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Inspection d'assemblages mécaniques par une approche Deep Learning 3D : résultats préliminaires
| العنوان: | Inspection d'assemblages mécaniques par une approche Deep Learning 3D : résultats préliminaires |
|---|---|
| المؤلفون: | Boughrara, Assya, Jovancevic, Igor, Ben Abdallah, Hamdi, Dolives, Benoit, Belloc, Mathieu, Orteu, Jean-José |
| المساهمون: | Institut Clément Ader (ICA), Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE-SUPAERO)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT École nationale supérieure des Mines d'Albi-Carmaux (IMT Mines Albi), Institut Mines-Télécom Paris (IMT)-Institut Mines-Télécom Paris (IMT), DIOTA, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS |
| المصدر: | sciencesconf.org:orasis2021:358559 ; ORASIS 2021 - 18ème journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur ; https://hal.science/hal-03339892 ; ORASIS 2021 - 18ème journées francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur, Centre National de la Recherche Scientifique [CNRS], Sep 2021, Saint Ferréol, France. 9 p ; https://orasis2021.sciencesconf.org/ |
| بيانات النشر: | HAL CCSD |
| سنة النشر: | 2021 |
| المجموعة: | Université Toulouse III - Paul Sabatier: HAL-UPS |
| مصطلحات موضوعية: | Inspection robotisée, Contrôle qualité, Modèle CAO, Deep Learning 3D, Scanner, Nuages de points 3D, Aéronautique, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] |
| جغرافية الموضوع: | Saint Ferréol, France |
| الوصف: | International audience ; Nos travaux de recherche sont menés dans le cadre du laboratoire de recherche commun "Inspection 4.0" entre IMT Mines Albi/ICA et la société DIOTA spécialisée dans ledéveloppement d’outils numériques pour l’industrie 4.0. Dans cet article, nous nous intéressons au contrôle de conformité d’ensembles mécaniques aéronautiques complexes (typiquement un moteur d’avion en fin ou en mi- lieu de chaine d’assemblage). Un scanner 3D porté par un bras de robot permet l’acquisition de nuages de points 3D pour la phase d’inspection. Nous avons à notre disposition un modèle CAO de l’assemblage mécanique à inspecter, et c’est ce modèle qui guidera notre démarche. Nous mettons en œuvre des techniques de classification 3D par Deep Learning. Ces modèles d’apprentissage profond sont formés sur des données synthétiques et simulées, générées à partir des modèles CAO. Plusieurs approches sont proposées et des résultats sur des acquisitions réelles sont pré-sentés. |
| نوع الوثيقة: | conference object |
| اللغة: | French |
| الاتاحة: | https://hal.science/hal-03339892 https://hal.science/hal-03339892v1/document https://hal.science/hal-03339892v1/file/ORASIS_2021_BOUGHRARA_17_07_.pdf |
| Rights: | info:eu-repo/semantics/OpenAccess |
| رقم الانضمام: | edsbas.1D18EA43 |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| الوصف غير متاح. |