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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

2

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

3

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

4


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 :

5

1. Introduction








10

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


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



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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

7

x

y

z

13


• 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




• 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 =

+−

=⊥

⊥

14

8

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


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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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θm

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

θm ≈ 77° ⇒ pente maximale

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

10

Reconstruction de surfaces :

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


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 :

20

Caméra CCD 10 bits

Polariseur linéaire

Dôme d’éclairage diffus

Backlight


11

Calcul des images de polarisation :

21I ϕ ρ


0°5°180°

Acquisition

I

ρ

ϕ

Interpolation

θ

φ

Propriétésde la polarisation

1sintancostan

φθφθ

==qp

nϖ


Calcul de la surface :

p

q

x∂∂

y∂∂

Algorithme d’intégration itératif

22

12

Résultats :


23

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

Scanner 3D Acquisition

24

Résultats :


Scanner 3D Acquisition

13

1. Introduction









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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

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