Éclairage Structuré et vision active pour le contrôle qualité de surfaces métalliques réfléchissantes Olivier Morel*, Ralph Seulin, Christophe Stolz, Patrick

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

1. Introduction

Objectif :

3

• 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

4

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

1. Introduction




GDR, Éclairage structuré pour la vision active , Jeudi 27 Mai 2004




Surface


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) :

6


Optimisation du système de projection de franges (Seulin):

Saturation du capteur

Éclairage dynamique

7

Rayure

Trous

Système d’acquisition :


8

Problème au voisinage des décors :

1. Introduction








10

Imin

Imax

180°

Acquisition des images de polarisation :

But : étudier l’état de polarisation de la lumière

minmax

minmax

II

II

• Degré de polarisation :

• Intensité lumineuse :

minmax III

• Angle de polarisation :


lumière non-polarisée

+ lumière polarisée linéairement

Lumière partiellement linéairement polarisée

Comparaison de méthodes :

Wolff Saito LMS

11

Terrier : dispositif de mesure stéréo

Degré de polarisation

Angle de polarisation



12

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

x

y

z

13


• Éclairage non polarisé

• Surface réfléchissante

i

r

Coefficients de Fresnel :

)²(tan

)²(tan

)²(sin

)²(sin

//ti

ti

ti

ti

F

F

• Angle de polarisation

• Degré de polarisation r

n 1

sintan

costan

r

r

q

p

n




• Angle de polarisation

x

y

z

i

r

n

La composante linéairement polarisée est orthogonale au plan d’incidence

x

y

2

• Degré de polarisation r

)²(tan

)²(tan

)²(sin

)²(sin

//ti

ti

ti

ti

F

F

ti n sinsin

Coefficients de Fresnel Relation de Snell-Descartes

)(//

//rf

FF

FF

14

1. Introduction








16

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



Relation entre le degré de polarisation et l’angle d’incidence :

17

)1(ˆ inn Indice de réfraction complexe,

1)1(ˆ 222 nn

Approximation effectuée :

222 ˆsintan

sintan2)(

n

n

)(1 f

Relation entre le degré de polarisation et

Relation théoriqueRelation approchée

)²(tan

)²(tan

)²(sin

)²(sin

//ti

ti

ti

ti

F

F

Coefficients de Fresnel :

= f ()

1 2

18


m

m : Quasi-polarizing angle = angle d’incidence principal

m 77° pente maximale

Relation entre le degré de polarisation et l’angle d’incidence :

Reconstruction de surfaces :

19

Méthode itérative basée sur une approximation de Taylor au 2nd ordre :


Surface d’équation cartésienne : z=f(x,y)

1

),(

),(

1y

yxfx

yxf

q

p

n

2

2

2

2

1

),(),(

4),(*),(

4

1),(

y

yxf

x

yxfyxfyxHyxf nn

Filtre moyenneur sur un 4-voisinage

Acquisition :

20

Caméra CCD 10 bits

Polariseur linéaire

Dôme d’éclairage diffus

Backlight


Calcul des images de polarisation :

21I


0°5°180°

Acquisition

I

Interpolation

Propriétés de la polarisation

1

sintan

costan

q

p

n


Calcul de la surface :

p

q

x

y

Algorithme d’intégration itératif

22

Résultats :


23

Scanner Replica, résolution x,y : 50m et précision de 20 m

Scanner 3D Acquisition

24

Résultats :


Scanner 3D Acquisition

1. Introduction









26

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

Documents

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