Vision industrielle

Résumé

La vision industrielle est l'application de la vision par ordinateur aux domaines industriels de production et de recherche. Domaines d’application Les productions de masse à haute cadence, le souci constant d'amélioration de la qualité et la recherche de gain économique poussent de plus en plus les industriels à automatiser les moyens de production. La vision industrielle est une réponse à ces préoccupations pour les opérations de contrôles de la production. En effet les machines de vision industrielle permettent un contrôle de la production à haute cadence et assurent une bonne répétabilité du contrôle (à la différence d'un opérateur, une machine n'est jamais fatiguée et ses critères de décision ne varient pas). La vision industrielle peut aussi être utilisée pour gérer des flux d’objets. Par exemple la lecture optique d’un code à barres ou d’une adresse postale sur un colis pour l’orienter dans un centre de tri. Ou encore le tri de pommes par couleurs différentes avant

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Vision_industrielle

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (25)

Chargement

Afficher plus

Publications associées

Chargement

Personnes associées (4)

Personnes associées

Chargement

Unités associées (3)

Unités associées

Chargement

Concepts associés (26)

Concepts associés

Chargement

Cours associés (11)

Cours associés

Chargement

Séances de cours associées (14)

Afficher plus

Séances de cours associées

Chargement

Publications associées (25)

Matrix Fourier optics enables a compact full-Stokes polarization camera

Recent developments have enabled the practical realization of optical elements in which the polarization of light may vary spatially. We present an extension of Fourier optics-matrix Fourier optics-for understanding these devices and apply it to the design and realization of metasurface gratings implementing arbitrary, parallel polarization analysis. We show how these gratings enable a compact, full-Stokes polarization camera without standard polarization optics. Our single-shot polarization camera requires no moving parts, specially patterned pixels, or conventional polarization optics and may enable the widespread adoption of polarization imaging in machine vision, remote sensing, and other areas.

2019

Chargement

Edge Defect Detection in Ceramic Tile Based on Boundary Analysis Using Fuzzy Thresholding and Radon Transform

Gelareh Mohammadi, Mohsen Pashna

Applying image processing technology and machine vision in industry have had significant development in recent decade. Tile and ceramic industry was not excluded form this matter. By using image processing techniques in production line of this industry, it is possible to detect surface defections such as edge defections, cracks and coloring defections. Surface defection is the most common type of defection in tile and ceramic industry. In this article a new and simple approach for detecting surface defections using Fuzzy thersholding and morphological operand and Radon transforms as well as boundary analysis is introduced. The available algorithm in the articles has good ability in determining number and place of defections and displaying them. Compared with results of other methods, the used algorithm in this article has better results on actual data base, in presence of camera noise and environmental lighting effects.

2008

Chargement

Visual Link Retrieval in a Database of Paintings

Isabella Di Lenardo, Frédéric Kaplan, Benoît Laurent Auguste Seguin, Carlotta Striolo

This paper examines how far state-of-the-art machine vision algorithms can be used to retrieve common visual patterns shared by series of paintings. The research of such visual patterns, central to Art History Research, is challenging because of the diversity of similarity criteria that could relevantly demonstrate genealogical links. We design a methodology and a tool to annotate efficiently clusters of similar paintings and test various algorithms in a retrieval task. We show that pretrained convolutional neural network can perform better for this task than other machine vision methods aimed at photograph analysis. We also show that retrieval performance can be significantly improved by fine-tuning a network specifically for this task.

2016

Chargement

Afficher plus