Thierry SIMON - Profile on Academia.edu (original) (raw)
Papers by Thierry SIMON
Contrôle automatique des montages d'usinage par vision monoculaire
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Nov 18, 2013
Co-design of an active depth from defocus camera for surface inspection
Influence of mathematic models used on the quality of estimation of the depth in images
Unconventional Optical Imaging II, 2020
In this paper we propose a new concept for a compact 3D sensor dedicated to industrial inspection... more In this paper we propose a new concept for a compact 3D sensor dedicated to industrial inspection, combining chromatic Depth From Defocus (DFD) and structured illumination. Depth is estimated from a single image using local estimation of the defocus blur. As industrial objects usually show poor texture information, which is crucial for DFD, we rely on structured illumination. In contrast with state of the art approaches for active DFD, which project sparse patterns on the scene, our method exploits a dense textured pattern and provides dense depth maps of the scene. Besides, to overcome depth ambiguity and dead zone of DFD with a classical camera, we use an unconventional lens with chromatic aberration, providing spectrally varying defocus blur in the camera color channels. We provide comparisons of depth estimation performance for several projected patterns at various scales based on simulation and real experiments. The proposed method is then qualitatively evaluated on a real industrial object. Finally we discuss the perspectives of this work especially in terms of co-design of an 3D active sensor using DFD.
148 Publications 736 Citations See Profile
Influence of mathematic models used on the quality of estimation of the depth in images
Vision artificielle 2D/3D pour la sécurité de la machine outil UGV
Many researchers believe that depression is the outcome of a pathogenic combination between exter... more Many researchers believe that depression is the outcome of a pathogenic combination between external stress and poor coping. Based on this hypothesis, the OPTIMI project is aimed to develop automated tools for the detection and characterization of poor coping. The current article is focused on the ECG sensor. The article will inform about the preliminary conclusions and results the experts have extracted from the data collected in the calibration trial in order to identify patterns and indicators related to stress and coping.
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2015
In high-speed machining it is of key importance to avoid any collision between the machine tool a... more In high-speed machining it is of key importance to avoid any collision between the machine tool and the machining setup. If the machining setup has not been assembled correctly by the operator and does not conform to the 3D CAD model sent to the machining unit, such collisions may occur. This paper presents a new chain-processing-based computer vision system to automatically avoid collision between tool and machining setup components by checking that the actual machining setup is in conformity with the desired 3D CAD model used to generate the tool trajectory. This computer vision system utilizes a single camera to automatically check conformity before the start of the machining operation. The proposed solution was tested in different kinds of machining setups , and each step of the proposed chain was evaluated. The results show the robustness of the solution for different kinds of machining setups .
Depth Estimation from a Single RGB Image : Principle and Calibration
Depth Estimation Based on Thick Edges in Images
IMTC/2002. Proceedings of the 19th IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference (IEEE Cat. No.00CH37276), 2002
This article deals with the generalization of a local depth estimation method using sharp edges a... more This article deals with the generalization of a local depth estimation method using sharp edges and blurred edges. This Depth from Defocus method is explained and the theoretical relations are defined. Improvements concerning the generalization and the noise sensitivity on the depth estimation are developed and application conditions are exposed. Some results on synthetic images are presented to illustrate the method efficiency.
Body Pixel Classification by Neural Network
Lecture Notes in Computer Science, 2012
Nous présentons dans cette communication une amélioration d'une méthode présentée dans [6]. Notre... more Nous présentons dans cette communication une amélioration d'une méthode présentée dans [6]. Notre objectif est d'obtenir les contours dans une image à partir de la binarisation des modules des gradients. Ces contours sont obtenus à partir d'un seuil calculé automatiquement sur l'histogramme du module des gradients. La méthode doit être simple pour être rapide, implantable sur un circuit FPGA, et doit exploiter les gradients calculés par ailleurs. La méthode sera intégrée dans une tâche de perception 3D pour la vérification de montage d'usinage en vue de sécuriser l'opération d'usinage grande vitesse.
Body pixel classification by neural network
Am�lioration de l'�valuation de la profondeur � partir d'un couple d'images nette et floue
Ijprai, 2009
This paper deals with video-based face recognition and tracking from a camera mounted on a mobile... more This paper deals with video-based face recognition and tracking from a camera mounted on a mobile robot companion. All persons must be logically identified before being authorized to interact with the robot while continuous tracking is compulsory in order to estimate the person's approximate position. A first contribution relates to experiments of still-image-based face recognition methods in order to check which image projection and classifier associations give the highest performance of the face database acquired from our robot. Our approach, based on Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machines (SVM) improved by genetic algorithm optimization of the freeparameters, is found to outperform conventional appearance-based holistic classifiers (eigenface and Fisherface) which are used as benchmarks. Relative performances are analyzed by means of Receiver Operator Characteristics which systematically provide optimized classifier free-parameter settings. Finally, for the SVM-based classifier, we propose a non-dominated sorting genetic algorithm to obtain optimized free-parameter settings.
Nous proposons de décrire un algorithme original d'estimation de la profondeur d'une scène observ... more Nous proposons de décrire un algorithme original d'estimation de la profondeur d'une scène observée par une seule caméra couleur. Notre but est de mettre au point une méthode de reconstruction 3D de montages pour l'usinage, à faible coût, pour la surveillance de la validité des trajectoires d'usinage grande vitesse. L'algorithme suit la méthode que nous avons développée précédemment qui s'appuie sur le traitement d'une image nette et d'une image floue composées en rapport des modules des gradients. Cette méthode, que nous décrivons brièvement, exploite le flou optique mesuré sur les contours comme information de profondeur. Le nouvel algorithme utilise trois images floues acquises d'un même point de vue et avec les mêmes réglages des paramètres du système optique. Seule l'ouverture de l'iris change donnant un flou différent selon les profondeurs et selon la taille de l'ouverture. Nous montrons que nous pouvons substituer à l'acquisition des trois images celle d'une seule image couleur.
Cet article expose une méthode de perception de la profondeur dans les images en vision monoculai... more Cet article expose une méthode de perception de la profondeur dans les images en vision monoculaire passive en utilisant une technique d'optimisation de type génétique. L'estimation de la profondeur est abordée comme un problème d'estimation de paramètres de modèles de contours et de défocalisation grâce à l'acquisition d'un couple d'images nette et floue. Ce problème est traité par une méthode génétique appliquée simultanément à l'image nette et à l'image floue. L'obtention d'une image nette en tout point étant délicate et conduisant à des erreurs d'estimation de la profondeur, la technique génétique est d'un grand intérêt car elle nous permet de travailler uniquement avec l'image floue en estimant l'ensemble des paramètres de contours et la quantité de flou optique en évitant l'acquisition de l'image nette. Les performances de l'approche génétique avec le couple d'images nette/floue puis une image floue sont évaluées et comparées à une autre méthode de perception de profondeur précédemment développée.
Contrôle automatique des montages d'usinage par vision monoculaire
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Nov 18, 2013
Co-design of an active depth from defocus camera for surface inspection
Influence of mathematic models used on the quality of estimation of the depth in images
Unconventional Optical Imaging II, 2020
In this paper we propose a new concept for a compact 3D sensor dedicated to industrial inspection... more In this paper we propose a new concept for a compact 3D sensor dedicated to industrial inspection, combining chromatic Depth From Defocus (DFD) and structured illumination. Depth is estimated from a single image using local estimation of the defocus blur. As industrial objects usually show poor texture information, which is crucial for DFD, we rely on structured illumination. In contrast with state of the art approaches for active DFD, which project sparse patterns on the scene, our method exploits a dense textured pattern and provides dense depth maps of the scene. Besides, to overcome depth ambiguity and dead zone of DFD with a classical camera, we use an unconventional lens with chromatic aberration, providing spectrally varying defocus blur in the camera color channels. We provide comparisons of depth estimation performance for several projected patterns at various scales based on simulation and real experiments. The proposed method is then qualitatively evaluated on a real industrial object. Finally we discuss the perspectives of this work especially in terms of co-design of an 3D active sensor using DFD.
148 Publications 736 Citations See Profile
Influence of mathematic models used on the quality of estimation of the depth in images
Vision artificielle 2D/3D pour la sécurité de la machine outil UGV
Many researchers believe that depression is the outcome of a pathogenic combination between exter... more Many researchers believe that depression is the outcome of a pathogenic combination between external stress and poor coping. Based on this hypothesis, the OPTIMI project is aimed to develop automated tools for the detection and characterization of poor coping. The current article is focused on the ECG sensor. The article will inform about the preliminary conclusions and results the experts have extracted from the data collected in the calibration trial in order to identify patterns and indicators related to stress and coping.
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2015
In high-speed machining it is of key importance to avoid any collision between the machine tool a... more In high-speed machining it is of key importance to avoid any collision between the machine tool and the machining setup. If the machining setup has not been assembled correctly by the operator and does not conform to the 3D CAD model sent to the machining unit, such collisions may occur. This paper presents a new chain-processing-based computer vision system to automatically avoid collision between tool and machining setup components by checking that the actual machining setup is in conformity with the desired 3D CAD model used to generate the tool trajectory. This computer vision system utilizes a single camera to automatically check conformity before the start of the machining operation. The proposed solution was tested in different kinds of machining setups , and each step of the proposed chain was evaluated. The results show the robustness of the solution for different kinds of machining setups .
Depth Estimation from a Single RGB Image : Principle and Calibration
Depth Estimation Based on Thick Edges in Images
IMTC/2002. Proceedings of the 19th IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference (IEEE Cat. No.00CH37276), 2002
This article deals with the generalization of a local depth estimation method using sharp edges a... more This article deals with the generalization of a local depth estimation method using sharp edges and blurred edges. This Depth from Defocus method is explained and the theoretical relations are defined. Improvements concerning the generalization and the noise sensitivity on the depth estimation are developed and application conditions are exposed. Some results on synthetic images are presented to illustrate the method efficiency.
Body Pixel Classification by Neural Network
Lecture Notes in Computer Science, 2012
Nous présentons dans cette communication une amélioration d'une méthode présentée dans [6]. Notre... more Nous présentons dans cette communication une amélioration d'une méthode présentée dans [6]. Notre objectif est d'obtenir les contours dans une image à partir de la binarisation des modules des gradients. Ces contours sont obtenus à partir d'un seuil calculé automatiquement sur l'histogramme du module des gradients. La méthode doit être simple pour être rapide, implantable sur un circuit FPGA, et doit exploiter les gradients calculés par ailleurs. La méthode sera intégrée dans une tâche de perception 3D pour la vérification de montage d'usinage en vue de sécuriser l'opération d'usinage grande vitesse.
Body pixel classification by neural network
Am�lioration de l'�valuation de la profondeur � partir d'un couple d'images nette et floue
Ijprai, 2009
This paper deals with video-based face recognition and tracking from a camera mounted on a mobile... more This paper deals with video-based face recognition and tracking from a camera mounted on a mobile robot companion. All persons must be logically identified before being authorized to interact with the robot while continuous tracking is compulsory in order to estimate the person's approximate position. A first contribution relates to experiments of still-image-based face recognition methods in order to check which image projection and classifier associations give the highest performance of the face database acquired from our robot. Our approach, based on Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machines (SVM) improved by genetic algorithm optimization of the freeparameters, is found to outperform conventional appearance-based holistic classifiers (eigenface and Fisherface) which are used as benchmarks. Relative performances are analyzed by means of Receiver Operator Characteristics which systematically provide optimized classifier free-parameter settings. Finally, for the SVM-based classifier, we propose a non-dominated sorting genetic algorithm to obtain optimized free-parameter settings.
Nous proposons de décrire un algorithme original d'estimation de la profondeur d'une scène observ... more Nous proposons de décrire un algorithme original d'estimation de la profondeur d'une scène observée par une seule caméra couleur. Notre but est de mettre au point une méthode de reconstruction 3D de montages pour l'usinage, à faible coût, pour la surveillance de la validité des trajectoires d'usinage grande vitesse. L'algorithme suit la méthode que nous avons développée précédemment qui s'appuie sur le traitement d'une image nette et d'une image floue composées en rapport des modules des gradients. Cette méthode, que nous décrivons brièvement, exploite le flou optique mesuré sur les contours comme information de profondeur. Le nouvel algorithme utilise trois images floues acquises d'un même point de vue et avec les mêmes réglages des paramètres du système optique. Seule l'ouverture de l'iris change donnant un flou différent selon les profondeurs et selon la taille de l'ouverture. Nous montrons que nous pouvons substituer à l'acquisition des trois images celle d'une seule image couleur.
Cet article expose une méthode de perception de la profondeur dans les images en vision monoculai... more Cet article expose une méthode de perception de la profondeur dans les images en vision monoculaire passive en utilisant une technique d'optimisation de type génétique. L'estimation de la profondeur est abordée comme un problème d'estimation de paramètres de modèles de contours et de défocalisation grâce à l'acquisition d'un couple d'images nette et floue. Ce problème est traité par une méthode génétique appliquée simultanément à l'image nette et à l'image floue. L'obtention d'une image nette en tout point étant délicate et conduisant à des erreurs d'estimation de la profondeur, la technique génétique est d'un grand intérêt car elle nous permet de travailler uniquement avec l'image floue en estimant l'ensemble des paramètres de contours et la quantité de flou optique en évitant l'acquisition de l'image nette. Les performances de l'approche génétique avec le couple d'images nette/floue puis une image floue sont évaluées et comparées à une autre méthode de perception de profondeur précédemment développée.