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RÉSUMÉ
La vision par ordinateur met en œuvre des caméras conventionnelles à champ de vue large ou des systèmes permettant d’acquérir des images tridimensionnelles. Elle décrit la géométrie et le traitement de ces images qui rendent possible l’utilisation de la vision dans de nombreuses applications, parmi lesquelles figure l’augmentation de l’autonomie perceptive des robots. Cet article propose une introduction à cette thématique, avec des exemples d’applications montrant l’intérêt de l’utilisation de la vision par ordinateur en robotique.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Guillaume CARON : Maître de conférences à l’université de Picardie Jules-Verne, Amiens
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El Mustapha MOUADDIB : Professeur à l’université de Picardie Jules-Verne, Amiens - Laboratoire MIS (modélisation, information et systèmes), université de Picardie Jules-Verne, Amiens
INTRODUCTION
La vision par ordinateur est la science de l’extraction d’informations d’images provenant d’une caméra, allant de points dans l’image à la reconstruction tridimensionnelle de la scène observée. La richesse des informations apportées par une caméra en fait un capteur de choix pour les applications de robotique autonome.
Cependant, contrairement à d’autres capteurs dont la mesure donne, par exemple, directement une distance, l’image, quant à elle, doit être traitée. Ce traitement se conçoit pour réaliser des mesures géométriques utiles pour l’application. Ces mesures géométriques dans l’image conduisant à des mesures dans l’espace sont au cœur de la vision par ordinateur. Les méthodes reposent sur un socle commun mais se déclinent différemment suivant le type de caméra employé, conventionnel ou non.
L’objectif de cet article est de faire un tour d’horizon des caméras mono, bi et tridimensionnelles, et de présenter comment les images de ces caméras sont géométriquement modélisées et traitées dans le cadre d’applications de robotique. Les éléments classiques des caméras sont d’abord rappelés pour mieux expliquer le caractère non conventionnel d’autres caméras de typologie différente, à fort potentiel en robotique. Ensuite, la géométrie d’une partie de ces caméras est expliquée et formalisée avant d’aborder la notion de primitive visuelle via l’extraction et la mise en correspondance de points d’intérêt. Les caméras, leur géométrie et les primitives visuelles sont ensuite appliquées à la robotique, avec une large mise en avant des caméras non conventionnelles et de la robotique mobile.
Cet article, même s’il mentionne quelques outils classiques de vision industrielle, parfois associée à la robotique, se place plutôt à la pointe des technologies de vision pour la robotique en plein essor. En effet, la vision tridimensionnelle ou panoramique et la robotique mobile représentent les deux grands axes d’innovation du secteur. La robotique mobile est clairement au cœur de l’innovation technologique via les robots compagnons, les robots d’aide à la personne ou encore les systèmes robotiques de transport.
L’industrie est bien entendu le secteur traditionnel dans lequel la vision et la robotique se retrouvent, car l’environnement peut être maîtrisé. Mais les robots ont aussi montré leur potentiel dans des utilisations terrestres, aériennes, marines, sous-marines, et sont maintenant exploités dans les vastes domaines que sont la sécurité, le secourisme, l’assistance à la personne ou l’exploration.
Même si cet article se focalise sur les techniques innovantes de vision pour la robotique, il est construit de manière à les comprendre et commence donc par la découverte de la caméra classique. Au travers d’exemples, le lectorat est amené à appréhender entièrement plusieurs techniques qui peuvent clairement être détournées vers d’autres champs d’applications.
L’importante quantité de méthodes et d’applications de la vision pour la robotique industrielle et mobile empêche une présentation exhaustive du domaine, tant technique que méthodologique. Les quelques références fournies pourront conduire les lecteurs et lectrices vers des documents plus précis sur certains aspects ou vers des sujets connexes.
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VERSIONS
- Version archivée 1 de sept. 2014 par Guillaume CARON, El Mustapha MOUADDIB
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2. Géométrie
Un système de vision est une chaîne de conversion de la lumière en une image. Plusieurs éléments composent cette chaîne : l’optique, le capteur et l’électronique de conversion.
Afin de pouvoir exploiter les informations extraites des images, il est nécessaire de modéliser tout le processus d’acquisition. Cette modélisation, dans notre cas, se traduit par l’écriture des équations qui régissent la formation de l’image d’un point de vue géométrique. Elle introduit les paramètres qui caractérisent le système. Ces paramètres doivent ensuite être estimés pour qu’on puisse, notamment, effectuer de la mesure, du contrôle qualité et de la reconstruction 3D.
Pour estimer les paramètres, il faut extraire des informations à partir des images acquises. Selon les besoins, ces informations, appelées communément « primitives », peuvent être des points, des contours, des droites, des cercles, etc. Dans cet article, nous nous restreindrons à l’utilisation des points comme primitives.
Dans ce qui suit, nous allons présenter la géométrie des caméras conventionnelles (perspectives et orthographiques). On classifie les paramètres intervenant dans la modélisation de ces systèmes en deux catégories :
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les paramètres intrinsèques (ou paramètres internes) : focale, distorsions et caractéristiques de la rétine ;
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les paramètres extrinsèques : translations et rotations entre le repère de la caméra et celui du monde.
2.1 Modélisation d’un système de vision monoculaire
Un système de vision monoculaire se compose d’une seule caméra. Le modéliser revient à écrire les équations qui permettent de passer de la scène réelle (généralement 3D) à l’image. La modélisation se fait en considérant le processus de formation d’image d’un point 3D. Pour rester dans un cadre général, nous allons considérer que les coordonnées de ce point sont données dans un repère, dit « repère du monde », différent de celui de la caméra.
On peut résumer la modélisation géométrique et optique en six étapes (figures 13 et 14) qui font chacune l’objet d’une mise en équation :
-
passage...
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Géométrie
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - FOFI (D.), SALVI (J.), MOUADDIB (E.) - -Uncalibrated reconstruction: an adaptation to structured light vision. - Elsevier pattern recognition, Vol. 36, n° 7, pp. 1631-1644 (2003).
-
(2) - NAYAR (S.) - Catadioptric omnidirectional camera, - IEEE Conference on computer vision and pattern recognition (CVPR), pp. 482-488 (1997).
-
(3) - SHIGANG (L.I.) - Full-view spherical image camera. - IAPR International conference on pattern recognition (ICPR), Vol. 4, pp. 386-390 (2006).
-
(4) - BOUTHEMY (P.) - A maximum likelihood framework for determining moving edges. - IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence (PAMI), Vol. 11, n° 5, pp. 499-511 (1989).
-
(5) - AMELLER (M.A.), QUAN (L.), TRIGGS (B.) - Le calcul de pose : de nouvelles méthodes matricielles. - Congrès national sur la reconnaissance de formes et l’intelligence artificielle (RFIA) (2002).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Fonctions MATLAB ® pour la vision et le traitement d’images
http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/
OpenCV, Open source Computer Vision library (Windows, Linux, Mac OS, Android, iOS), librairie de traitement d’image et de vision par ordinateur 2D et 3D pour langages de programmation C/C++, Python, Java, MATLAB®, C#
ViSP, Visual servoing platform (Linux, Windows, Mac OS), librairie de commande de robots directement référencée vision 2D et 3D pour langage de programmation C++
http://www.irisa.fr/lagadic/visp/visp.html
ROS, Robotics operating system middleware (Ubuntu Linux et expérimentalement pour les autres systèmes d’exploitation), intergiciel orienté robotique, principalement mobile pour langages de programmation C++, Python, Lisp. ROS intègre OpenCV et ViSP pour les faire interagir avec les robots
RoboticsToolbox, boîte à outils pour MATLAB® et SIMULINK permettant la simulation et le contrôle de robots réels. Elle est complétée par la Machine Vision Toolbox, pour l’interaction entre la vision et la robotique.
http://www.petercorke.com/Robotics_Toolbox.html
http://www.petercorke.com/Machine_Vision_Toolbox.html
Insight, logiciel de vision industrielle, principalement 2D ou 3D active, de la marque Cognex, qui s’interface avec quelques robots industriels
Common Vision Blox,...
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