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Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de
surfaces métalliques réfléchissantes
Olivier Morel*, Ralph Seulin, Christophe Stolz, Patrick Gorria
*[email protected]
Journée TSI, Éclairage structuré pour la vision active , Jeudi 27 Mai 2004
1. Introduction
2. Éclairage structuré dynamique
3. Images de polarisation
4. Application aux surfaces métalliques
Journée TSI, Éclairage structuré pour la vision active , Jeudi 27 Mai 2004
Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces
métalliques réfléchissantes
5. Conclusion et perspectives
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1. Introduction
Objectif :
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• Contrôle qualité non-destructif de surfaces métalliques très réfléchissantes
• Éclairage dynamique à franges
2 Techniques mises en œuvre :
• Capteur actif permettant d’obtenir des images de polarisation, pour l’extraction d’informations 3D
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1. Introduction
Éclairage dynamique à franges :
+ Efficace pour les défauts d’aspect sur des surfaces lisses
- Méthode pas adaptée pour détecter les défauts au niveau des décors
Méthode complémentaire pour obtenir des informations 3D sur la surface :
• Images de polarisation
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1. Introduction
2. Éclairage structuré dynamique
3. Images de polarisation
4. Application aux surfaces métalliques
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métalliques réfléchissantes
5. Conclusion et perspectives
Surface
2. Éclairage structuré dynamique
1: Sans Défaut
1: Sans Défaut
2: Avec Défaut
2: Avec Défaut
Zone Lumineuse Zone Sombre
Transition
Caméra
Principe de l’éclairage binaire (Aluze, Delcroix) :
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2. Éclairage structuré dynamique
Optimisation du système de projection de franges (Seulin):
Saturation du capteur
Éclairage dynamique
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Rayure
Trous
Système d’acquisition :
2. Éclairage structuré dynamique
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Problème au voisinage des décors :
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1. Introduction
2. Éclairage structuré dynamique
3. Images de polarisation
4. Application aux surfaces métalliques
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métalliques réfléchissantes
5. Conclusion et perspectives
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α
Imin
Imax
ϕ
180°
α
ϕ
Acquisition des images de polarisation :
But : étudier l’état de polarisation de la lumière
minmax
minmax
IIII
+−
=ρ
• Degré de polarisation :
• Intensité lumineuse :
minmax III +=
• Angle de polarisation :ϕ
3. Images de polarisation
lumière non-polarisée+ lumière polarisée linéairement
Lumière partiellement linéairement polarisée
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Comparaison de méthodes :Wolff Saito LMS
11Terrier : dispositif de mesure stéréo
Degré de polarisation ρ
Angle de polarisation ϕ
3. Images de polarisation
3. Images de polarisation
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Principe de « Shape from Polarization » :
Images de polarisation Informations sur l’orientation de la surface
Wolff : étude de la réflexion d’une onde non-polarisée
Une onde lumineuse non-polarisée devient partiellement linéairement polarisée après réflexion sur une surface diélectrique ou métallique.
Koshikawa : étude de la réflexion d’une onde circulairement polarisée
Miyazaki : reconstruction de surfaces transparentes
Rahmann : reconstruction de formes quadriques
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x
y
z
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Principe de « Shape from Polarization » :
• Éclairage non polarisé
• Surface réfléchissante
θi
θr
φ
Coefficients de Fresnel :
)²(tan)²(tan)²(sin)²(sin
//ti
ti
ti
ti
F
F
θθθθθθθθ
+−
=
+−
=⊥
• Angle de polarisation ⇒ φ
• Degré de polarisation ⇒ θr
n 1sintancostan
φθφθ
r
r
qp
n ==
ϖ
3. Images de polarisation
3. Images de polarisation
Principe de « Shape from Polarization » :
• Angle de polarisation ϕ ⇒ φ
x
y
z
θi
θr
φ
n
La composante linéairement polarisée est orthogonale au plan d’incidence
x
yφ
ϕ
2πϕφ −=
• Degré de polarisation ρ ⇒ θr
)²(tan)²(tan)²(sin)²(sin
//ti
ti
ti
ti
F
F
θθθθθθθθ
+−
=
+−
=⊥
ti n θθ sinsin =
Coefficients de Fresnel Relation de Snell-Descartes
)(//
//rf
FFFF θρ =
+−
=⊥
⊥
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1. Introduction
2. Éclairage structuré dynamique
3. Images de polarisation
4. Application aux surfaces métalliques
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métalliques réfléchissantes
5. Conclusion et perspectives
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Objectifs :
• Détection de défauts sur des décors de pièces métalliques obtenues par estampage
Limitations :• Surfaces métalliques spéculaires
• Surface continue
• Décors sans arêtes vives
• Modèle 3D ‘global’ de l’objet est connu
Surfaces métalliques ⇒ indice de réfraction complexe
• Faible degré de polarisation
• Inversion de la relation entre le degré de polarisation et l’angle de réflexion
4. Application aux surfaces métalliques
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4. Application aux surfaces métalliques
Relation entre le degré de polarisation et l’angle d’incidence :
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)1(ˆ κinn +=Indice de réfraction complexe,
1)1(ˆ 222 >>+= κnn
Approximation effectuée :
222 ˆsintansintan2)(
nn
+=
θθθθθρ )(1 ρθ −= f
θ
ρ Relation entre le degré de polarisation et θ
Relation théoriqueRelation approchée
)²(tan)²(tan
)²(sin)²(sin
//ti
ti
ti
ti
F
F
θθθθ
θθθθ
+−
=
+−
=⊥
Coefficients de Fresnel :
θ
ρ ρ = f (θ)
θ1 θ2
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4. Application aux surfaces métalliques
θm
θm : Quasi-polarizing angle = angle d’incidence principal
θm ≈ 77° ⇒ pente maximale
Relation entre le degré de polarisation et l’angle d’incidence :
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Reconstruction de surfaces :
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Méthode itérative basée sur une approximation de Taylor au 2nd ordre :
4. Application aux surfaces métalliques
Surface d’équation cartésienne : z=f(x,y)
1
),(
),(
1yyxfxyxf
qp
n∂
∂−
∂∂
−
==ϖ
∂
∂+
∂∂
−=+ 2
2
2
2
1),(),(
4),(*),(
41),(
yyxf
xyxfyxfyxHyxf nn
ε
Filtre moyenneur sur un 4-voisinage
Acquisition :
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Caméra CCD 10 bits
Polariseur linéaire
Dôme d’éclairage diffus
Backlight
4. Application aux surfaces métalliques
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Calcul des images de polarisation :
21I ϕ ρ
4. Application aux surfaces métalliques
0°5°180°
Acquisition
I
ρ
ϕ
Interpolation
θ
φ
Propriétésde la polarisation
1sintancostan
φθφθ
==qp
nϖ
4. Application aux surfaces métalliques
Calcul de la surface :
p
q
x∂∂
y∂∂
Algorithme d’intégration itératif
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Résultats :
4. Application aux surfaces métalliques
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Scanner Replica, résolution x,y : 50µm et précision de 20 µm
Scanner 3D Acquisition
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Résultats :
4. Application aux surfaces métalliques
Scanner 3D Acquisition
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2. Éclairage structuré dynamique
3. Images de polarisation
4. Application aux surfaces métalliques
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Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces
métalliques réfléchissantes
5. Conclusion et perspectives
5. Conclusion et perspectives
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Conclusion :
• Éclairage structuré dynamique
Efficace sur les surfaces lisses
• Images de polarisation
Extraction d’informations 3D vers les décors
Perspectives :
• Algorithme de détection de défauts à partir de la surface calculée
• Remplacer le polariseur linéaire par un système avec retardateur
• Associer les deux techniques pour créer une machine d’inspection complète