ا ﺔﻴﺒﻌﺸﻟا ﺔﻴﻃاﺮﻘﻤﻳﺪﻟا ﺔﻳﺮﺋاﺰﺠﻟا ﺔﻳرﻮﻬﻤﺠﻟ
REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE
ﻲﻤﻠﻌﻟا ﺚﺤﺒﻟا و ﻲﻟﺎﻌﻟا ﻢﻴﻠﻌﺘﻟا ةرازو
MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
Conférence Internationale sur le Soudage, le CND et l’Industrie des Métaux, IC-WNDT-MI’10 Oran, 28 - 30 novembre 2010. Site web : http://www.csc.dz/wcndt-10
Université Saad Dahlab Blida Centre de Recherche Scientifique et Technique en Soudage et Contrôle.
CSC, BP 64 Chéraga, Alger. Tél. /Fax 021 37 18 21 Université Hadj Lakhdar
Batna
DETECTION AUTOMATIQUE DES DEFAUTS DANS DES IMAGES INDUSTRIELLES ULTRASONORES EN UTILISANT LES SUPPORTS
VECTORS MACHINES (SVM)
Kechida Ahmed a,b,*, Redouane DRAIa, Abderrezak GUESSOUMb
a Division de traitement du signal et de l’image, Centre de recherche scientifique et technique en soudage et contrôle. Route de Dély-brahim BP 64 CHERAGA - ALGERIE.
bDépartement d’Electronique, Faculté des sciences de l’ingénieur, Université Sâad Dahlab de Blida, BP 120, Route de Soumaa, 09000 Blida, Algeria.
ahmed_kechida@yahoo.fr
Résumé :
Dans cet article, nous présentons une approche de segmentation pour la détection des défauts dans des images ultrasonores du type T.O.F.D (Time Of Flight Diffraction). Notre approche se décompose en trois étapes : extraction des vecteurs d’attributs pour chaque pixel en utilisant la décomposition par paquées d’ondelettes ensuite l’optimisation de ces derniers par l’analyse en composantes principales (PCA). Finalement la classification par les Supports Vectors Machines (SVMs) de chaque pixel comme « défaut ou non-défaut ». L’approche proposée est testée sur des images T.O.F.D obtenues l’échelle industrielle.
Mots clés : Analyse de texture, Contrôle non destructif, Détection de défaut, Image T.O.F.D (Time Of Flight Diffraction), Transformée en ondelettes, PCA, SVMs.
