Confidence Bounds for the Estimation of the Volume Phase Fraction from a Single Image in a Nickel Base Superalloy

We propose an image-based framework to evaluate the uncertainty in the estimation of the volume fraction of specific microstructures based on the observation of a single section. These microstructures consist of cubes organized on a cubic mesh, such as monocrystalline nickel base superalloys. The framework is twofold: a model-based stereological analysis allows relating two-dimensional image observations to three-dimensional microstructure features, and a spatial statistical analysis allows computing approximate confidence bounds while assessing the representativeness of the image. The reliability of the method is assessed on synthetic models. Volume fraction estimation variances and approximate confidence intervals are computed on real superalloy images in the context of material characterizatio

Analyse statistique de textures directionnelles - Application à la caractérisation de matériaux composites

Ce mémoire a pour objet l'analyse d'images de textures composées d'éléments structuraux orientés, ou textures directionnelles. Plus précisément, nous montrons qu'elles peuvent être décrites par l'analyse statistique du champ des orientations locales. En premier lieu, nous proposons une approche pour la conception d'opérateurs de mesure d'une orientation locale. Deux types d'opérateurs sont introduits, gradient et vallonnement, adaptés respectivement aux régions pentées et aux lignes de crête et de vallée. Guidés par le souci de robustesse et de précision, nous présentons une procédure d'optimisation des opérateurs et étudions leurs performances sur des textures synthétiques et naturelles. Nous définissons ensuite une méthode de description des textures directionnelles, fondée sur les statistiques d'ordre 2 du champ des orientations locales. Plus précisément, nous utilisons les différences spatiales d'orientations pour la construction de cartes d'interaction. Ces cartes sont appliquées à la caractérisation de textures de l'album de Brodatz et de textures de matériaux composites. Le dernier point concerne plus particulièrement la caractérisation des images de matériaux composites. Ces images, composées de primitives longiformes, sont décrites à l'aide d'une approche structurale. L'ondulation des primitives est mise en évidence par l'analyse du spectre de l'orientation calculée le long des primitives. Pour finir, nous proposons, pour ces textures, un modèle stochastique qui corrobore les résultats expérimentaux.This thesis aims at the characterization of textures composed of oriented patterns (i.e. directional textures). More precisely, we show that these textures are efficiently described through their local orientation field. Firstly, we propose a new framework for the conception of operators dedicated to the estimation of an orientation. Two kinds of operators are introduced, the gradient and the valleyness, which apply respectively on sloped regions and on crest or valley lines. We present an optimization procedure in order to ensure the precision and the robustness of the operators. Their performances are studied on synthetic and natural textures. We then define a new method for the description of directional textures, which is based on the second order statistics of the local orientation field. More precisely, the orientation spatial differences is used so as to construct orientation-based interaction maps. These maps are applied to the characterization of both Brodatz and composite material textures. Finally, we deal more specifically with the analysis of composite material images, which consist of wavelike directional primitives called fringes. A structural approach is used. It leads to the description of the fringes in terms of length and ripple. The ripple phenomenon is studied through the undulation spectrum, i.e. the spectrum of the orientation computed along the fringes. A stochastic model is finally provided in order to explain the experimental results

Structural features of pyrocarbon atomistic models constructed from transmission electron microscopy images

International audienceWe report on atomistic models of laminar pyrocarbons constructed using a combination of 2D high resolution transmission electron microscopy (HRTEM) lattice fringe image analysis, 3D image synthesis and atomistic simulated annealing. In a first step, the effectiveness of the method and the convergence of the models with respect to the quench rate are checked on small systems. Then, the nanostructural features of large fully carbonaceous atomistic models obtained from the HRTEM images of a rough laminar pyrocarbon, asprepared and after partial graphitization, are discussed. Both models show a very pronounced sp2 character (≥ 97%), essentially made of hexagonal rings (≥ 88%) and pentagonal and heptagonal rings in similar amounts (≈ 6%). The latter mostly form pentagon-heptagon pairs or networks of line defects between misoriented hexagonal domains. Numerous pairs of screw dislocations, connecting different graphene domains, are also observed while edge dislocations with unsaturated carbon atoms are almost absent. The models are validated with respect to experimental pair distribution functions, showing excellent agreement

Non-parametric synthesis of laminar volumetric texture

International audienceThe goal of this paper is to evaluate several extensions of Wei and Levoy's algorithm for the synthesis of laminar volumetric textures constrained only by a single 2D sample. Hence, we shall also review in a unified form the improved algorithm proposed by Kopf et al. and the particular histogram matching approach of Chen and Wang. Developing a genuine quantitative study we are able to compare the performances of these algorithms that we have applied to the synthesis of volumetric structures of dense carbons. The 2D samples are lattice fringe images obtained by high resolution transmission electronic microscopy (HRTEM)

Algorithmes non paramétriques pour la synthèse de textures volumiques à partir d'un exemple 2D

National audienceCet article traite de synthèse non paramétrique de textures volumiques anisotropes à partir d'une observation 2D unique. Nous proposons différentes variantes originales d'un algorithme non paramétrique et multiéchelle de synthèse de textures. L'originalité réside d'une part dans le fait que le processus de synthèse 3D s'appuie sur l'échantillonnage d'une seule image 2D d'entrée en garantissant la cohérence selon deux des trois vues de la texture 3D de sortie et, d'autre part, dans les stratégies de parcours 3D et d'optimisation utilisées. Les différentes variantes algorithmiques proposées sont appliquées à la synthèse de textures volumiques de matériaux carbonés, à partir d'une observation 2D unique obtenue par Microscopie Electronique en Transmission (MET). Nous développons une étude qualitative et quantitative des résultats de synthèse qui permet d'une part d'identifier les stratégies les plus pertinentes pour la synthèse et d'autre part de les comparer de façon objective à certains algorithmes de la littérature

Orientation based second-order statistics for texture description

Nous nous intéressons dans cet article à la description de textures directionnelles et nous proposons une nouvelle approche, fondée sur les statistiques d'ordre 2 d'un champ d'orientations. Deux des principales propriétés haut-niveau conditionnant la perception des textures sont abordées : la directionnalité et la périodicité. Notre méthode se fonde sur la mesure de ressemblance entre deux orientations distantes d'un déplacement donné. Deux implantations de la mesure de ressemblance sont présentées. La première est la Carte bidimensionnelle de Ressemblance d'Orientations ; elle peut être décrite en termes de lignes et de points qui reflètent la périodicité ou la symétrie de la texture. La seconde implantation consiste en une Fonction Curviligne de Ressemblance d'Orientations qui fournit une mesure de la ressemblance moyenne entre deux orientations le long d'une courbe paramétrée et révèle une périodicité éventuelle. Les résultats expérimentaux sur textures synthétiques et naturelles montrent la pertinence de notre approche pour une description haut-niveau de la texture

Prédiction de la structure et des propriétés de pyrocarbones à partir d'une reconstruction à l'échelle atomique

National audienceNous présentons ici une approche originale permettant de construire des modèles à l'échelle atomique de matériaux nanotexturés à partir de leurs images de Microscopie Electronique en Transmission à Haute Résolution (HRTEM). Partant d'une image HRTEM filtrée à hautes et basses fréquences (a), un ensemble de descripteurs statistiques est collecté puis imposé à une synthèse d'image 3D aléatoire (b). Cette dernière est ensuite utilisée comme champ de potentiel attirant les atomes sur les franges lors d'une simulation de trempe d'un liquide de carbone par dynamique moléculaire (c). Une simulation d'image HRTEM à partir du matériau virtuel obtenu permet de valider la qualité de la reconstruction (d). Nous présentons en détail cette méthode ainsi que la structure et les propriétés mécaniques calculées pour des pyrocarbones laminaires rugueux, tels que préparés et traités thermiquement

Caractérisation locale de l'anisotropie d'images texturées

Certaines textures peuvent être caractérisées par leurs propriétés directionnelles et leur degré d'anisotropie. L'étude de ces textures, dites directionnelles, a motivé le développement d'opérateurs dédiés à l'estimation de l'orientation. Cependant, ces outils se sont révélés localement très sensibles au bruit et aux discontinuités. Une nouvelle approche, fondée sur l'observation des caractéristiques morphologiques des textures, a permis de rendre compte de façon plus fidèle de leurs propriétés directionnelles

Atomistic models of pyrolytic carbons obtained with the IGAR method

International audienceThis study aims at obtaining atomistic representations of these RL and ReL pyCs and at describing their nano-texture/structure. We will first describe some improvements in the IGAR method. Then, the nature of defects in these materials, in terms of non-hexagonal rings and screw dislocations, as well as their hydrogen atoms contents and locations, will be thoroughly compared and discussed. These models will also be validated against experimental HRTEM images and pair distribution functions (PDF) (and structure factors) obtained from neutron diffraction

Group-Conditional Conformal Prediction via Quantile Regression Calibration for Crop and Weed Classification

As deep learning predictive models become an integral part of a large spectrum of precision agricultural systems, a barrier to the adoption of such automated solutions is the lack of user trust in these highly complex, opaque and uncertain models. Indeed, deep neural networks are not equipped with any explicit guarantees that can be used to certify the system's performance, especially in highly varying uncontrolled environments such as the ones typically faced in computer vision for agriculture.Fortunately, certain methods developed in other communities can prove to be important for agricultural applications. This article presents the conformal prediction framework that provides valid statistical guarantees on the predictive performance of any black box prediction machine, with almost no assumptions, applied to the problem of deep visual classification of weeds and crops in real-world conditions. The framework is exposed with a focus on its practical aspects and special attention accorded to the Adaptive Prediction Sets (APS) approach that delivers marginal guarantees on the model's coverage. Marginal results are then shown to be insufficient to guarantee performance on all groups of individuals in the population as characterized by their environmental and pedo-climatic auxiliary data gathered during image acquisition.To tackle this shortcoming, group-conditional conformal approaches are presented: the ''classical'' method that consists of iteratively applying the APS procedure on all groups, and a proposed elegant reformulation and implementation of the procedure using quantile regression on group membership indicators. Empirical results showing the validity of the proposed approach are presented and compared to the marginal APS then discussed