210 - La visionique de pointe à l’ère de la quatrième révolution industrielle

La présentation portera sur les activités de recherche et de soutien à l’industrie du groupe de visionique et infographie au Conseil national de recherches du Canada. Cette équipe de recherche développe depuis plusieurs décennies des technologies novatrices liées à l’ensemble du pipeline d’imagerie 3D, en commençant par le développement de systèmes de mesure 3D  à haute précision, puis par des activités liées à la modélisation géométrique et l’application des techniques d’apprentissage machine à ce type de données, avec une emphase récente sur  la mesure et la modélisation statistique de la forme humaine, et finalement à travers différentes applications en visualisation et simulation basées sur des grands ensembles de données.  Plusieurs exemples de projets collaboratifs  seront présentés dans différents domaines d’application dont la santé, la défense, et de la fabrication de pointe.

La présentation donnera un aperçu de trois applications de la vision par ordinateur pour la maintenance de certains actifs impliqués dans la production, le transport et la distribution d’électricité. Ces applications ont toutes les trois été mises au point à l’Institut de Recherche d’Hydro-Québec et se situent à différents stades de développement. La première porte sur l’inspection tridimensionnelle de rainures de vanne de prises d’eau et d’évacuateurs. Cette solution implantée dans les opérations permet de mieux gérer la maintenance de ces installations en fournissant un diagnostic plus précis de leur état. La deuxième application porte sur un système de vision pour l’atterrissage automatique d’un drone sur un câble haute tension en énergie. Une fois sur le câble, le drone permet de réaliser un test non-destructif pour estimer l’état du câble et des manchons sur ce câble. À date, le drone existe à l’état de prototype et a été testé sur plusieurs lignes opérant à 315kV sur le réseau. Finalement, l’Institut travaille également sur l’application de l’apprentissage profond pour la détection de points chauds au niveau de certains équipements sur le réseau de distribution. Ce dernier projet cherche à mettre à profit ces techniques récentes en vision pour maximiser la sécurité des travailleurs.

Les normes du tolérancement, telles que ISO-GPS et AMSE Y14.5 (2009), définissent les symboles des tolérances dimensionnelles et géométriques (GD&T) et leurs règles d’interprétation. Elles permettent d'exprimer, via des symboles, des zones de tolérances, et des modificateurs, les limites permises pour la variation des surfaces réelles d'une pièce par rapport aux surfaces nominales (modèle CAO). Un processus de contrôle de la qualité utilise un appareil de mesure pour vérifier la conformité des pièces fabriquées à des tolérances définies par un dessin technique. Pour convertir les points de mesure capturés par un appareil tel qu'une machine de mesure de coordonnées AMT ou une numérisation sans contact, il est nécessaire de sélectionner, non seulement l'algorithme approprié mais aussi les hypothèses de travail. À titre d’exemples, le traitement prévu pour les valeurs aberrantes, le filtrage, le traitement des données manquantes, la méthode employée pour le calage entre le nuage des points et le modèle, etc. Cela signifie que l'opérateur qui effectue l'analyse doit choisir de manière appropriée l'algorithme à utiliser et qu’il est possible d’obtenir des variations induites par l’algorithme et le choix des hyper paramètres associés à ce dernier. Dans l’étude présentée, un nuage de point issu d’une numérisation d’un composant mécanique est analysé par trois différents logiciels d’inspection assistée par ordinateur (IAO).

Le poster présente les premiers constats et éléments d’analyse dans le cadre du projet de génération et de traitement de nuages de points multicouches de parcelles terrestres comportant une ou plusieurs zones d’intérêts (structure, étendue d’eau, végétation, etc.).
Les différentes couches résultent de l’acquisition réalisée à l’aide de trois technologies distinctes et complémentaires (Terrestrial Laser Scanner – TLS, lidar aéroporté et photogrammétrie par drone). La combinaison des trois technologies permet de couvrir un terrain plus important, d’améliorer l’accessibilité à certaines zones d’intérêt (escarpées) tout en réduisant l’utilisation du TLS et donc le temps et le coût global de l’acquisition. Le nuage de points multi-sources résultant de cette étape est donc composé de trois couches de données (une pour chaque technologie utilisée). Chaque couche possède des spécificités (densité, coloration des points, structuration des données, etc.) qui restent à caractériser afin d’identifier les avantages et inconvénients des différentes sources d’information.
Fort de cette analyse, l’idée est ensuite de développer une segmentation « intelligente » du nuage de points multicouches. Elle sera composée de deux parties. La première étant la segmentation des nuages de points et la seconde correspondant à la sélection de la couche de données à utiliser selon la zone d’intérêt et l’utilisation voulue. Cette sélection devra prendre en compte les capteurs utilisés, la qualité des données recueillies et les informations supplémentaires pouvant être acquises telles que la couleur provenant de la photogrammétrie ou l’intensité de retour pour le laser.

L’étude des mouvements des lèvres permet d’étudier les mécanismes de l’articulation, avec des applications à l’analyse de l’élocution ainsi qu’au développement de technologies d’assistance pour l’orthophonie. Ce travail met l’accent sur le contour intérieur des lèvres qui est peu étudié dans les approches actuelles, mais est le plus important pour l’analyse articulatoire.

L’objectif est de segmenter les contours labiaux externe et interne dans une séquence vidéo. Pour ce faire, nous avons évalué trois variantes de contours actifs (Kass-Witkin-Trezopulos, Chan-Vese et une variante morphologique de Chan-Vese) sur cinq locuteurs en définissant une ellipse à partir de quatre points sélectionnés manuellement comme contour initial. Les locuteurs portaient du bleu à lèvres pour accentuer les contours. La segmentation et le suivi se font sur la composante U de l'espace colorimétrique CIE-LUV, prétraitée par égalisation d'histogramme. Les résultats ont été évalués par le coefficient de Dice par rapport à des contours manuellement segmentés.

La segmentation initiale donne des coefficients de Dice supérieurs à 83% avec tous les modèles. Lors du suivi, seul le modèle de Chan-Vese permet d'obtenir à la fois les contours interne et externe lorsque la bouche s'ouvre où se referme et les coefficients de Dice moyens sont entre 88.9% et 95.4.

Cette présentation  porte sur les activités liées à l’assemblage des composants d’aéronefs et de véhicules de transport. De façon régulière dans ces secteurs, l’assemblage est effectué grâce à des gabarits dédiés à effectuer une seule tâche. Lorsque celle-ci doit être changée ou modifiée, le gabarit doit subir des modifications ou être complètement remplacé ce qui occasionne des retards et des carences de productivité. Le but de ce projet est d’utiliser les capacités métrologiques tridimensionnelles sans contact pour développer de nouvelles méthodes et de nouveaux outils afin d’appuyer les opérations d’assemblage. Il sera donc possible d’assister les opérateurs en temps réel lors d’opérations de positionnement et d’orientation. Cela permettra par le fait même de maintenir un très grand niveau de contrôle de qualité et de traçabilité au niveau de la chaîne d’assemblage. Le but est d’éliminer les gabarits d’assemblages. Plus spécifiquement, l’étude a pour objectif principal de réaliser une étude de répétabilité et reproductibilité afin de déterminer l’erreur engendrée par un tel système de mesure à l’aide d’artefacts conçus pour suivre la géolocalisation des référentiels (datums) d’assemblage et des surfaces fonctionnelles.  Une démonstration d’utilisation de la réalité augmentée sera effectuée. En effet, le système Hololens® de Microsoft® sera utilisé afin de se positionner par rapport à une pièce pour ensuite pouvoir y afficher une carte de couleur en temps réel.

Dans un flux de travail de métrologie utilisant des scanneurs 3D portables basés sur une représentation de surface implicite, la première étape consiste à sélectionner la taille des voxels (c'est-à-dire la résolution de la numérisation) puis à commencer à collecter les données 3D. Pour sélectionner la taille du voxel, deux points doivent être pris en compte soit la consommation de mémoire et la précision du modèle reconstruit. Dans la reconstruction 3D en temps réel, l’utilisation de scanneurs 3D portables, une représentation de surface implicite très efficace est champ vectoriel qui suppose que la surface est approximée par un plan dans chaque voxel. Le champ vectoriel contient la normale à la surface et à la matrice de covariance des points situés dans un voxel. Dans cet article, une méthode basée sur la covariance est proposée pour évaluer si l'approximation plane est valable ou non dans chaque voxel. Les voxels où une représentation d'ordre supérieur est nécessaire sont identifiés. La méthode présentée ne nécessite ni ajustement de surface ni calcul de géométrie différentielle. Les résultats expérimentaux démontrent la performance de notre méthode.

L’installation d’une tuyauterie industrielle est une activité courante dans les chantiers de construction et lors des réfections. Actuellement, les prises de mesures préalables à l’installation ou à la modification d’une tuyauterie industrielle sont effectuées manuellement. Ces prises de mesures manuelles sont chronophages et peuvent être source d’erreurs. Avec le développement technologique des instruments de mesure sans contact, il est envisageable de remplacer ce processus manuel par un processus de numérisation 3D. Il serait alors possible d’exploiter ce relevé numérique pour extraire les dimensions et les caractéristiques d’intérêt pour les opérations. Cependant, la réflectivité relativement élevée des tuyaux utilisés généralement dans les tuyauteries industrielles peut poser un problème. Pour y remédier, une idée a été avancée pour combiner deux systèmes de numérisation 3D dans le but de pouvoir bénéficier des avantages de chacun, tout en réduisant leurs lacunes respectives. Dans le cadre de cette présentation, on propose la combinaison d’un système de photogrammétrie avec un scanneur à lumière structurée. Des expériences sont menées dans un environnement qui reproduite les conditions existantes d’une usine (éclairage, accessibilité et disposition). La photogrammétrie permet une captation globale de l’intérieur de l’usine. Le scanneur à lumière structurée sert dans les endroits où on a besoin d’une plus grande précision pour pouvoir effectuer la rétro-ingénierie.

Une des questions clés en biologie du développement consiste à comprendre les bases génétiques de l’organogénèse. Les cellules végétales forment un groupe cohérent mécaniquement, résumant ainsi la croissance à quelques composants. Malgré cette apparente simplicité, la même forme peut être générée de différentes manières. Aussi, il s’agit de quantifier la croissance au niveau de la cellule pour comprendre l’émergence de la forme des organes. Afin d'étudier les mécanismes permettant aux plantes de réguler la taille de leurs cellules et de contrôler la forme de leurs organes, une approche multidisciplinaire a été utilisée, combinant microscopie confocale, analyse d'images 3D, génétique et biomécanique. Des constructions génétiques permettant de suivre la croissance par l'introduction de marqueurs cellulaires chez Arabidopsis thaliana ont été utilisées pour obtenir des images d'anthères. L’analyse de ces dernières grâce à MorphoGraphX ​​a montré l'acquisition de la forme finale dès les premiers stades de la croissance, suivie d'une phase de différenciation.

Cette présentation vise à explorer la problématique et les principaux enjeux liés à la détection de défauts dans des pièces mécaniques fabriquées par la technologie de fusion laser sur lit de poudre (FLLP) ainsi que certains éléments méthodologiques liés au traitement d’images acquises par micro-tomographie rayons X (μCT-RX) afin de caractériser ces défauts.

Dans le cadre du démarrage d’un projet de recherche en partenariat, financé par le Consortium de Recherche et d’Innovation en Aérospatiale du Québec (CRIAQ) et le Conseil de Recherche en Science Naturelle et en Génie (CRSNG), des chercheurs universitaires de l’École de technologie supérieure, de Polytechnique Montréal et du NRC à Boucherville se sont associés à des chercheurs industriels de Pratt & Whitney Canada, Bell Helicopter et Object Research Systems afin de développer de nouvelles approches de détection et de caractérisation des défauts dans des composantes aérospatiales produites par la méthode FLLP.

Ce projet de recherche vise trois objectifs principaux, soit 1) à améliorer la capacité de détection, de mesure et d’interprétation des défauts induits lors de la fabrication de pièces FLLP, 2) à caractériser le comportement de la propagation de fissures en fatigue dans ces composantes et 3) à construire un modèle numérique capable de prédire la vie en fatigue de composantes FLLP en fonction des défauts induits lors de leur fabrication par FLLP.

La reconnaissance d’espèces d’arbres basée sur l’analyse individuelle de leur couronnes à l’intérieur d’orthomosaïques multispectrales est une étape importante dans le développement d’outils de gestion d’inventaire écoforestier automatisés. Le temps et les coûts reliés à la présence d’experts sur le terrain peuvent être réduits considérablement grâce à l’utilisation de techniques d’apprentissage machine dans le processus de traitement des images acquises par drone. Dans notre étude, nous discutons de la conception, de l’implémentation et de la validation d’un pipeline de traitement d’images de très haute résolution (THR) acquises à l’aide d’un drone. Notre but principal est de produire un modèle capable d’identifier l’essence (ou l’espèce) d’arbres géolocalisés sur le terrain. Nous comparons les résultats prédits par ce modèle à ceux d’une deuxième approche d’identification basée sur l’analyse de photos d’écorces. Nos expériences sont basées sur des données acquises dans la forêt expérimentale de Petawawa ainsi que dans le parc régional de la forêt Ouareau. Enfin, nous discutons du problème de transfert des connaissances entre différents domaines d’analyse et nous proposons certaines solutions d’adaptation permettant d’améliorer les performances sur des données de test.

La visionique est une technologie de rupture ayant le potentiel de transformer de manière profonde de nombreux secteurs économiques, soit en croissance, soit émergents.  De manière générale, la commercialisation de l’innovation reste toutefois un enjeu au Canada (Conference Boad of Canada, 2018). Cet enjeu soulève deux constats, applicables au domaine de la visionique. Le premier, c'est l’importance de tenir compte de la demande. Il est primordial de bien comprendre les besoins de l’industrie, afin de dépasser le stade de l’invention et atteindre celui de l’innovation, c’est-à-dire pour capitaliser sur l’innovation et créer de la valeur (OCDE, 2018). En second lieu, il est important de comprendre quels sont les acteurs concernés dans l'écosystème d'innovation et comment ils peuvent interagir, voire s’associer pour traduire les inventions en innovations. C’est à ces deux constats que la présentation s’attarde, en prenant la visionique comme cas d’étude. Dans l’écosystème d’innovation, il existe plusieurs acteurs jouant un rôle favorable au maillage entre la recherche et l’industrie (ex. Société de valorisation de la recherche universitaire, Living labs, Start-Up Québec). Développement économique Canada est l’un de ceux-là, soutenant par exemple les écosystèmes d’innovation régionaux au Québec. L’Agence soutient également la commercialisation de l’innovation en aidant des PME à adopter des technologies de pointe de même que des OBNL qui en font la promotion (ex. ORPEX).