Electronique

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The Importance of Applying Artificial Intelligence on Unmanned Aerial Vehicle

Amine Mohammed TABERKIT, Ahmed KECHIDA, Abdelmalek BOUGUETTAYA  (2019)
Article de conférence

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are used in several applications and they are growing in popularity. Recent progress in unmanned aerial vehicles and artificial intelligence constitutes a new chance for an autonomous operation and flight. Nowadays, artificial intelligence and deep learning are driving the evolution of UAVs and fueling their autonomous future. Computer vision achieved very important progress in image classification and segmentation, and object detection, which make it very attractive research field when it is applied on unmanned aerial vehicle. Artificial intelligence is not only important and benefic, but can be rather, dangerous and serious matter since the UAVs learns through algorithms, and use that for future decision making. This work is a survey, where we present works, challenges and dangerous part of using artificial intelligence on UAVs. Voir les détails

Mots clés : UAV, machine learning, Artificial intelligence, System, Drone

MODELISATION  ELECTROMAGNETIQUE DES MATERIAUX COMPOSITES EN COUCHES MINCES. APPLICATION A LA CONCEPTION DES ANTENNES MINIATURES EN HYPERFREQUENCES.

REDDAF Abdelmalek (2020)
Thèse de doctorat

The purpose of this work is the electromagnetic modeling of thin-film materials for microwave applications; to improve performances and reduce dimensions. Our work is devoted to exploiting the characteristics of the materials studied for the miniaturization of multi band antennas work in several microwave ranges.Furthermore, the high-permittivity of ferroelectric thin-film materials are used to design miniatures antennas, which gives us a reduction about 67% in size .Thus; we have designed as well as tunable antenna in the region of 57 MHz.  Another antenna is designed with the metamaterial cell engraved on the ground plane, whose choice of CSRR dimensions and its position are optimized by the particle swarm method. As a result, we obtained the miniature antenna with a reduction of 81% that operates in two frequencies 2.45 GHz and 5 GHz. Voir les détails

Mots clés : Modélisation électromagnétique, composites, couches minces, Antennes, métamatériaux

Comparative study between EKF and Geometrical methods for theAcoustic Emission source localization.

E.Y. DRIS, R. Drai, M. Bentahar, D. Berkani, A. BENAMMAR  (2018)
Article de conférence

The purpose of this paper is to optimize and apply probabilistic methods and compare the obtained results to geometric method for locating acoustic emission (AE) source in a plate-like structure. The time of arrival (TOA) of the AE waves in each sensor taking into account the uncertainties, was determined by the continuous wavelet transform (CWT). Then the group wave's velocity was calculated by Monte Carlo simulation. As a probabilistic method, the extended Kalman filter (EKF) is used to iteratively estimate the location of AE sources. Experimental results have shown that the probabilistic method estimates thelocation of the pencil lead break better than the geometric method.Experimental tests were performed on a copper plate to validate the comparison of the two approaches performances. Voir les détails

Mots clés : Acoustic Emission (AE), Time of arrival (TOA), Continuous Wavelet Transform (CWT), Monte Carlo simulation, Geometrical method, Extended Kalman Filter (EKF)

A survey on deep learning-based object detectionalgorithms for drones

BOUGUETTAYA Abdelmalek, Kechida Ahmed, TABERKIT Mohammed Amine  (2019)
Article de conférence

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are being used in a very large number of applications. Building an intelligent UAVis a very exciting and challenging topic. Recently, deep learning and computer vision are highly used for the purpose of realizing a fully-autonomous drone that does not need human intervention. Computer vision is a field focused on enabling drones to interpret and understand the content of an image or a video using Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper focuses on reviewing recent deep learning-based object detection algorithms used for UAVs. We will discuss the most important research papers and techniques which helped improve the object detection state-of-the-art for drones. Finally, we will conclude this reviewing with a description of the main challenges for the application of deep learning for drone-based solutions. Voir les détails

Mots clés : Computer vision, UAV, Deep Learning, Object Detection, Convolutional Neural Network

Utilisation des Méthodes Variationnelles et des Équations d’Évolution en Traitement d’Images

boutiche yamina (2018)
Thèse de doctorat

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

Design of Sobel Filter in VHDL

Mazouz Nezhate, Bouhouche Salah, Ziad Mostepha, DRAI Redouane  (2018)
Article de conférence

In order to automate the quality control process of pipe’s welding joint, we present in this paper a new design of an embedded computer vision system, which is based on a camera, controlled by an FPGA platform (Zynq-7000) for acquisition and image processing on the same FPGA circuit. A VHDL implementation of Sobel Edge Detection Algorithm is proposed. The obtained results were validated with those obtained by MATLAB.This will allow us to develop other tools more powerful and more robust. Voir les détails

Mots clés : Quality control, pipe welds, FPGA, Sobel, VHDL

Segmentation of Weld Defects Using Multiphase Level Set by the Piecewise-Smooth Mumford-Shah Model

N.RAMOU  (2019)
Publication

This paper deals with the problem of the X-ray image segmentation used to detect weld defects for a non-destructive testing task. In this work we have implemented a multiphase method using the Mumford and Shah piecewise smooth model to extract the size and the texture information of defect and its region. Using this model which is more robust to the noise and less sensitive to the position of the initial curve, we have obtained a maximum of information for several regions in the X-ray image (the geometry of weld beads and defects). Our results show that the model developed can do at the same time the image segmentation and restoration. Voir les détails

Mots clés : Level set

Tomographic Image Reconstruction in the Case of Limited Number of X-Ray Projections Using Sinogram Inpainting

a.allag, a.benammar, R.Drai, T.BOUTKEDJIRT  (2019)
Publication

In many medicine and industry applications, a precise X-ray tomography reconstruction of the internal objects structure is of great importance for reliable interpretation data. The tomography allows obtaining a spatial distribution of the internal materials structure. In certain experiments conditions, the projection data acquisition is guided by angle limitations or a restricted angle, this requires a subsampling of the projections number or a partial data absence. Accordingly, the reconstructed images may suffer from severe artefacts especially with the presence of noise. In this context, the purpose of this paper is to propose a tomographic image reconstruction method based on FBP associated to sinogram inpainting. The studied inpainting technique is based on first order variational methods such as the Chambolle-Pock algorithm. This method allows the quality improvement of the reconstruction images tomographic with reduced number of projection. The PSNR is improved by 7 to 10 dB in the reconstructed image compared to the classical FBP reconstruction. Voir les détails

Mots clés : x-ray tomographic, image reconstruction

Détection et Identification des défauts de surface des produits plats dans les processus de laminage par vision artificielle et algorithmes intelligents

Mentouri Zoheir (2018)
Thèse de doctorat

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

Study of Optical and Morphological TiO2 Nano-Films Properties Deposited by MagnetronSputtering on Glass Substrate

K. Bedoud, H. MERABET, L. Alimi  (2019)
Publication

In this paper, TiO2 nano-films were deposited by RF magnetron sputtering using a TiO2ceramic target of pureTi of 3" diameter and 0.250" thickness with a purity of 99.99%, onto heated glass substrates in a temperature range of200 to 450°C. This study determines the temperature effect on the structural, optical and morphological properties ofTiO2 nano-films. For this, we used X-ray diffraction for structural characterization and optical transmission spectroscopyUV-Visible for optical characterization and atomic force microscopy (AFM) for morphological characterization of thefilms produced. The (101), (400), (112), (200), (105), (211), (213), (204) peaks of the anatase structure and the (210),(102), (-112) (710) peaks of the monoclinic structure are observed. In addition, the peaks are sharp and intense whichimplies a good crystalline structure. Otherwise, the films optical gap variation is proportional to the temperature variationfrom 3,9eV to 3,92 eV for T=200°C and T=450°C, respectively. The surface roughness of TiO2 nano-films range from1,031nm to 4,665nm. Voir les détails

Mots clés : Thin films, sputtering, semiconductor, TiO2 nano-films, gas sensors, nano-films, RF magnetron sputtering, DRX, UV-Vis, AFM.