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- W71160778 abstract "Le travail presente dans cette these porte sur l'inspection de surfaces metalliques industrielles. Nous proposons de generaliser des methodes de l'imagerie hyperspectrale a des donnees multimodales comme des images optiques multi-canales, et des images thermographiques multi-temporelles. Dans la premiere application, les cubes de donnees sont construits a partir d'images multi-composantes pour detecter des defauts de surface. Les meilleures performances sont obtenues avec les eclairages multi-longueurs d'ondes dans le visible et le proche IR, et la detection du defaut en utilisant l'angle spectral, avec le spectre moyen comme reference. La deuxieme application concerne l'utilisation de l'imagerie thermique pour l'inspection de pieces metalliques nucleaires afin de detecter des defauts de surface et sub-surface. Une approche 1D est proposee, basee sur l'utilisation du kurtosis pour selectionner la composante principale parmi les premieres obtenues apres reduction des donnees avec l’ACP. La methode proposee donne de bonnes performances avec des donnees non-bruitees et homogenes, cependant la SVD avec les algorithmes de detection d'anomalies est tres robuste aux perturbations. Finalement, une approche, basee sur les techniques d'analyse de franges et la lumiere structuree est presentee, dans le but d'inspecter des surfaces metalliques a forme libre. Apres avoir determine les parametres decrivant les modeles de franges sinusoidaux, l'approche proposee consiste a projeter une liste de motifs dephases et a calculer l'image de phase des motifs enregistres. La localisation des defauts est basee sur la detection et l'analyse des franges dans les images de phase." @default.
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