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On relate dans cette contribution la pertinence de l’utilisation des sédiments de dragage portuaire dans la formulation de matériaux silico-calcaires expansés, curés et solidifiés par voie hydrothermale. Les Bétons Aérés Autoclavés (BAA) présentés ici, sont formulés avec une substitution totale du sable quartzeux par des sédiments de dragage portuaire. La résistance en compression maximale de 2,3 MPa a été atteinte dans un autoclave de paillasse préalablement mis sous vide. S’agissant des conditions de cure hydrothermale, le BAA est durci sous une température de 180°C et une pression de vapeur saturante de l’eau de 10 bars. La structure poreuse des macropores et des pores mesogel se rapproche de celle obtenue pour le béton cellulaire industriel., Academic Journal of Civil Engineering, Vol 37 No 1 (2019): Special Issue - RUGC 2019 Sophia Antipolis

International audience; La maîtrise de l’apparence des surfaces tient un rôle clef dans de nombreuses industries. De par son lien fort avec la subjectivité humaine, le contrôle qualité d’aspect est encore fréquemment réalisé manuellement par des contrôleurs humains. Or il a été observé que ce type d’inspection présente une variabilité importante, impliquant des difficultés à garantir une inspection efficace dans un contexte industriel. Pour répondre à cette problématique, l’automatisation de ce contrôle apparaît comme une solution pertinente pour répondre à la fois aux besoins croissants de productivité et de qualité à fournir aux clients.Ce poster expose tout d'abord les principales problématiques qui sont à l'origine du développement cette automatisation, puis met en évidence le caractère spécifique des dispositifs développés à l'heure actuel, avant de présenter certaines pistes d'évolution vers des systèmes plus génériques.

La maîtrise de l’apparence des surfaces tient un rôle clef dans de nombreuses industries. De par son lien fort avec la subjectivité humaine, le contrôle qualité d’aspect est encore fréquemment réalisé manuellement par des contrôleurs humains. Or il a été observé que ce type d’inspection présente une variabilité importante, impliquant des difficultés à garantir une inspection efficace dans un contexte industriel. Pour répondre à cette problématique, l’automatisation de ce contrôle apparaît comme une solution pertinente pour répondre à la fois aux besoins croissants de productivité et de qualité à fournir aux clients.Ce poster expose tout d'abord les principales problématiques qui sont à l'origine du développement cette automatisation, puis met en évidence le caractère spécifique des dispositifs développés à l'heure actuel, avant de présenter certaines pistes d'évolution vers des systèmes plus génériques.

Mastering the visual quality of industrial goods is a more and more important concern for companies nowadays, in numerous business sectors. In order to ensure this mastery, industrial companies adopt methods and processes based on visual inspection of products. Nonetheless, human visual inspection in the industry is showing a problematical variability of its results, partly due to the subjective aspect of this kind of control. From this assessment, several strategies has been developed to reduce this variability. The first one consists in modelling and formalizing the human control process to help industrial operators to control more repeatedly. The second lies in developing automated inspection systems, naturally very repeatable, but however still currently not very flexible and adaptable in terms of applications. The development of more generic systems, capable of detecting various types of anomalies on various types of products, is a current challenge for the automated inspection.This thesis work deals with bringing these two approaches together. Drawing inspiration from the human visual control processes to develop an automated control system, and more precisely from the use of various lighting angles to observe a product, we aim to bring together the strong repeatability of automatedsystems with the flexibility of the human practices. To this end, a detailed study is proposed, from the specifications of an automated inspection system inspired by the human control in an industrial context, to the development of its different components : the acquisition of multi-lighting information, the extraction of features from the images and their reduction, and finally the classification leading to a decision concerning the product’s quality. For each step a bibliographic study of the existing methods is produced and contrasted with the industrial constrains. Moreover, some innovative methodological contributions for the extraction and the reduction of features are also proposed. The first one consists in using coefficients coming from Discrete Modal Decomposition of images as relevant features for classification. The second one lies in proposing a new feature selection method using a criteria based on T² statistic and control charts. The union between the bibliographic investigations and the methodological contributions coming out of this thesis work leads finally to a proposition for an innovative approach of automated visual control using a multi-lighting information. The implementation of this approach on industrial plastic samples enable to highlight the interest of this method to detect visual defects, in comparison to a more classic method using only one lighting angle.; La maitrise de la qualité visuelle des produits constitue un enjeu toujours plus important pour les entreprises à l’heure actuelle, dans de très nombreux secteurs d’application. Afin de garantir cette maîtrise, les industriels se dotent de méthodes et processus axés sur le contrôle visuel des produits. Néanmoins, le contrôle visuel humain en industrie est confronté à des problèmes de variabilité des résultats, dus en partie à l’aspect subjectif de ce type d’inspection. A partir de ce constat, différentes stratégies ont été développées pour réduire cette variabilité. La première consiste en la modélisation et la formalisation du contrôle humain pour aider les opérateurs à réaliser le contrôle de manière plus répétable. La seconde réside dans le développement de systèmes de contrôle automatisés, très répétables par nature, mais cependant encore à l’heure actuelle peu flexibles et adaptables en terme d’applications. Le développement de systèmes plus génériques en terme de variété de défauts à détecter et de types de pièces à observer constitue donc un challenge pour le domaine de l’inspection automatisée.Ce travail de thèse porte sur le rapprochement de ces deux approches. En s’inspirant des pratiques du contrôle visuel humain pour développer un système de contrôle automatisé, et plus particulièrement de l’exploitation de divers angles d’éclairages pour observer les produits, nous souhaitons allier la forte répétabilité des systèmes automatiques avec la flexibilité des pratiques humaines. Dans cet objectif, une étude détaillée est proposée, partant de la définition du cahier de charges d’un système de contrôle automatisé inspiré du contrôle humain dans un contexte industriel, puiss’intéressant ensuite à ses différentes composantes : l’acquisition de l’information multi-éclairages, l’extraction d’attributs des images et leur réduction, et enfin la classification menant à une décision quant à la qualité du produit inspecté. Pour chaque étape une étude bibliographique des méthodes existantes est menée et mise en regard des contraintes de l’application industrielle. De plus, des contributions méthodologiques innovantes pour l’extraction et la réduction d’attributs sont également proposées. La première consiste en l’utilisation de paramètres issus de la Décomposition Modale Discrète des images comme descripteurs pertinents dans un objectif de classification. La seconde réside dans la proposition d’une nouvelle méthode de sélection d’attributs mettant en oeuvre un critère d’évaluation fondé sur la statistique du T² et les cartes de contrôle. L’union des investigations bibliographiques et des contributions méthodologiques issues de ces travaux de thèse mène enfin à la proposition d’une approche innovante exploitant une information multi-éclairages pour le contrôle visuel automatisé. La mise en oeuvre de cette approche sur des échantillons issus de l’industrie plastique permet de mettre en avant l’intérêt de cette dernière pour la détection de défaut d’aspect par rapport à une méthode plus classique n’exploitant qu’un seul angle d’éclairage.

Feature extraction is a key step in image processing for pattern recognition and machine learning processes. Its purpose lies in reducing the dimensionality of the input data through the computing of features which accurately describe the original information. In this article, a new feature extraction method based on Discrete Modal Decomposition (DMD) is introduced, to extend the group of space and frequency based features. These new features are called modal features. Initially aiming to decompose a signal into a modal basis built from a vibration mechanics problem, the DMD projection is applied to images in order to extract modal features with two approaches. The first one, called full scale DMD, consists in exploiting directly the decomposition resulting coordinates as features. The second one, called filtering DMD, consists in using the DMD modes as filters to obtain features through a local transformation process. Experiments are performed on image texture classification tasks including several widely used data bases, compared to several classic feature extraction methods. We show that the DMD approach achieves good classification performances, comparable to the state of the art techniques, with a lower extraction time., 12 pages, 5 figures. Accepted and to be published in Pattern Recognition Letters

National audience; — Le contrôle qualité visuel des produits est actuellement incontournable dans de nombreuses industries. Or il a été observé que ce type d'inspection présente une variabilité importante, impliquant des difficultés à garantir un contrôle efficace dans un contexte industriel. De nombreux travaux portant sur l'automatisation de ce processus ont ainsi été menés pour répondre aux besoins croissants de productivité et de qualité à fournir aux clients. Il apparait que la plupart des systèmes développés à l'heure actuel répondent à des applications spécifiques. En effet, ce type de dispositifs est bien adapté pour répondre à des problématiques industrielles requérant à la fois efficacité et rapidité. Cependant, ils sont en contrepartie très peu souples pour s'adapter à d'autres situations. Cet article présente brièvement certaines pistes de recherches futures dans ce domaine, basées sur une évolution vers des systèmes plus génériques. Les leviers identifiés sont un élargissement des échelles d'inspection, une augmentation de la quantité d'information acquise et enfin l'utilisation d'outils de classification non-supervisés permettant un apprentissage sans éléments d'entrainement identifiés à l'avance. La littérature de différents domaines d'application de ces techniques comme par exemple le textile ou encore l'industrie des métaux sert de support à cette réflexion.