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Possible en Intra-entreprise

Traitement numérique des images

Code Formation: 7300

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Présentation de la formation

Compétence principale visée

Mettre en œuvre une chaîne d'acquisition et de traitement d'images pour une application industrielle

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les principes d'acquisition et les techniques fondamentales du traitement d'images 2D et 3D
  • Expérimenter les méthodes de prétraitement, correction, filtrage et segmentation adaptées aux applications industrielles
  • Etre capable de spécifier et dimensionner les différents éléments d'une chaine d'analyse d'images spécifique à un problème

Public

  • Chefs de projet
  • Ingénieurs
  • Techniciens des secteurs études, développement ou contrôle

Prérequis

  • Notions de traitement du signal et de langage de programmation (FIJI + PYTHON et OPEN CV)

PARTIE 1 - INTRODUCTION

  • Image numérique, une révolution qu'il faut d'abord maitriser (systèmes, législations, ...)
  • Résoudre un problème par l'image - faisabilité et effet de bords
  • Systèmes actuels et éléments de dimensionnement
    • solutions existantes (constructeurs et sociétés de services)
    • alternatives possibles pour un POC

PARTIE 2 - SYSTÈMES

  • Imagerie 2D
    • RGB et espaces couleur
    • IR, température, nuit
    • Adaptation optique
    • RGB-D (stéréovision, photogrammétrie)

TRAVAUX PRATIQUES

  • Mise en oeuvre d'acquisition et impact de l'optique (luminosité, profondeur de champs, angle de vue et déformations)
  • Espace couleur, RGB, HSV, LUT

En option, à la demande des stagiaires en amont du stage, un travail pratique d'acquisition RX pourra être proposé.

PARTIE 3 - PROCESSING

  • Introduction et définitions fondamentales
    • distance
    • voisinage
  • Pipeline de traitements : pré et post traitements usuels
  • Correction des images
    • opérations sur les intensités (correction d'histogramme, +-*/E, ...)
    • filtrage (convolution, morphologie mathématique (gray et bin), transformation Fourier, AD, ...)
    • recalage/interpolation/correction d'optique
  • Extraction de caractéristiques locales
    • textures
    • descripteurs
  • Segmentations d'objets
    • seuillages (dont k-means)
    • watershed, Level sets, croissance de région
    • morphologie et quantification : analyse de forme, distances de Hausdorff

TRAVAUX PRATIQUES

  • Reconnaissance d'objet par appariement de descripteurs
  • Convolution vs Fourier, Morphologie mathématique
  • Segmentation et comptage

En option, à la demande des stagiaires en amont du stage, une introduction à l'analyse d'images par réseau de neurones pourra être proposée (1/2 journée)

Alternance d'apports théoriques et de travaux pratiques Un support de cours sera remis à chacun des participants.
Evaluation des acquis de formation
Evaluation des acquis des apprenants réalisée en fin de formation, par un questionnaire ouvert contextualisé.
Taux de réussite

90.5% des apprenants ont acquis la compétence principale visée

Résultat obtenu pour 155 participants évalués ayant suivi une formation dans la thématique sur les 5 dernières années

Évaluation de la satisfaction

Evaluation du ressenti des participants en fin de formation (Niveau 1 KIRKPATRICK)

Résultats de l’évaluation

Le niveau de satisfaction globale est évalué à 4.3/5 par les participants.

Evaluations réalisées auprès des 192 participants ayant suivi une formation dans la thématique sur les 5 dernières années

Actualisée le 24-09-2025