Recherche d`algorithmes de sélection automatique d`un modèle d

Objectif du projet
Une pression accrue sur les réglementations étatiques et internationales oblige
les clients de Bobst à assurer la qualité d’impression dans des zones spécifiques
des boîtes. Principalement dans les zones de posologie (p.ex : domaine
pharmaceutique), mais également dans des logos de marque.
Actuellement un opérateur définit ces zones manuellement, une définition
automatique de ces zones aurait une plus-value substantielle : temps de mise en
route réduit, assurance d’une inspection de haute qualité.
Méthodes | Expériences | Résultats
L’algorithme est développé en plusieurs étapes. Une étape pre-processing
permet de convertir une image originale en image monocouleur sur laquelle
les zones de texte apparaissent avec un fort contraste. Afin de classifier les
éléments restants en deux catégories zones texte ou zones non-texte,
l’étape de processing évalue toutes ces zones selon plusieurs critères
établis sur base d’analyse (histogrammes, projections, intensités). L’étape
de segmentation permet de regrouper par des transformations
morphologiques les zones entre elles puis de les délimiter.
Pour évaluer les performances de l’algorithme proposé nous effectuons
une comparaison automatique avec les résultats finaux et une
segmentation à la main. Pour des emballages pharmaceutiques nous
obtenons des résultats qui sont semblable à plus de 80% d’une
segmentation manuelle.
L’algorithme est encore faible dans l’identification de zones non-texte de
type image (photo en arrière-plan, dessins en arrière-plan) qui sont
principalement présents sur d’autres type d’emballage.
Recherche d’algorithmes de sélection
automatique d’un modèle d’alignement.
Diplômant/e Johan Dreydemy
Travail de diplôme
| édition 2016 |
Filière
Systèmes industriels
Domaine d’application
Infotronic
Professeur responsable
Pierre Roduit
[email protected]
Partenaire
BOBST Mex SA
Image après binarisation. Zones de texte identifiées