence réactualisée. La détection a été fiabilisée vis à vis des contraintes de sécurité et supporte dans une certaine mesure des variations d'éclairage dans un environnement industriel non contrôlé.