Dissertations / Theses on the topic 'Inspection automatique'

Qualité et flexibilité sont les deux atouts de l'industrie textile des pays industrialisés pour faire face à la concurrence. Pour jouer son rôle de référence, le contrôle qualité doit être automatisé. Insuffisantes, les machines actuelles doivent être améliorées tant au niveau des méthodes que des matériels: c'est ce qui a été fait dans le cadre d'un programme BRITE. Les travaux ont porté sur les méthodes et particulièrement sur l'extraction des défauts de leur contexte texture. La méthode proposée s'appuie sur un principe connu, la transformée de Fourier et débouche sur un filtrage nouveau permettant une détection de parties de défaut, qu'il faut donc compléter par une procédure spécifique de chainage intra et intercamera. Étendue aux tissus tissés teints, la méthode offre de nouvelles possibilités en matière de segmentation d'image colorée. La réalisation d'un prototype correspondant de machine d'inspection a permis de constater (pour des tissus monochromes) la qualité des résultats, à un type de défaut près et de garantir la faisabilité industrielle de cette machine. Pour les tisses teints, les tests sont probants mais demandent une validation industrielle.

Le système automatique requiert 2 aspects: le zonage expert de l'image d'une peau; l'inspection adaptée de chaque zone de l'image. On propose une technique de zonage automatique adaptée à la taille et à la forme de la peau et une méthode d'analyse adaptée au matériau d'aspect perturbé qui est le cuir.

Dans le domaine mécanique, la qualité de surface (rugosité et texture) est un requis qualité très important pour les pièces. Spécialement dans des secteurs tel que l’aéronautique et l’automobile, ce requis est critique pour la fiabilité en fatigue. En effet, l’amorce des fissures est directement liée à la qualité de surface. La mesure de la rugosité se fait généralement dans un poste de métrologie ‘off line’ avec des instruments et des techniques très variés et qui consomment généralement beaucoup de ressources (temps, opérateurs et équipement). Les systèmes de mesure sans contact (ex. crayon confocal) proposés aujourd’hui dans le secteur sont, non seulement sont très couteux, mais aussi très encombrant pour une utilisation dans un poste d’usinage. L’objectif principal de cette thèse est de développer des stratégies pour évaluer la rugosité de surface automatiquement, sans contact et qui peuvent être intégrées directement dans un centre d’usinage. Ces stratégies doivent se baser sur des algorithmes et des modèles empiriques permettant d’estimer, avec une précision acceptable, la qualité du fini des pièces usinées. Dans la première partie de ce travail, on s’est attardé sur le développement d’un modèle d’estimation de la rugosité en fraisage à partir de paramètres issus d’un système de vision 2D. Aux termes des travaux préliminaires, nous avons constaté que parmi les modèles prédictifs disponibles dans la littérature aucun ne semble être adapté à l'usinage à grande vitesse; ils sous-estiment la rugosité arithmétique (R) par rapport aux mesures expérimentales. Compte tenu de ces informations, nous avons mis en place et validé un modèle empirique qui permet une évaluation de la rugosité arithmétique R à partir d’une image captée par une caméra et de la connaissance à priori du paramètre d'usinage "avance par dent". Ce modèle prend également en compte le type de matériau usiné et l'outil de coupe utilisé (revêtements et géométrie). Nous avons démontré que les autres paramètres d’amplitude du profil ( ) ainsi que le paramètre espacement R peuvent être également estimée à l'aide de modèles similaires. La critique la plus importante aux modèles proposés par nos premiers travaux a été la nécessité d’introduire un paramètre propre à l’usinage : l’avance par dent. Idéalement, un système de mesure devrait être indépendant. Pour contourner cette contrainte, la suite de nos travaux a été orientée vers le développement d’un système de vision complétement indépendant des connaissances des paramètres d’usinage. Uniquement la connaissance préalable du matériau usiné est maintenue. La seconde partie de nos travaux présente le développement de nouveaux descripteurs issus de l’image de la surface usinée prise avec un microscope digital. Le but est d’implémenter un système de post-traitement ayant le potentiel d'évaluer, rapidement et sans contact, la rugosité de surface des pièces usinées. L'étude a montré également que d’autres paramètres de rugosité ( et ) peuvent être estimé en utilisant uniquement les caractéristiques extraites des images et des modèles sans avoir besoin de connaître les paramètres d'usinage utilisés pour générer la surface.

L'inspection automatique, branche particulière du traitement d'image est un des champs majeurs d'application industrielle de la vision artificielle. Souvent empirique, l'ingénierie en ce domaine ne résout les problèmes posés qu'au cas par cas; il lui serait profitable de disposer d'une méthodologie ouverte et systématique. Dans une première étape, nous présentons une tentative d'unification des méthodes, après une classification des types de techniques employées: une expression mathématique générale tente de caractériser la méthodologie par type et sous-type. En second lieu, trois des quatre types de systèmes sont analysés grâce à un exemple par type au travers de deux applications industrielles et d'un prototype de laboratoire. Les deux premières opérationnelles et la troisième en cours d'intégration permettent de dégager les caractéristiques générales des méthodes correspondantes et de présenter une technique originale susceptible de développer une nouvelle méthode d'extraction de contour temps réel. Enfin sont établies les caractéristiques principales d'un système-type d'inspection généralisée.

À l’échelle mondiale, la récolte de céréales atteint plusieurs milliards de tonnes chaque année. Les producteurs céréaliers échangent leurs récoltes selon un prix déterminé par la qualité de leur production. Cette évaluation, appelée agréage, est réalisée pour chaque lot sur un échantillon jugé représentatif. La difficulté au cours de cette évaluation est de parvenir à parfaitement caractériser l'échantillon. Il faut pour cela qualifier chacun de ses éléments, en d'autres termes, il est nécessaire d'évaluer chaque grain de céréale de manière individuelle. Cette opération est historiquement réalisée par un opérateur qui isole chaque grain manuellement pour l’inspecter et l'évaluer. Ce procédé est exposé à différents problèmes : d'une part les résultats obtenus par un opérateur ne sont pas parfaitement répétables : son état de fatigue visuelle peut influencer son appréciation ; d'autre part l'évaluation dépend de l'opérateur : elle n'est pas reproductible, les résultats peuvent varier d'un opérateur à l'autre. Cette thèse a donc pour but de mettre au point un système capable de réaliser cette inspection visuelle.Le système d’acquisition est présenté dans un premier temps. Cette enceinte contient les dispositifs d’éclairage et d’acquisition d’images. Différents outils ont été mis en œuvre pour s’assurer de la justesse et de la stabilité des acquisitions. Une méthode d’apprentissage de modèles de forme est ensuite présentée : elle a pour but de définir et de modéliser le type de forme des grains de l’application considérée (blé, riz, orge). Cette étape est réalisée sur une image d’objets isolés. Deux méthodes de détection sont ensuite présentées : une approche déterministe et une approche probabiliste. Ces deux méthodes, mises au point pour segmenter les objets d’une image, utilisent des outils communs bien qu’elles soient conçues différemment. Les résultats obtenus et présentés dans cette thèse démontrent la capacité du système automatique à se positionner comme une solution fiable à la problématique d’inspection visuelle de grains de céréales
In agriculture, the global grain harvest reached several billion tons each year. Cereal producers exchange their crops at a price determined by the quality of their production. This assessment, called grading, is performed for each set on a representative sample. The difficulty of this assessment is to fully characterize the sample. To do so, it is necessary to qualify each of its elements. In other words, it is necessary to evaluate each individual cereal grain. Historically, this has been performed manually by an operator who isolates each evaluated grain. This method is exposed to various problems: firstly, results obtained by an operator are not perfectly repeatable. For example, eyestrain can influence the assessment. On the other hand the evaluation depends on the operator: it is not reproducible. The results can vary from one operator to another. The aim of this thesis is to develop a system that can handle this visual inspection. In a first time, the acquisition system is introduced. Image acquisition and lighting parts are placed in a cabin. Several methods have been introduced to manage accuracy and stability of the acquisitions. Then, a shape model learning is detailed: this step, based on an image with manually separated objects, defines and modelizes shape of the considered cereal grains (wheat, rice, barley). Two detection approaches are then introduced: a deterministic method and a probabilistic one. Both are based on the same tools to process the objects segmentation of an image, but they deal with the question in a different way. The results provided by the system and presented in this thesis emphasize the ability of this automatic system to process the visual inspection of food products

Les applications Web actuelles offrent de plus en plus de services. Pour éviter les difficultés d'usage de ces applications, l'utilisabilité doit être assurée. L'évaluation de l'utilisabilité est une tâche qui requiert une expertise en ergonomie logicielle. Cette expertise peut être capitalisée sous forme de recommandations qui sont l'expression d'une connaissance en ergonomie et qui vont aider à l'évaluation. Toutefois, puisqu'il est nécessaire d'appliquer celles-ci de manière systématique, leur inspection manuelle peut s'avérer laborieuse. Pour ne pas être limité par l'inspection manuelle, des outils ont été développés pour guider et supporter l'inspection automatique. Un des avantages de ces outils est que les connaissances en ergonomie y sont directement intégrées. De plus, le manque d'experts et le coût élevé des autres méthodes d'évaluation font que l'inspection automatique est une méthode adaptée. Cependant, ces outils ne peuvent évaluer que l'application finale et si des erreurs sont détectées, des modifications importantes de l'application peuvent avoir lieu. Dans cette thèse nous proposons une méthode d'évaluation basée sur modèles permettant de s'assurer tout au long du cycle de vie de l'utilisabilité des applications Web développées. Nous avons établi une ontologie qui organise les recommandations autour des éléments de l'interface pour identifier précisément quels éléments évaluer à chaque étape du cycle de vie. .
The increasing use of the Web as a software platform together with the advance of technology has promoted Web applications as a start point for delivering information and services. Facing to the ever growing number of users, usability became a major requirement for the universal access of Web applications. In the last years, a number of evaluation methods have been developed by researchers, practitioners and Information Technology companies to help organizations to identify and to fix usability problems. However, usability evaluation of Web sites is not a straightforward process. On one hand, usability evaluation requires some knowledge and expertise in software ergonomics. One the other hand, due to constant evolution of Web application, it is required frequent evaluations to make sure that content updates do not introduce new usability problems. In order to overcome these limitations, much effort has been devoted in the development of tools for automating the inspection of usability and accessibility guidelines. However, tools currently available can only evaluate the final applications. In this thesis we propose a model-based evaluation method that allows ensuring the ergonomic quality of Web applications throughout the lifecycle. .

La croissance exponentielle des besoins et moyens informatiques implique un besoin croissant d’automatisation des procédés industriels. Ce constat est en particulier visible pour l’inspection visuelle automatique sur ligne de production. Bien qu’étudiée depuis 1970, peine toujours à être appliquée à de larges échelles et à faible coûts. Les méthodes employées dépendent grandement de la disponibilité des experts métiers. Ce qui provoque inévitablement une augmentation des coûts et une réduction de la flexibilité des méthodes employées. Depuis 2012, les avancées dans le domaine associé à l’étude des réseaux neuronaux profonds (i.e. Deep Learning) a permis de nombreux progrès en ce sens, notamment grâce au réseaux neuronaux convolutif qui ont atteint des performances proches de l’humain dans de nombreux domaines associées à la perception visuelle (e.g. reconnaissance et détection d’objets, etc.). Cette thèse propose une approche non supervisée pour répondre aux besoins de l’inspection visuelle automatique. Cette méthode, baptisé AnoAEGAN, combine l’apprentissage adversaire et l’estimation d’une fonction de densité de probabilité. Ces deux approches complémentaires permettent d’estimer jointement la probabilité pixel par pixel d’un défaut visuel sur une image. Le modèle est entrainé à partir d’un nombre très limités d’images (i.e. inférieur à 1000 images) sans utilisation de connaissance expert pour « étiqueter » préalablement les données. Cette méthode permet une flexibilité accrue par la rapidité d’entrainement du modèle et une grande versatilité, démontrée sur dix tâches différentes sans la moindre modification du modèle. Cette méthode devrait permettre de réduire les coûts de développement et le temps nécessaire de déploiement en production. Cette méthode peut être également déployée de manière complémentaire à une approche supervisée afin de bénéficier des avantages de chaque approche
Although studied since 1970, automatic visual inspection on production lines still struggles to be applied on a large scale and at low cost. The methods used depend greatly on the availability of domain experts. This inevitably leads to increased costs and reduced flexibility in the methods used. Since 2012, advances in the field of Deep Learning have enabled many advances in this direction, particularly thanks to convolutional neura networks that have achieved near-human performance in many areas associated with visual perception (e.g. object recognition and detection, etc.). This thesis proposes an unsupervised approach to meet the needs of automatic visual inspection. This method, called AnoAEGAN, combines adversarial learning and the estimation of a probability density function. These two complementary approaches make it possible to jointly estimate the pixel-by-pixel probability of a visual defect on an image. The model is trained from a very limited number of images (i.e. less than 1000 images) without using expert knowledge to "label" the data beforehand. This method allows increased flexibility with a limited training time and therefore great versatility, demonstrated on ten different tasks without any modification of the model. This method should reduce development costs and the time required to deploy in production. This method can also be deployed in a complementary way to a supervised approach in order to benefit from the advantages of each approach

Cette thèse s'inscrit dans le contexte du développement d'outils numériques innovants au service de ce qui est communément désigné par Usine du Futur. Nos travaux de recherche ont été menés dans le cadre du laboratoire de recherche commun "Inspection 4.0" entre IMT Mines Albi/ICA et la Sté DIOTA spécialisée dans le développement d'outils numériques pour l'Industrie 4.0. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au développement de systèmes exploitant des images 2D ou des nuages de points 3D pour l'inspection automatique d'assemblages mécaniques aéronautiques complexes (typiquement un moteur d'avion). Nous disposons du modèle CAO de l'assemblage (aussi désigné par maquette numérique) et il s'agit de vérifier que l'assemblage a été correctement assemblé, i.e que tous les éléments constituant l'assemblage sont présents, dans la bonne position et à la bonne place. La maquette numérique sert de référence. Nous avons développé deux scénarios d'inspection qui exploitent les moyens d'inspection développés par DIOTA : (1) un scénario basé sur une tablette équipée d'une caméra, portée par un opérateur pour un contrôle interactif temps-réel, (2) un scénario basé sur un robot équipé de capteurs (deux caméras et un scanner 3D) pour un contrôle totalement automatique. Dans les deux scénarios, une caméra dite de localisation fournit en temps-réel la pose entre le modèle CAO et les capteurs mis en œuvre (ce qui permet de relier directement la maquette numérique 3D avec les images 2D ou les nuages de points 3D analysés). Nous avons d'abord développé des méthodes d'inspection 2D, basées uniquement sur l'analyse d'images 2D puis, pour certains types d'inspection qui ne pouvaient pas être réalisés à partir d'images 2D (typiquement nécessitant la mesure de distances 3D), nous avons développé des méthodes d'inspection 3D basées sur l'analyse de nuages de points 3D. Pour l'inspection 3D de câbles électriques présents au sein de l'assemblage, nous avons proposé une méthode originale de segmentation 3D des câbles. Nous avons aussi traité la problématique de choix automatique de point de vue qui permet de positionner le capteur d'inspection dans une position d'observation optimale. Les méthodes développées ont été validées sur de nombreux cas industriels. Certains des algorithmes d’inspection développés durant cette thèse ont été intégrés dans le logiciel DIOTA Inspect© et sont utilisés quotidiennement chez les clients de DIOTA pour réaliser des inspections sur site industriel
This thesis makes part of a research aimed towards innovative digital tools for the service of what is commonly referred to as Factory of the Future. Our work was conducted in the scope of the joint research laboratory "Inspection 4.0" founded by IMT Mines Albi/ICA and the company DIOTA specialized in the development of numerical tools for Industry 4.0. In the thesis, we were interested in the development of systems exploiting 2D images or (and) 3D point clouds for the automatic inspection of complex aeronautical mechanical assemblies (typically an aircraft engine). The CAD (Computer Aided Design) model of the assembly is at our disposal and our task is to verify that the assembly has been correctly assembled, i.e. that all the elements constituting the assembly are present in the right position and at the right place. The CAD model serves as a reference. We have developed two inspection scenarios that exploit the inspection systems designed and implemented by DIOTA: (1) a scenario based on a tablet equipped with a camera, carried by a human operator for real-time interactive control, (2) a scenario based on a robot equipped with sensors (two cameras and a 3D scanner) for fully automatic control. In both scenarios, a so-called localisation camera provides in real-time the pose between the CAD model and the sensors (which allows to directly link the 3D digital model with the 2D images or the 3D point clouds analysed). We first developed 2D inspection methods, based solely on the analysis of 2D images. Then, for certain types of inspection that could not be performed by using 2D images only (typically requiring the measurement of 3D distances), we developed 3D inspection methods based on the analysis of 3D point clouds. For the 3D inspection of electrical cables, we proposed an original method for segmenting a cable within a point cloud. We have also tackled the problem of automatic selection of best view point, which allows the inspection sensor to be placed in an optimal observation position. The developed methods have been validated on many industrial cases. Some of the inspection algorithms developed during this thesis have been integrated into the DIOTA Inspect© software and are used daily by DIOTA's customers to perform inspections on industrial sites

La recherche de modèles d'intérêt contenus dans des s'séquences de vues multiples d'une scène reste l'un des principaux problèmes de la vision par ordinateur actuellement. En dépit des grands progrès observés au cours des 40 dernières années, la vision par ordinateur ne parvient pas encore à répondre adéquatement quant à la manière d'inférer et de détecter des modèles d'intérêt dans des scènes pour lesquelles un ou plusieurs objet(s) sont vus depuis différents points de vue. Afin de surmonter ce problème, cette thèse propose de nouveaux algorithmes et prototypes capables de caractériser, d'inférer et de détecter des modèles d'intérêt en séquences avec des vues multiples de manière non calibrée, c'est-'a-dire sans connaissance à priori de la position du/des objet(s) par rapport ła (aux) caméra(s). Le travail réalisé s'articule autour de trois axes, divis'es en six articles qui constituent le corps de la thèse. (1) L'analyse de correspondances point par point à travers de marqueurs explicites et implicites sur les objets. (2) L'estimation de correspondances point par point 'a travers de multiples relations géométriques indépendantes du/des objet(s) qui composent la scène. (3) La prédiction du flux dynamique du déplacement généré par le mouvement de la caméra autour de l'objet. L'objectif principal de cette thèse est d'appuyer la prise de décision 'a travers d'une analyse dynamique et/ou géométrique du mouvement du/des objet(s) ou de la (des) caméra(s) pendant que ceux-ci se déplacent. Grâce à cette analyse, il est possible d'accroitre l'information sur la scène et l'(les) objet(s) 'a travers d'un processus inférentiel spécifique pour chaque cas. Il ressort des thématiques exposées qu'il est possible, par exemple, d'assister le processus d'inspection réalisé par un opérateur humain, de déterminer la qualité d'un produit de manière autonome, ou d'exécuter une action spécifique dans un acteur robotique. Bien que ces thématiques présentent des approches différentes, celles-ci ont le même ensemble de pas en ce qui concerne: (1) la détermination de la relation de correspondance de points ou de régions sur plusieurs images, (2) la détermination de la relation géométrique et/ou dynamique existante entre les correspondances estimées précédemment, (3) l'inférence de nouvelles relations sur les points dont la correspondance est inconnue en vue de caractériser le mouvement. Les variations les plus fortes correspondent 'a la manière dont la correspondance est estimée; au calcul de la dynamique et la géométrie entre les points correspondants; et enfin 'a la manière dont nous inférons une action particulière suite 'a un mouvement spécifique. Parmi les principaux résultats, on trouve le développement d'une méthodologie d'inspection non calibrée 'a vues multiples appliquée 'a l'analyse de la qualité des jantes de véhicules, le développement d'un prototype fonctionnel appliqué à l'inspection des cols de bouteilles de vin, une méthodologie de correspondance point par point géométrique capable de résoudre le problème de correspondance en deux et trois vues pour tout point d'intérêt, et enfin la reconnaissance de l'intention humaine pour les tâches de 'grasping' 'a travers de l'analyse du mouvement des yeux et de la main. 'A l'avenir, il restera encore 'a analyser les correspondances dynamiques 'a travers de caractéristiques invariantes, employer des méthodes d'analyse géométriques en séquences d'images radiologiques, et utiliser des modèles de détection d'intentions pour évaluer la qualité des objets.

Les laboratoires interprofessionnels laitiers sont actuellement confrontés à un problème de transmission rapide des résultats d'analyses aux producteurs et aux usines. Nous avons étudié et réalisé un système intégré de collecte des résultats de traitement et de diffusion qui a été installé au laboratoire d'Amilly. Chaque analyseur automatique a été couplé à un système de saisie et de prétraitement utilisant un microordinateur équipé des interfaces spécifiques. Tous les systèmes de saisie sont connectés en réseau vers un ordinateur central qui rassemble les résultats et gère la base de données. De multiples sorties sont disponibles pour la communication des résultats soit sous forme imprimée (bordereau) soit par consultation immédiate, aux producteurs et aux industriels laitiers. Des récapitulatifs sont effectués pour les services vétérinaires chargés de la surveillance sanitaire du cheptel bovin. Enfin certains résultats doivent également être communiqués au service du contrôle laitier sur un support informatique. Le système prend en compte les contraintes spécifiques de ce type de données en terme de fiabilité, de stockage, de disponibilité des données en ligne pour une durée importante
Nowadays, one of the major problems facing the inter professional dairy laboratories, is that of a rapid transfer of the analysis results to the producers as well as the factories. An integrated system for collection and distribution of data processing results has been developed and installed in Amilly laboratories. Each automatic analyser, coupled with an acquisition and pre-processing system, uses a mini computer equipped with the specific interfaces. All these acquisition system are connected, as a network, to the central computer which assembles the results and manages the data base. A multiple output facility provides the results, for the dairy producers and farmers, in either printed or fast reference forms. Summary statements are drawn up for the veterinary services in charge of the livestock. Certain results, based on computing informations, are prepared to use by the dairy control service. The system takes into account the specific limitations of this type of data as regards the viability, stocking and the availability of the data on line for a long period of usage

Les travaux présentés dans ce manuscrit s’inscrivent dans le contexte de l’inspection automatisée d’assemblages mécaniques aéronautiques par vision artificielle. Il s’agit de décider si l’assemblage mécanique a été correctement réalisé (assemblage conforme). Les travaux ont été menés dans le cadre de deux projets industriels. Le projet CAAMVis d’une part, dans lequel le capteur d’inspection est constitué d’une double tête stéréoscopique portée par un robot, le projet Lynx© d’autre part, dans lequel le capteur d’inspection est une caméra Pan/Tilt/Zoom (vision monoculaire). Ces deux projets ont pour point commun la volonté d’exploiter au mieux le modèle CAO de l’assemblage (qui fournit l’état de référence souhaité) dans la tâche d’inspection qui est basée sur l’analyse de l’image ou des images 2D fournies par le capteur. La méthode développée consiste à comparer une image 2D acquise par le capteur (désignée par « image réelle ») avec une image 2D synthétique, générée à partir du modèle CAO. Les images réelles et synthétiques sont segmentées puis décomposées en un ensemble de primitives 2D. Ces primitives sont ensuite appariées, en exploitant des concepts de la théorie de graphes, notamment l’utilisation d’un graphe biparti pour s’assurer du respect de la contrainte d’unicité dans le processus d’appariement. Le résultat de l’appariement permet de statuer sur la conformité ou la non-conformité de l’assemblage. L’approche proposée a été validée à la fois sur des données de simulation et sur des données réelles acquises dans le cadre des projets sus-cités
The work presented in this manuscript deals with automated inspection of aeronautical mechanical parts using computer vision. The goal is to decide whether a mechanical assembly has been assembled correctly i.e. if it is compliant with the specifications. This work was conducted within two industrial projects. On one hand the CAAMVis project, in which the inspection sensor consists of a dual stereoscopic head (stereovision) carried by a robot, on the other hand the Lynx© project, in which the inspection sensor is a single Pan/Tilt/Zoom camera (monocular vision). These two projects share the common objective of exploiting as much as possible the CAD model of the assembly (which provides the desired reference state) in the inspection task which is based on the analysis of the 2D images provided by the sensor. The proposed method consists in comparing a 2D image acquired by the sensor (referred to as "real image") with a synthetic 2D image generated from the CAD model. The real and synthetic images are segmented and then decomposed into a set of 2D primitives. These primitives are then matched by exploiting concepts from the graph theory, namely the use of a bipartite graph to guarantee the respect of the uniqueness constraint required in such a matching process. The matching result allows to decide whether the assembly has been assembled correctly or not. The proposed approach was validated on both simulation data and real data acquired within the above-mentioned projects

Automatisation de la magnetoscopie grace a un systeme de vision artificielle par ordinateur qui, en s'inserant dans les chaines de production, permet d'assurer la qualite des produits et la fiabilite des materiels servant a ces produits. On propose des solutions en ce qui concerne le procede physique d'inspection magnetique et l'algorithme de traitement d'images

Le diagnostic de pannes sur avions est caractérisé, notamment, par la présence éventuelle de plusieurs pannes à un moment donné et par la modification constante de l'état de l'avion au cours de son exploitation, due à l'arrivée de nouvelles pannes et aux actions de maintenance effectuées. Son amélioration permettrait de diminuer le nombre de déposes d'équipements injustifiées et donc de réduire les coûts de maintenance. Dans ce mémoire, l'auteur propose une méthode de diagnostic en ligne c'est-à-dire une méthode permettant, à tout moment, d'établir le diagnostic d'un système physique fonctionnant en continu (en particulier un avion) sur la base des informations disponibles à cet instant et de le réviser (et non pas le refaire) suite à l'arrivée de nouvelles informations. Ce raisonnement s'appuie essentiellement sur une connaissance profonde issue des ingénieurs de conception, à savoir l'architecture et le comportement du système physique en cas de panne. La méthode a été implémentée puis testée sur un sous-ensemble de l'Airbus A320.

Les infrastructures de collecte et de traitement des eaux usées représentent un investissement considérable pour les municipalités. La plupart des collectivités sont aujourd’hui confrontées au problème de la gestion durable de leur patrimoine vieillissant avec des besoins urgents de réhabilitation des infrastructures. Elles se doivent donc d’élaborer des stratégies de gestion patrimoniale efficace pour maintenir le niveau de service rendu et limiter l’augmentation des redevances. L’inspection télévisée (ITV) est la méthode standard utilisée depuis des décennies pour l'évaluation de la condition structurelle des réseaux d’assainissement. Dû à l’absence de réglementation et aux coûts élevés d’inspection, la plupart des collectivités n’ont qu’une connaissance partielle de la condition de leur réseau et manquent d’information pour planifier efficacement les actions de maintenance et renouvellement. Pour pallier à cette situation, des modèles numériques de détérioration ont été développés pour simuler la condition des conduites non-inspectées et prévoir l´évolution future de la condition des réseaux. Un des obstacles majeurs à l’appropriation de ces outils par les collectivités est le manque de preuves à grande échelle de leur bonne performance. D’autre part, l'influence de la quantité de données disponibles pour étalonner les modèles sur la fiabilité des prédictions est mal connue. Les taux d’inspection étant relativement faibles, les collectivités sont rarement assurées d’avoir les données nécessaires pour développer des modèles fiables. Enfin, de nombreuses collectivités reconnaissent les incertitudes liées aux données d’inspection mais aucune étude n’a pu mettre en évidence l’influence de ces incertitudes sur les résultats de modélisation. Ce travail de thèse vise à évaluer la performance des modèles de détérioration ainsi qu’à évaluer l’influence de la quantité de données disponibles sur la qualité de prédiction. Enfin, cette thèse a pour objectif de quantifier la fiabilité des données d’inspection et d’analyser l’influence de leur incertitude sur la performance des modèles de détérioration
Insufficient public and municipal investment represent a major challenge for the long term management of urban drainage systems. Utilities are challenged to develop efficient rehabilitation strategies in order to maintain the level of service. Closed-circuit television (CCTV) inspection is used since the 1980’s as industry standard for sewer investigation system and structural performance evaluation. Due to budget restrictions, inspection rates are generally low and municipalities tend to inspect only a small part of their network (e.g. in France, less than 5% according to Ahmadi et al., 2014). Since the definition of rehabilitation strategies is limited by the lack of information about sewer condition and remaining life, deterioration models have been developed to forecast the evolution of the system according to its current and past condition. One of the main factors hampering the uptake of deterioration modelling by utilities is the lack of real scale evidence of the tangible benefits provided. In particular, most utilities are concerned by the minimum amount of CCTV data required and the relevance of using such models on their networks with limited data availability. Finally, most utilities acknowledge the uncertainties in the procedure of sewer condition assessment, mainly due to the subjectivity of the coding operator. There is a strong need to quantify precisely the uncertainty of the sewer condition assessment procedure and its influence on the outcomes of deterioration modelling. The thesis aims at addressing these gaps by assessing the performance of sewer deterioration modelling using a case study with high CCTV data availability and by identifying the influence of CCTV data quality and availability on modelling performance. The study has been performed with a statistical (GompitZ) and a machine learning (Random Forest) deterioration models using the extensive CCTV database of the cities of Braunschweig and Berlin in Germany. Our results show, that at network level, both machine learning and statistical models can simulate with sufficient accuracy the condition distribution of the network, even in case of low data availability. At the pipe level, the machine learning model outperforms the statistical model. Regarding CCTV data uncertainty, our results highlight that the probability to inspect correctly a pipe in poor condition is close to 80-85% and thus the probability to overestimate the (good) condition of the pipe is close to 15-20% (False Negative). The impact of the uncertainties on the prediction of a deterioration model is not negligible. The analysis shows that the required replacement rate to maintain a constant proportion of segments in poor condition is underestimated if the uncertainties are not included in the analysis

Le transport routier évolue considérablement vers l’électrification dans le monde entier. Un marché pour les solutions de mobilité légère électrifiée a émergé. Les dispositifs à transmission intégrale joue un rôle important dans cette nouvelle tendance. Cette technologie offre de nouvelles opportunités et pose de nouveaux défis dans le contrôle de châssis globale « Global Chassis Control (GCC) » qui a récemment atteint des niveaux remarquables. Cette étude présente une approche de supervision pour le contrôle vertical, longi-tudinal et latéral dans les véhicules électriques légers. Le système de contrôle développé repose sur la méthode CRONE qui peut assurer la robustesse du degré de stabilité contre les variations paramétriques du système. Pour la dynamique verticale, diverses solutions de contrôle sont développées pour les suspensions automobiles afin d’améliorer le confort des passagers et la tenue de route. Pour la dynamique longitudinale, une étude de la fonction ABS est réalisée pour l’amélioration du système de freinage, tenant en compte l’effet de la dynamique verticale. Ensuite, une combinaison de contrôle ABS et de contrôle de suspension est présentée dans le but de réduire l’effet de détérioration de la dynamique vertical. Enfin, les travaux portent sur le dé-veloppement du contrôle latéral de la stabilité du véhicule, où l’effet de la dynamique verticale du véhicule est analysé. Les résultats obtenus permet-tent de vérifier l’efficacité des stratégies de contrôle conçues pour améliorer le confort, la maniabilité et la sécurité du véhicule. En outre, la bonne com-préhension de l’influence de la dynamique verticale, ainsi que le rôle clé de la suspension contrôlée sur les autres dynamiques du véhicule, ouvrira de nouveaux horizons pour le développement de nouvelles stratégies pour le contrôle global du châssis des véhicules électriques légers
Road transportation is shifting significantly toward electrification around the globe. A market for light electric mobility solutions had emerged where all-in-wheel devices are expected to play an important role in this new trend. This technology offers new opportunities and raises new challenges in Global Chassis Control (GCC) that rises, recently, to remarkable levels. This study is based on a supervision control approach for vertical, longitudinal, and lateral control in light electric vehicles. The developed control system designs rely on the CRONE method which can ensure the robustness of the stability degree against the system parametric variations. For vertical dynamics, various control solu-tions are developed for automotive suspensions to improve passenger comfort and road holding. For longitudinal dynamics, a study for the ABS function is done for braking system enhancement while considering the effect of the vertical dynamics. Then, a combination of ABS control and suspension control is presented in the sense of reducing the deterioration effect of vertical dynamics. Finally, the work is concerned by the development of vehicle lateral stability control, where the effect of the vehicle vertical dynamics was analyzed. The obtained results verify the effectiveness of the designed control strategies in enhancing the vehicle comfort, handling, and safety. Moreover, the well understanding of the influence of the vertical dynamics, as well as the key role of the controlled suspension on other vehicle dynamics, will open up new prospects to the development of new strategies for global chassis control of light electric vehicle