le triage des citrons grÂce au traitement d’images · 2019-05-01 · présenté par urvashi...
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LE TRIAGE DES CITRONS
GRÂCE AU
TRAITEMENT D’IMAGES
Présenté par Urvashi PATEL
�1
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L’APRÈS RÉCOLTE
Contrôle, Palettisation, Transportation
Triage, Brossage, Lavage, Séchage, Cirage
Vidage
Chaîne de traitement des fruits et des légumes après la récolte
�2
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LE TRIAGE MANUEL
Inconvénients du triage manuel :
• Processus long
• Coûteux
• Non homogène
• Non objectif
• Non précis
Tri manuel des mangues dans une industrie rurale locale (The Daily Star Weekly, Magazine, 15 Juillet 2011)
3
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LE TRIAGE AUTOMATIQUE
Lumière Caméra
Tapis, pince ou chaîne
PRODUITS
NON CLASSÉS
PRODUITS
REDIRIGÉS SELON L’ANALYSE
Acquisition des images
Analyse
classification du produit
Processus général du triage automatique
Cabine
�4
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PROBLÉMATIQUE
Comment classer un citron à partir d’un ensemble d’images ?
�5
Où dois- je aller ?
?
??
?
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SOMMAIRE
I. La chaîne générale de traitement des images
II. La segmentation des images
III. Relevé des caractéristiques du citron
1. La couleur
2. La taille / Le volume
IV. Classification globale du citron
V. Limites et Améliorations possibles
�6
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I. LA CHAÎNE GÉNÉRALE DE TRAITEMENT DES IMAGES
Acquisition des images
Pré-traitement des images
Segmentation des images
Extraction des caractéristiques
Classification
C2
C2
C2
Chaîne générale de traitement des images
�7
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II. LA SEGMENTATION DES IMAGES
Le fond de l’image est retiré par simple comparaison
=
Choix d’une couleur de fond en contraste avec la couleur du fruit
Élimination des pixels voisins de la couleur du fond, par comparaison à un seuil (déterminé expérimentalement)
La suppression du fond 1
Le choix de la couleur de fond est donc capital !
�8
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II. LA SEGMENTATION DES IMAGES
La suppression du fond 1
�9
La binarisation2
Image mise en niveaux de gris =
Chaque pixel correspond à une combinaison linéaire des
niveaux de couleurs de l’image originale.
Image noir et blanc =
Comparaison de chaque pixel de l’image en nuance de gris à un seuil
optimal proche de 0.96 (déterminé expérimentalement)
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II. LA SEGMENTATION DES IMAGES
La suppression du fond 1
La binarisation2
La détection de contour3
Utilisation du Laplacien =
Étude des passages par zéro du Laplacien de la fonction intensité de l’image I(x,y)
(détection des ruptures d’intensités)
Réalisation de la convolution de l’image par le noyau suivant :
0 1 01 -4 10 1 0
�10
𝛻I(x,y)=I(x,y+1)+ I(x+1,y)+ I(x,y-1)+I(x-1,y)-4I(x,y)
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�11
Suppression du fond de l’image
Moyenne des niveaux de rouge, vert et bleu du citron
[184,160,84]
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�12
M1
• Détermination de 3 catégories de couleurs de citrons
[103,185,18]
M2
[240,230,40] [220,130,50]
• Détermination des marges d’erreurs acceptables
Marge Rouge Vert Bleu
M180 70 100
-103 -85 -18
M215 25 120
-60 -90 -40
M335 9 50
-36 -30 -50
M3
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�13
Rouge
Vert
Bleu
• Classification d’un citron selon sa couleur
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�14
Rouge
Vert
Bleu
• Classification d’un citron selon sa couleur
M1M2
M3
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�15
Rouge
Vert
Bleu
• Classification d’un citron selon sa couleur
M1
M3
M2
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�16
Rouge
Vert
Bleu
• Classification d’un citron selon sa couleur
M1
M3
M2
Candidat à tester
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
1. La couleur du citron
�17
M1M3
M2
Candidat à tester
Résultat expérimental :
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
2. La taille / Le volume
�18
90°364 pixels
241 pixels
Supposition d’un axe de révolution
Détection de contour Mesure de la largeur et de la longueur
La taillea
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
2. La taille / Le volume
�19
150 mm
Image
640 pixels
150 mm640 pixels
1 pixel 0,23 mm
Conversion des pixels en mètres:
La taillea
Exemple:Largueur :
Longueur :
241 pixels
364 pixels
55,4 mm
83,7 mm
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
2. La taille / Le volume
�20
90°
Volume = ∑ volumes des cylindres élémentaires
Supposition d’un axe de révolution
Détection de contour Échantillonnage selon cet axe en cylindres élémentaires
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
2. La taille / Le volume
�21
Représentation du citron en 3 dimensions :
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III. RELEVÉ DES CARACTÉRISTIQUES DU CITRON
2. La taille / Le volume
�22
Classification d’un citron par sa taille et son volume:
Catégorie Diamètre du citron (en mm)
Volume du citron (en 10-6 m3)
C1 (petit) 45 à 53 <100
C2 (moyen) 53 à 68 100> et <200
C3 (grand) 68 à 83 >200
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IV. CLASSIFICATION GLOBALE DU CITRON
COULEUR
M1 M2 M3/ non conforme
Vendu en jus
C1 C2
TAILLE/VOLUME TAILLE/VOLUME
Q1 Q7 : Vendu en jusQ2
Classification en cascade
�23
C3
Q3
C1 C2
Q4 Q5
C3
Q6
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IV. CLASSIFICATION DU CITRON
Résultats expérimentaux et discussion :
Taille
Couleur Longueur (en cm) Largeur (en cm) Volume (en 10-6.m3)
Citron Réel TA Réel TA Réel TA Réel TA
1 C1 C1 11 13,9 6,3 8,68 195 403
2 C2 C1 11,3 15,1 6 7,77 200 408
3 C1 C1 9,4 12,2 6,3 8,4 190 418
4 C2 C2 8,5 11 5,8 7,3 150 288
5 C2 C2 8,4 10,8 5,6 7,3 145 268
6 C2 C1 6,3 8,65 5,4 7,4 120 231
7 C2 C2 5,8 7,75 4,9 6,58 85 167
8 C1 C1 5,5 7,0 4,9 6,07 70 209Écart relatif 25 % 31,12 % 99,57 %
�24TA: Triage Automatique
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V. LIMITES ET AMÉLIORATIONS POSSIBLES
Limites :
• Précision des mesures
• Important impact de la luminosité sur les images
�25
OMBRE REFLET
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V. LIMITES ET AMÉLIORATIONS POSSIBLES
Améliorations:
• Temps et Mémoire des algorithmes
• Construction d’une structure de classification plus solide en évaluant plus de caractéristiques (forme, égratignures, texture de l’épiderme, teneur en jus…)
�26
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FIN MERCI DE VOTRE ATTENTION
�27
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ANNEXE
Principe de la convolution entre une image et un noyau K :
�28
I(1,1) I(1,2)
I(2,1)
I(x,y)
I(n,m)
*K(1,1) K(1,2) K(1,3)
K(2,1) K(2,2) K(2,3)
K(3,1) K(3,2) K(3,3)
Image originale de taille n x m
=
A
K(1,1)*I(1,1) + K(1,2)*I(1,2) + K(1,3)*I(1,3) + K(2,1)*I(2,1) + K(2,2)*I(2,2) + K(2,3)*I(2,3) + K(3,1)*I(3,1) + K(3,2)*I(3,2) + K(3,3)*I(3,3)
A =
Nouvelle image de taille (n-2) x (m-2)
Noyau de taille 3 x 3