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Languages: French
Types: Article
Subjects: Métrologie thermique, Peintures thermo-sensibles, Imagerie, Classification colorimétrique, Réseaux de neurones, Statistiques bayésiennes, Reconstruction 3D, 530
Le contexte de cette étude est le développement d'un système de mesure de température par imagerie de Peintures Thermo-Sensibles (PTS). La couleur de ce revêtement évolue irréversiblement avec l'élévation de température. Les PTS sont utilisées dans l'industrie aéronautique, mais l'analyse est encore effectuée par l'opérateur. Notre objectif est de mettre en place un procédé de mesure automatique, utilisant une caméra couleur 3CCD reliée à un système d'acquisition et de traitement d'images, qui restitue la température maximale atteinte en tout point d'un objet tridimensionnel. Pour chaque peinture, la correspondance entre la couleur et la température est établie à partir d'une base de données qui sert de référence pour analyser d'autres pièces. Nous avons défini un réseau de neurones qui fournit une approximation de la température à partir des données colorimétriques. Son apprentissage constitue la caractérisation de la peinture et détermine une fonction couleur-température. La classification consiste en l'application de cette fonction sur les images à analyser. Un traitement particulier est mis en œuvre pour pallier à l'influence des variations d'intensité. Avant la reconstitution tridimensionnelle qui établit la correspondance entre l'image et l'objet, il est indispensable d'étalonner géométriquement la prise de vue. De plus, certaines pièces nécessitent d'être observées depuis plusieurs points de vue, à partir desquels les informations sont regroupées. Le résultat final est une cartographie de température reliée au modèle CAO de l'objet. The context of this study is the development of a temperature measurement system using imaging techniques and Thermal Paints (TP). The color of such a coating irreversibly changes with temperature. TP are used by aeronautical manufacturers, but rendering is still a human process. Our aim is to develop a whole, measurement device, including a 3CCD color camera, connected to an image acquisition and processing system, which gives temperature in a 3D object. For each paint, correspondence between color and temperature is established from an image of calibrated coupons separately brought to different temperatures, thus yielding a reference data base used for analyzing other parts. Components to be tested are shot with the same imaging system as samples. Temperature images are obtained by color classification. A temperature approximation is computed from color data by a neural network. The leaming stage can be considered as the Thermal Paint characterization, and it defines a color-to-temperature function, used for classification of unknown images. A particular attention is paid to lighting problems. A geometric calibration of the shot is needed in order to map image and object. Several shots are required for complex components, and temperature data issued from different images are merged during the geomenic reconstruction stage. The fnal result is a 3D temperature map on mechanical components associated with CAD mesh.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.

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