Color sorting system by fuzzy sensor

This article presents a color recognition system formalized under the fuzzy sensor concept. The main objective is to improve the color classification of wooden boards. Our study relates the development of an industrial vision system allowing the recognition of gradual colors. This context imposes a strong reliability constraint, because the currently used sensors are not always enough robust. Then, we are interested in techniques which improve the taking into account of the physical measure imprecision and the uncertainty concerning the definition of the wood color by a Human, the color classes being always neither identified nor separated. Moreover, the different users can have different perceptions of them. Besides, the vision system must be easy to tune. To carry out such a system, we propose to base the fuzzy sensor on a classification method with fuzzy linguistic rules (Fuzzy Reasoning Classifier) which main advantages reside in its generalization capacity from small training data sets and in the interpretability of its rule set. The obtained results show the efficiency of our intelligent sensor.Cet article présente un système de reconnaissance couleur formalisé sous le concept de capteur flou. L’objectif principal est d’améliorer la classification couleur de planches de bois. Notre étude concerne le développement d’un système de vision industriel permettant la reconnaissance de couleurs graduelles. Ce contexte impose une contrainte forte de fiabilité, les capteurs utilisés aujourd’hui n’étant pas toujours suffisamment robustes. Ainsi, nous nous sommes intéressés à des techniques qui améliorent la prise en compte des imprécisions des mesures physiques et la subjectivité concernant la définition de la couleur du bois par l’Homme, les classes de couleur n’étant jamais bien identifiées ni séparées. De plus, les différents utilisateurs peuvent en avoir des perceptions différentes. Par ailleurs, et dans ce contexte particulier, un système de vision doit être simple à régler. Pour réaliser un tel système, nous proposons de baser le capteur flou sur une méthode de classification par règles linguistiques floues (Fuzzy Reasoning Classifier) dont les principaux avantages résident dans sa capacité de généralisation à partir de lot de données réduits en apprentissage et dans l’interprétabilité de sa base de règles. Les résultats que nous obtenons montrent l’efficacité de notre capteur intelligent

Méthode d'auto-fuzzyfication par analyse des typicalités sur des lots de données réduits

Cet article expose une méthode de fuzzyfication automatique pour un classificateur à base de règles linguistiques floues. Elle s'appuie sur l'analyse des scores de typicalité des attributs caractérisant les formes à classer. La méthode proposée est appliquée à la reconnaissance de couleur sur des avivés. L'utilisation d'un classificateur flou n'étant pas aisée pour des non experts, l'industrialisation d'une telle méthode nécessite une simplification des phases de réglages. En outre, le cadre applicatif spécifique de cette étude ne permet d'avoir à disposition qu'une quantité de données réduite pour réaliser la phase d'apprentissage. Les scores de typicalité des attributs présentent l'avantage de discriminer les plages de valeurs associées à chaque classe couleur de sortie. L'étude des corrélations de ces typicalités améliore la fuzzyfication des paramètres et les essais réalisés sur des lots de données « industrielles » montrent l'augmentation du taux de reconnaissance. Ces taux sont comparés à ceux obtenus à partir d'une fuzzyfication équirépartie. Par ailleurs, une diminution du nombre de règles floues générées dans le modèle est constatée. Les temps de traitements en généralisation sont ainsi réduits

Appariement couleur de planches de bois par inférence floue

Cet article présente une méthode de classification de couleurs sur des planches de bois à partir d'un mécanisme à base de systèmes d'inférences floues implémenté à travers l'algorithme d'Ishibuchi-Nozaki-Tanaka. Le raisonnement flou permet de prendre en compte la subjectivité de la perception des couleurs au sein d'un produit « bois ». De plus, les informations extraites des images ne peuvent pas être considérées comme précises et certaines. L'utilisation de notre méthode améliore les taux de reconnaissance en apprentissage et en généralisation dans la classification des couleurs du bois, mais aussi sur le benchmark IRIS

Identification de défauts du bois par règles linguistiques floues

- Cet article présente une méthode de reconnaissance de défauts sur des planches de bois basée sur un mécanisme de raisonnement par inférence floue de type Larsen. Le raisonnement flou nous permet de prendre en compte la variabilité intrinsèque des défauts, car ils sont qualifiés subjectivement et leur frontière est définie de façon imprécise dans l'image. L'utilisation de ce mécanisme flou améliore le taux de reconnaissance de façon significative, autorise une plus grande variabilité intra classe des défauts et facilite la phase de réglage en proposant un apprentissage automatique à partir d'un faible nombre d'échantillons

Une méthode de sélection de caractéristiques fondée sur l'intégrale de Choquet et l'analyse des typicalités

Cet article expose une méthode itérative de sélection de caractéristiques fondée sur l'intégrale de Choquet et l'analyse des typicalités. La méthode proposée est appliquée à la reconnaissance de défauts sur des planches de bois, domaine dans lequel peu de données sont disponibles en apprentissage. Le choix d'un sous-ensemble de caractéristiques parmi toutes celles que l'on peut extraire d'une image n'est pas aisé. Il apparaît, à l'usage, que même un expert du domaine choisit souvent un jeu de caractéristiques, plus par habitude, que par une réelle analyse du problème. Ainsi, pour pallier ce manque de connaissances du domaine ou cette routine, nous proposons une méthode permettant de sélectionner automatiquement le jeu de caractéristiques le mieux adapté au problème considéré. Le module de reconnaissance mis en place repose sur un système d'inférence par règles floues automatiquement générée à partir d'un lot d'apprentissage. Choisir un jeu de caractéristiques quasi optimal doit permettre de réduire la complexité de la base de règles et ainsi garder une bonne interprétabilité du mécanisme de reconnaissance. Pour l'application testée, la méthode itérative implémentée a déterminé un choix de caractéristiques très similaire au choix de l'expert. Néanmoins, la différence entre les deux jeux de caractéristiques entraîne une différence non négligeable en terme de taux de reconnaissance. En effet, bien que le nombre de règles générées est plus important que celui obtenu avec le choix par expertise, la méthode itérative améliore de 4% les performances

Overstating the evidence - double counting in meta-analysis and related problems

Background: The problem of missing studies in meta-analysis has received much attention. Less attention has been paid to the more serious problem of double counting of evidence. Methods: Various problems in overstating the precision of results from meta-analyses are described and illustrated with examples, including papers from leading medical journals. These problems include, but are not limited to, simple double-counting of the same studies, double counting of some aspects of the studies, inappropriate imputation of results, and assigning spurious precision to individual studies. Results: Some suggestions are made as to how the quality and reliability of meta-analysis can be improved. It is proposed that the key to quality in meta-analysis lies in the results being transparent and checkable. Conclusions: Existing quality check lists for meta-analysis do little to encourage an appropriate attitude to combining evidence and to statistical analysis. Journals and other relevant organisations should encourage authors to make data available and make methods explicit. They should also act promptly to withdraw meta-analyses when mistakes are found

IMPLEmenting a clinical practice guideline for acute low back pain evidence-based manageMENT in general practice (IMPLEMENT) : cluster randomised controlled trial study protocol

Background: Evidence generated from reliable research is not frequently implemented into clinical practice. Evidence-based clinical practice guidelines are a potential vehicle to achieve this. A recent systematic review of implementation strategies of guideline dissemination concluded that there was a lack of evidence regarding effective strategies to promote the uptake of guidelines. Recommendations from this review, and other studies, have suggested the use of interventions that are theoretically based because these may be more effective than those that are not. An evidencebased clinical practice guideline for the management of acute low back pain was recently developed in Australia. This provides an opportunity to develop and test a theory-based implementation intervention for a condition which is common, has a high burden, and for which there is an evidence-practice gap in the primary care setting. Aim: This study aims to test the effectiveness of a theory-based intervention for implementing a clinical practice guideline for acute low back pain in general practice in Victoria, Australia. Specifically, our primary objectives are to establish if the intervention is effective in reducing the percentage of patients who are referred for a plain x-ray, and improving mean level of disability for patients three months post-consultation. Methods/Design: This study protocol describes the details of a cluster randomised controlled trial. Ninety-two general practices (clusters), which include at least one consenting general practitioner, will be randomised to an intervention or control arm using restricted randomisation. Patients aged 18 years or older who visit a participating practitioner for acute non-specific low back pain of less than three months duration will be eligible for inclusion. An average of twenty-five patients per general practice will be recruited, providing a total of 2,300 patient participants. General practitioners in the control arm will receive access to the guideline using the existing dissemination strategy. Practitioners in the intervention arm will be invited to participate in facilitated face-to-face workshops that have been underpinned by behavioural theory. Investigators (not involved in the delivery of the intervention), patients, outcome assessors and the study statistician will be blinded to group allocation. Trial registration: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN012606000098538 (date registered 14/03/2006).The trial is funded by the NHMRC by way of a Primary Health Care Project Grant (334060). JF has 50% of her time funded by the Chief Scientist Office3/2006). of the Scottish Government Health Directorate and 50% by the University of Aberdeen. PK is supported by a NHMRC Health Professional Fellowship (384366) and RB by a NHMRC Practitioner Fellowship (334010). JG holds a Canada Research Chair in Health Knowledge Transfer and Uptake. All other authors are funded by their own institutions