Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Centre de Recherche
en Technologies Industrielles CRTI, ex - CSC


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- 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 fuites et les pannes ne se produisent pas.

Un des moyens de contrôle est l’endoscopie. Avec l’endoscope qui est un équipement visuel moderne, l'intérieur de la canalisation peut être inspectée - c'est une forme d'essai non destructif.

Les vidéos et images récupérées doivent être analysées et interprétées. A cet effet, des outils modernes d’analyses ont pour but de détecter et d’identifier la zone défectueuse ou à risque comme les corrosions, les manques d’épaisseur, les fissurations, les arrachements de matière, etc.

Donc, l’objectif de ce projet est d’apporter un outil d’analyse performant pour un contrôle rigoureux à travers l’implémentation d’algorithmes spécifiques dédiés à cette application pour une délimitation précise des zones défectueuse et une interprétation fiable de la défectuosité mise en cause, en dépit des conditions drastiques liées à l’évolution de l’endoscope à l’intérieur de la canalisation et la qualité des images et des vidéos acquises.


2- 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...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