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Possible en Intra-entreprise

Traitement numérique des images

Code Formation: 5236

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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

  • Illustrer les principes d'acquisition et les techniques fondamentales de traitement d'images
  • Mettre en œuvre une chaîne d'acquisition et de traitement d'images pour une application industrielle

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 et éléments de dimensionnement

               - solutions existantes (constructeurs et sociétés de services)

               - alternatives possibles

PARTIE 2 - SYSTÈMES

  • Imagerie 2D

               - RGB et espaces couleur

               - IR, température, nuit

               - Adaptation optique

  • Imagerie 3D

               - RGB-D (stéréovision, photogrammétrie)

               - Tomographie et reconstruction

  • 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

               - 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

  • 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

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 15-10-2024