GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
Nous présentons dans cet article une application complète des « Support Vector Machine » au contrôle qualité par vision artificielle de pièces à géométrie complexe. Nous précisons le cadre pratique dans lequel s'effectuent les opérations, la nature des défauts à détecter ainsi que les techniques d'extraction des paramètres discriminants. Puis nous présentons les deux méthodes de classification utilisées. Nous définissons le protocole d'apprentissage, ainsi que la méthode de recherche des paramètres optimum du classifieur. Nous comparons les résultats obtenus sur différents espaces de description définis a priori ainsi que ceux issus d'une sélection de paramètres via un algorithme séquentiel
