crti

Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Centre de Recherche
en Technologies Industrielles CRTI

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Equipe 11 : Reconnaissance de forme

Chef d'équipe :

Maitre de Recherche Classe « A », Habilité

Membres d'équipe :

Attaché de Recherche
Maitre de Recherche Classe « A », Habilité
Attaché de Recherche
Attaché de Recherche

Projets de l'équipe :

1- Vision par Ordinateur en Radiographie Digitale


Ces dernières années, la radiographie digitale a connu un essor considérable grâce au développement de la microélectronique et à la puissance des calculateurs numériques. Cette technique est devenue compétitive par rapport à la radiographie classique et est devenue très attractive grâce à ses nombreux avantages tels que l’obtention d’images de haute résolution, le gain en temps d’exécution, le respect de l’environnement, la réduction de l’encombrement dû aux matériels de développement et l’adaptabilité à des taches d’inspections automatisées.

Néanmoins, pour exploiter et tirer profit de la haute résolution des images radiographiques obtenues par la radiographie digitale, le traitement et l’analyse de telles images exigent aux algorithmes et méthodes développés une très grande précision et une très bonne performance. 

C’est pourquoi, dans le projet triennal proposé, la chaine de traitement et d’analyse d’images dédiées à l’inspection des joints soudées et des matériaux issus de l’industrie métallique fait appel à des techniques et algorithmes récents et novateurs dans le domaine à savoir, la fusion de classifieurs,  la recherche d’images par le contenu, les modèles de mélanges statistiques, les algorithmes évolutionnaires.


2- Traitement des Séquences Vidéos issues de l’Inspection des Canalisations par Endoscopie


En raison des exigences croissantes en matière de la réglementation régissant le transport des fluides par canalisation, les opérateurs veillent à l’application de programmes de contrôle rigoureux qui assurent à ce que les fuite...Lire la suite


Productions scientifiques :

Publications


F. Mekhalfa, M.R.N. AVANAKI, D. Berkani, A Lossless hybrid wavelet-fractal compression for welding radiographic images, Journal of X-Ray Science and Technology , Volume 24 , Issue 1 , 2016 , pp 107-118.
Djemel Ziou, Dayron RIZO-RORDRIGUEZ, Antoine Tabbone, Nafaa Nacereddine, Head Pose Classification Using a BidimensionalCorrelation Filter, Lecture Notes in Computer Science , Volume 9164 , Issue 1 , 2015 , pp 203-209.
Aicha Baya Goumeidane, Abdessalem Bouzaieni, Nafaa Nacereddine, Antoine Tabbone, Bayesian Networks-Based Defects ClassesDiscrimination in Weld Radiographic Images, Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , Volume 9257 , 2015 , pp 556-567.
GOUMEIDANE Aicha Baya, NACEREDDINE Nafaa, Khamadja Mohammed, Computer aided weld defect delineation using statistical parametric active contours in radiographic inspection, Journal of X-Ray Science and Technology , Volume 23 , Issue 3 , 2015 , pp 289-310.
N. Nacereddine, S. Tabbone, D. Ziou, Robustness of Radon transform to white additive noise: General case study, Electronics Letters , Volume 50 , Issue 15 , 2014 , pp 1063-1065.
N. Nacereddine, L. Hamami, D. Ziou, A. B. Goumeidane, Region-based active contour with adaptive B-spline. Application in radiographic weld inspection, Image Processing and Communications , Volume 15 , Issue 1 , 2010 , pp 35-45.
A. B. Goumeidane, M. Khamadja, N. Nacereddine, Bayesian Pressure Snake forWeld Defect Detection, Lecture Notes in Computer Science (LNCS) , Volume 5807 , 2009 , pp 309-319.
N. Nacereddine, L. Hamami, D. Ziou, M. Tridi, Probabilistic deformable models for weld defect contour estimation in radiography, Machine Graphics and Vision , Volume 15 , Issue 3/4 , 2006 , pp 547-556.

Communications


Aicha Baya Goumeidane, Abdessalmen Bouzaeini, Nafaa Nacereddine, Salvatore Tabbone, Bayesian Networks-Based Defects Classes Discrimination in Weld Radiographic Images, 16th Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP 2015) , 2015.
A. B. Goumeidane, M. Khamadja, N. Nacereddine, F. Mekhalfa, Maximum Likelihood Approach to Weld Defect Detection, Symposium international image , 2008.
A. B. Goumeidane, M. Khamadja, B. Belaroussi, H. Benoit-Cattin, C. Odet, New discrepancy measures for segmentation evaluation., IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) , 2003.

Equipes

Divisions