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Résumé

L'avis général de tous les participants a été qu'il était possible d'obtenir une détection précise et une délimitation/segmentation des défauts. Les problèmes posés par l'éclairage, la vitesse des bandes et les variations de la surface de fond pourraient être traités avec la technologie disponible. Cepdendant, dans le cas de la classification ou de l'identification des défauts, alors que les résultats étaient généralement bons en différé, ils se détérioraient en direct. Cela nous a amenés à remarquer qu'il y avait une limite à la quantité d'informations donnée par l'image seule; des données de production et de produit seraient donc requises pour obtenir une bonne classification. Les participants ont également signalé les avantages que présenteraient des données contextuelles. Étant donné le besoin de données non-images et de données images pour la classification, la classification en temps réel n'est pas nécessaire. Les défauts présents sur une longueur de feuillards doivent être évalués, et on disposerait donc de nombreuses secondes pour l'analyse conduisant à la classification.

Informations supplémentaires

Auteurs: HADDAD A, IRSID, Maizières-lès-Metz (FR)
Références bibliographiques: EUR 17807 FR (1997) 64pp., FS, ECU 11.50
Disponibilité: Available from the (2)
ISBN: ISBN 92-828-1979-5