Electronique
Video Processing and Analysisfor Endoscopy-Based InternalPipeline Inspection
Because of the increasing requirements in regards to the pipeline transport regulations, the operators take care to the rigorous application of checking routines that ensure nonoccurrence of leaks and failures. In situ pipe inspection systems such as endoscopy, remains a reliable mean to diagnose possible abnormalities in the interior of a pipe such as corrosion. Through digital video processing, the acquired videos and images are analyzed and interpreted to detect the damaged and the risky pipeline areas. Thus, the objective of this work is to bring a powerful analysis tool for a rigorous pipeline inspection through the implementation of specific algorithms dedicated to this application for a precise delimitation of the defective zones and a reliable interpretation of the defect implicated, in spite of the drastic conditions inherent to the evolution of the endoscope inside the pipeline and the quality of the acquired images and videos. Voir les détails
Mots clés : video processing, endoscopy, Pipeline inspection
Unsupervised weld defect classification in radiographic images usingmultivariate generalized Gaussian mixture model with exactcomputation of mean and shape parameters
In industry, the welding inspection is considered as a mandatory stage in the process of quality assurance/quality control. This inspection should satisfy the requirements of the standards and codes governing themanufacturing process in order to prevent unfair harm to the industrial plant in construction. For thispurpose, in this paper, a software specially conceived for computer-aided diagnosis in weld radiographictesting is presented, where a succession of operations of preprocessing, image segmentation, featureextraction andfinally defects classification is carried out on radiographic images. The last operationwhich is the main contribution in this paper consists in an unsupervised classifier based on afinitemixture model using the multivariate generalized Gaussian distribution (MGGD). This classifier is newlyapplied on a dataset of weld defect radiographic images. The parameters of the nonzero-mean MGGDbasedmixture model are estimated using the Expectation-Maximization algorithm where, exactcomputations of mean and shape parameters are originally provided. The weld defect database representfour weld defect types (crack, lack of penetration, porosity and solid inclusion) which are indexed by ashape geometric descriptor composed of geometric measures. An outstanding performance of theproposed mixture model, compared to the one using the multivariate Gaussian distribution, is shown,where the classification rate is improved by 3.2% for the whole database, to reach more than 96%. Theefficiency of the proposed classifier is mainly due to theflexiblefitting of the input data, thanks to theMGGD shape parameter. Voir les détails
Mots clés : Mixture model, Multivariate GGD, radiography, weld defect, classification
Analyse du signal de parole pour l'évaluation automatique des voix pathologiques
L’analyse acoustique du signal de parole pour le diagnostique et l’évaluation automatique des voix pathologiques est une discipline qui nécessite encore des investigations en raison des difficultés de développer des méthodes standards pouvant aider les cliniciens et les spécialistes de la voix pour évaluer et suivre l’évolution de la voix des patients avec une bonne précision. L’analyse du signal acoustique a pour objectif d’extraire des indices pertinents permettant de déterminer les caractéristiques de la voix. L'objectif de cette thèse est le développement de méthodes d’analyse acoustique dédiées à l'évaluation automatique objective de la qualité de la voix produite par des locuteurs dysphoniques. Dans ce travail, on s’intéresse à l’estimation des dyspériodicités vocales en utilisant la décomposition modale empirique dans le domaine log-spectral. Nous développons deux méthodes d’analyse. La première méthode est basée sur l'estimation de la source glottique via la décomposition modale empirique et la deuxième méthode est basée sur l'optimisation d'un modèle de la source glottique en utilisant la décomposition modale empirique et les algorithmes génétiques. Nous utilisons deux indices acoustiques pour quantifier les dyspériodicités vocales dans le signal de parole. Le premier indice est le rapport excitation à dyspériodicité segmental (EDRSEG). Il est inspiré de la définition de l'indice conventionnel rapport signal à dysperiodicité segmental. Le deuxième indice est le quotient d'ouverture moyen (MOQ). Les méthodes d’analyse proposées sont appliquées à un corpus de voyelles [a] synthétiques et un corpus de la parole naturelle produite par des locuteurs normophoniques et dysphoniques et comprenant une large gamme de pathologies. Afin d’améliorer davantage les performances de la méthode d’analyse proposée, nous avons utilisé une analyse multivariée en combinant la proéminence du pic cepstral et le quotient d'ouverture moyen. La combinaison des deux indices acoustiques améliore la performance de la méthode d’estimation des dyspériodicités vocales en termes de corrélation entre l’indice acoustique et l’évaluation perceptive. Voir les détails
Mots clés : Voix pathologiques, Décomposition Modale Empirique, Algorithme Génétique, indices acoustiques
Contribution à l’amélioration des performances du codage turbo dans les systèmes de transmission numériques
Pour bénéficier des propriétés des codes LDPC (Low-Density-Parity-Check) et Turbo Convolutional Codes (TCC), nous proposons un codage concaténé de type Gallager/Convolutionnel codé de la manière turbo. Le code modifié crée un équilibre entre les avantages et les inconvénients de LDPC et TCC en termes de complexité globale et de latence. Cela se fera à travers deux décodeurs SISO différents; LDPC et code convolutif récursif systématique (RSC) du même taux de code R= 1/2 sans entrelaceur. Étant donné que les deux décodeurs SISO sont de natures différentes, ils échangent des informations extrinsèques qui seront facilement adaptées l’une à l’autre. L'étude de la complexité de calcul et des performances de décodage sur un canal AWGN indique qu'une telle approche conduit à d'excellentes performances en raison de plusieurs facteurs. L'approche proposée réalise un compromis entre les régions de convergence et de plancher d'erreur. Il réduit la complexité de décodage par rapport au TCC et au 3D-TCC. Il fournit un meilleur gain de codage sur LDPC et PCGC (Parallel Concatenated Gallager Codes). Ces caractéristiques assureront un rapport coût-performance optimal. Comme ils peuvent être un meilleur choix pour les systèmes de communication d'aujourd'hui. Voir les détails
Mots clés : Complexité de calcul; Code convolutif; Information extrinsèque; LDPC; Concaténation parallèle; Turbo code.
Détection et Identification des défauts de surface des produits plats dans les processus de laminage par vision artificielle et algorithmes intelligents
Dans les procédés de fabrication de produits en acier, une grande importance est allouée à l'état de surface et les possibilités de son inspection, production en cours. Le simple contrôle visuel est incapable de suivre le produit qui est, généralement, en mouvement; et même avec une vitesse réduitedu process, l'inspection de la surface ne peut être réalisée qu'à titre d'échantillonnage, qui reste non exhaustif.L'inspection en fin de process, quant à elle, ne pourrait être la solution idélae, du fait qu'elle ne permettra que de retracer l'historique du process, et renseigner sur ses tendences. Par conséquent, les défauts du produit final qui ne sont pas détectés et corrigés, conduisent au déclassement des produits et induisent des coûts supplémentaires.Le travail proposé, porte sur le développement d'applicationde détection et de classification automatique des défauts de surface des produits laminés à chaud. Ces défauts (pailles, griffes, calamine, porosité, etc) sont multiples et d'apparence complexe. Ainsi, notre contribution consiste à proposer de nouvelles approches, basées sur des descripteurs d'images, utilisés dans quelques applications de biométrie, les appliquer à une base de données de référence pour valider les algorithmes développés, et améliorer les résultats de classification déjà publiés par d'autres études. En outre, nous élaborons une nouvelle base de données, composée d'images de défauts de bandes d'acier liminées à chaud sur une ligne de production locale et nous démontrons l'efficacité des approches proposées par leur application sur cette nouvelle base de défauts. Nous contribuons, ainsi, à fournir un outil performant qui peut être utilisé en ligne pour le contrôle de la qualité des produits et même servir dans la maintenance et l'optimisation de la conduite du process. Voir les détails
Mots clés : Contrôle qualité, vision, Mesure, Défaut de surface, Traitement d'image, Méthodes statistiques, classification, Temps réel
Utilisation des Méthodes Variationnelles et des Équations d’Évolution en Traitement d’Images
Le travail mené dans le cadre de cette thèse porte, essentiellement, sur la segmentation etla restauration des images par les techniques basées sur l’évolution de courbes, les equations aux dérivées partielles (EDP) et le calcul variationnel. Notre intérêt s’est porté sur la représentation implicite des courbes via les ensembles de niveaux. Plusieurs avantages découlent de l’utilisation d’une telle représentation, elle présente moins de contraintes sur la géométrie des objets à segmenter (peuvent être irréguliers c.-à-d. avec de fortes courbures). De plus, elle permet un changement automatique de la topologie en cours d’évolution.Pour amorcer ce travail, nous nous sommes penchés, en premier, sur la famille des contoursactifs paramétriques. Par la suite, nous avons étudié les contours actifs implicites basés contour et ceux basés région. Une attention particulière a été accordée aux approches basées région vu leurs multiples avantages comparé à la famille des approches basées contour. De ce fait, nous avons pu mettre en évidence les points forts et faibles des trois grandes classes des contours actifs basé région, à savoir les approches globales, locales et hybrides.Ce travail nous a mené à proposer une fonctionnelle d’énergie régissant l’évolution ducontour, combinant des statistiques locales (moyennes et variances) et des statistiques globales (moyennes), avec une hybridation à poids dynamique de ces deux termes. Aussi, la rapidité de la convergence a été significativement améliorée en nous inspirant de l’algorithme par balayage (sweeping) pour proposer un algorithme rapide d’optimisation de la fonctionnelle. Ce dernier permet de calculer l’optimum de la fonctionnelle sans avoir à passer par l’équation d’Euler-Lagrange. Ces deux points constituent l’essentiel de notre contribution dans cette thèse. Enfin, pour valider nos résultats, une étude comparative et une évaluation quantitative ont été mises en oeuvre entre le modèle proposé et les modèles les plus en vue de la familledes contours actifs basés région. Voir les détails
Mots clés : Segmentation d’images, Restauration d’images, regularisation, Approches variationnelles, Ensembles de niveaux, Statistiques locales et globales
Etude, conception et simulation numérique d’un transistor MOSFET biaxial contraint
Due to the high need for faster electronic devices, with smaller size and higher performances, Researchers and manufacturers of Semiconductor devices make many efforts to face the difficulties and challenges to improve the performances of these semiconductor devices. One of the solutions consists of applying strained silicon on the conventional devices, in such a way that the structure of the MOSFET transistor on a massive substrate known as conventional does not change completely; however, its performances improve. In order to increase the mobility and speed of these electronic devices, Researchers are facing problems related mainly to the reduction in the size of the devices; these problems are known as short channel effects. The aim of this work is to conduct research allowing the study and the computer-aided design of an enhanced architecture of MOSFET transistors called a biaxial transistor using the SILVACO-TCAD process and device simulation software. The results obtained, allowed us then to determine the performances of this device and to compare them to those of the conventional transistor, to show the importance of the introduction of biaxial strain in the improvement of the carrier’s mobility and the devices speed, thus allowing obtaining better performances while continuing the scaling. Voir les détails
Mots clés : Biaxial, Biaxial strain, High-K material, Mobility, MOSFET, SILVACO-TCAD, simulation, Strained Silicon
Détection et Identification des défauts de surface des produits plats dans les processus de laminage par vision artificielle et algorithmes intelligents
Dans les procédés de fabrication de produits en acier une grande importance est allouée à l'état de surface et les possibilités de son inspection, production en cours. Le simple contrôle visuel est incapable de suivre le produit qui est, généralement, en mouvement, et même avec une vitesse réduite du process, l’inspection de la surface ne peut être réalisée qu’à titre d’échantillonnage, qui reste non exhaustif. L'inspection en fin de process, quant à elle, ne pourrait être la solution idéale, du fait qu'elle ne permettra que de retracer l'historique du process, et renseigner sur ses tendances. Par conséquent, les défauts du produit final, qui ne sont pas détectés et corrigés, conduisent au déclassement des produits et induisent des coûts supplémentaires. Le travail proposé, porte sur le développement d’application de détection et de classification automatique des défauts de surface des produits plats laminés à chaud. Ces défauts (pailles, griffes, criques, calamine, porosité, etc.) sont multiples et d’apparence complexe. Ainsi, notre contribution consiste à proposer de nouvelles approches, basées sur des descripteurs d’images, utilisés à ce jour dans quelques applications de biométrie, les appliquer à une base de données de référence pour valider les algorithmes développés, et améliorer les résultats de classification, déjà publiés par d’autres études. En outre nous élaborons une nouvelle base de données, composée d’images de défauts de bandes d’acier laminées à chaud sur une ligne de production locale, et nous démontrons l’efficacité des approches proposées par leur application sur cette nouvelle base de défauts. Nous contribuons ainsi à fournir un outil performant qui peut être utilisé en ligne pour le contrôle de la qualité des produits, et même servir dans la maintenance et l’optimisation de la conduite du process. Voir les détails
Mots clés : Contrôle qualité, vision, Mesure, Défaut de surface; Traitement d’image, Méthodes statistiques, classification, Temps réel.
Détection et Identification des défauts de surface des produits plats dans les processus de laminage par vision artificielle et algorithmes intelligents
Dans les procédés de fabrication de produits en acier une grande importance est allouée à l'état de surface et les possibilités de son inspection, production en cours. Le simple contrôle visuel est incapable de suivre le produit qui est, généralement, en mouvement, et même avec une vitesse réduite du process, l’inspection de la surface ne peut être réalisée qu’à titre d’échantillonnage, qui reste non exhaustif. L'inspection en fin de process, quant à elle, ne pourrait être la solution idéale, du fait qu'elle ne permettra que de retracer l'historique du process, et renseigner sur ses tendances. Par conséquent, les défauts du produit final, qui ne sont pas détectés et corrigés, conduisent au déclassement des produits et induisent des coûts supplémentaires. Le travail proposé, porte sur le développement d’application de détection et de classification automatique des défauts de surface des produits plats laminés à chaud. Ces défauts (pailles, griffes, criques, calamine, porosité, etc.) sont multiples et d’apparence complexe. Ainsi, notre contribution consiste à proposer de nouvelles approches, basées sur des descripteurs d’images, utilisés à ce jour dans quelques applications de biométrie, les appliquer à une base de données de référence pour valider les algorithmes développés, et améliorer les résultats de classification, déjà publiés par d’autres études. En outre nous élaborons une nouvelle base de données, composée d’images de défauts de bandes d’acier laminées à chaud sur une ligne de production locale, et nous démontrons l’efficacité des approches proposées par leur application sur cette nouvelle base de défauts. Nous contribuons ainsi à fournir un outil performant qui peut être utilisé en ligne pour le contrôle de la qualité des produits, et même servir dans la maintenance et l’optimisation de la conduite du process. Voir les détails
Mots clés : Contrôle qualité, vision, Mesure, Défaut de surface; Traitement d’image, Méthodes statistiques, classification, Temps réel
Study of Substrate Temperatures effects on Optical TiO2 Nano-films Properties deposited by RF Magnetron Sputtering for Gas Sensor application
Titanium dioxide (TiO2) is a non-toxic material and chemically stable. It hase a high optical transmittance, electrical conductivity and high refractive index. It is widely used in many fields such as photo catalysis, electro catalysis. It can be used serves as self-cleaning coatings. Similarly, TiO2 can be used as bio-sensor coatings, biomedical materials, antibacterial applications. Furthermore, it can be used in water purification, solar cells and gas sensors. This work deals with deposition of TiO2 onto heated glass substrates in a temperature range of 200 to 450 ° C via radio frequency (RF) reactive magnetron sputtering. We used a metal target of pure Ti of 3" diameter and 0.250" thickness with a purity of 99.99%. Optical properties of TiO2 are substrate temperature dependent. Those are investigated in the UV–Visible range of the specter. Transmission characterization confirmed the transparent character of the films. The highest transparency was achieved for deposition temperature of 300 °C. The yielded gaps varied in the range 3.75–3.92 eV. Voir les détails
Mots clés : Thin films, sputtering, semiconductor, TiO2films, gas sensors, carbon dioxide, Optical properties.