| Summary: | L'automatisation dans le domaine de l'agroalimentaire et plus particulièrement dans les salles de découpe pour les viandes de porc et de boeuf est peu implantée. Dû à la difficulté de traiter un produit aussi variable, il est difficile de créer des machines automatiques pour réaliser la découpe de pièce de viandes. De plus, les cadences très importantes en Amérique du Nord conjuguées avec des types de coupe qui peuvent varier d'un établissement à l'autre compte tenu de la clientèle (américaine, canadienne, asiatique,...) rendent très difficile l'automatisation. Actuellement, la coupe, que ce soit pour le porc ou le boeuf, est encore très largement effectuée à la main.
L'objectif principal de ce présent mémoire est de mettre au point un système d'acquisition pour numériser des pièces de viande, ce qui consiste à formuler la relation géométrique entre la caméra, le laser et la scène, à choisir le matériel adéquat, à élaborer le logiciel nécessaire et à intégrer l'ensemble des composantes du système. L'information est générée sous forme d'images de topologie (3D) et en niveaux de gris (2D). L'application d'algorithmes de traitement d'images sur ces données permet de calculer une trajectoire qui permet par la suite de guider un outil de coupe pour effectuer une tâche spécifique.
Le principe de base de ce système d'acquisition est la triangulation au laser. Une ligne lumineuse est projetée sur la scène à numériser. La déformation de la ligne par le relief est captée par une caméra. Connaissant la relation géométrique entre le laser et le capteur, l'analyse des variations de la ligne laser permet de trouver la hauteur et la position des objets dans la scène. Afin de numériser différentes pièces de viande, le système d'acquisition doit être modulaire. Les composantes doivent donc être des produits standards, ce qui a l'avantage de réduire les temps de développement lors de modifications, de suivre l'évolution technologique de chaque composante ainsi que de permettre d'avoir des équivalents chez d'autres fournisseurs pour faciliter la production. Pour l'étalonnage de ce système, une approche est proposée qui, malgré sa simplicité, procure la précision et la répétitivité suffisantes dans le contexte des applications à réaliser. Pour respecter les temps de cycle, différentes solutions techniques ont été proposées comme l'acquisition en « double buffering » 1 , le filtrage de la ligne laser avec des filtres optiques et l'utilisation d'une caméra avec acquisition partielle.
Trois applications développées avec ce système d'acquisition permettent l'évaluation de ce dernier. La première évalue de façon quantitative l'approche proposée en analysant la répétitivité de la machine de séparation de la longe du flanc. La deuxième utilise les données générées (images de topologie et en niveaux de gris) pour discriminer le côté (droit ou gauche) du flanc avant de générer la trajectoire de coupe. L'évaluation est faite de façon qualitative en analysant les résultats de la classification. La dernière, la reconstruction de la surface d'un oail de ronde en vue de son dégraissage, confirme la pertinence d'utiliser un tel système d'acquisition pour développer des machines ayant des opérations complexes à automatiser.
La triangulation au laser répond bien à la demande en automatisation de cette industrie de par son coût mais surtout au vu de ses performances: vitesse, précision et répétitivité, richesse et densité de l'information qui permettent d'élaborer des algorithmes de traitement d'images appropriés au domaine d'application.
1 Utilisation d'une bascule avec deux images: pendant la numérisation d'une image, l'autre est traitée et vice versa.
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