Système intelligent de reconnaissance d'images

Les applications de reconnaissance de formes sont très diverses. Chacune répond à un besoin bien déterminé. Dans le cadre de ce travail, on se propose de réaliser un système de reconnaissance de pièces mécaniques défilantes dans une chaîne de production. Deux approches sont présentées : l'une utilisant des pièces réelles alors que l'autre utilise les modèles de conception assistée par ordinateur (CAO) des pièces. Pour chacune de ces approches, nous avons utilisé des caractéristiques de type géométrique avec deux techniques de classifications : les SVMs (Support Vector Machine ou encore Machines à Vecteurs de Support) et la distance euclidienne. Les taux de reconnaissances globaux obtenus sont de l'ordre de 96.5% pour les SVMs et 95% pour la distance euclidienne. Ce travail peut être utile pour les étudiants ou les chercheurs s'intéressant aux systèmes de reconnaissance de formes ainsi que pour les ingénieurs utilisant cette famille de systèmes.