Numérisation et caractérisation de la réflectancelocale des surfaces complexes pour l'inspection visuelle

La maitrise de la perception visuelle des surfaces des produits manufacturés est un enjeu central pour l'industrie. Or, en entreprise, la qualité des surfaces est souvent évaluée par des contrôleur humain. Seul quelques cas spécifiques utilisent une approche instrumentale ou photométrique. Parmi les approches photométriques, l'une d'elle connaît un essor important: le Reflectance Transformation Imaging (RTI). Le RTI permet d'obtenir une estimation réduite et simplifié de la Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) et une estimation de la géométrie de la surface. Cependant cette technique présente des limites au niveau de l'acquisition et du traitement des données. L'objectif est donc de corriger certaines de ces limites afin d'améliorer le RTI et, par conséquent, le contrôle qualité visuel des états de surfaces dans l'industrie.L'une de ces limites est la grande quantité de données, complexe à analyser, obtenue avec une acquisition RTI. Nous proposons une méthodologie afin de caractériser l'apparence des surfaces à partir mesures RTI. La caractérisation des états de surface est basée sur l'utilisation de descripteurs d'apparence, statistiques et géométriques. A partir des descripteurs extraits des acquisitions RTI nous proposons une méthode afin d'estimer la saillance visuelle multi-échelle et multi-niveau en chaque pixel et permettre ainsi de discriminer les anomalies de surfaces. Une méthodologie, pour segmenter les données RTI en utilisant la saillance, est ensuite appliqué sur un cas d'application. La méthode permet de déterminer les descripteurs les plus pertinents pour la segmentation. Le calcul de distance est étendue aux acquisitions RTI afin de comparer les états de surface. Ces méthodes se basent sur la distance de Mahalanobis en utilisant les descripteurs.Une autre des limites du RTI correspond aux biais de mesure. Certains descripteurs sont invariant à ces biais de mesures sauf celui du temps d'exposition pour lequel aucun descripteurs est insensible. Nous proposons alors d'utiliser le High Dynamic Range (HDR) couplé au RTI (HD-RTI). Le couplage est fait de façon à prendre en compte les spécificité de chacune des techniques afin d'optimiser le temps d'acquisition du RTI tout en permettant la pleine mesure de la Dynamique de la scène en chaque position angulaire de la source de lumière. Avec les donnée stéréo-photométrique HD-RTI, nous pouvons reconstruire virtuellement la scène en simulant un temps d'exposition arbitraire, mais aussi, mieux caractériser et donc discriminer les anomalies de surfaces.