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
