A.F.M.
CONTEXTE :
Equipe :
Etudiants DESS I2N :
- Philippe COVAL - Mailto:philc@writeme.com
- Frédéric MORALES - Mailto:morales@mdi.edu.ups-tlse.fr
Encadrants:
- Jean Denis DUROU - MailTo:durou@irit.fr
- En colloboration avec le CEMES de Toulouse (ondar@cemes.fr)
DOWNLOAD :
Internet : htp://rzr.online.fr/afm.htm
afm.zip : Programme compilé pour Windows & Linux
THEME :
Un dispositif produit des relevés non justes,
mais avec un traitement adapté
on peut rectifier le résultat tout en induisant un minimum d'erreur
Hypothèse
- Pour chaque ligne la différence d'altitude est juste
- le problème est que l'altitude 0 n'est pas constante sur chaque ligne du fond
Donc il faut réajuster l'altitude du sol sur chaque ligne
et ainsi répercuter sur les mesures des points positifs de l'objet
CAHIER DES CHARGES :
- Quelles seraient les différences entre plusieurs photos candidates à notre
traitement ? taille / forme 2d et 3d ?
A priori n'importe quelle forme , la taille de l'image est également variable mais de la forme
2n * 2n
-
Est-ce que le repère est constant ? trans / rot / homothétie ?
-
Image vide ? altitude du sol, théorique
fixé à la mesure à quelle valeur ?
-
Evaluation géométrique de la surface (plane) et de l'objet
Les électrodes sont plates
-
Echelle sur Z, unité et linéarité ? résolution 8/16 bpp ?
Linéaire et 16bits (fichiers AFM , short )
- Interprétation tâches blanches, bordure noire ?
Particules parasites & Raynures dues à la fabrication
- Bruit additif ?
Caractérisé de basse fréquence additif et de forme approchant sinus
IMAGES :
SOLUTION DU CEMES
CHAINE DE TRAITEMENT :
LIMITES :
Impossibilité de corriger les lignes n'ayant
pas de région "sol".
SOLUTION FREQUENTIELLE :
CHAINE DE TRAITEMENT :
LIMITES :
Le bruit dans le domaine fréquentiel est
influencé par les pics sur l'image.
REALISATION :
La phase de prototypage s'est faite sous Aphélion.
Nous avons d'abord tester des opérateurs classiques de traitement d'image (détection de contours, segmentation)
, les résultats n'ont pas été convainquants.
Donc nous avons tenté une seconde approche : raisonner en therme de signal, pour effectuer un filtre fréquenciel.
Les quelques essais ont été suffisament convainquants.
La programmation s'est effectuée dans le language C++ sous différents environnements
(MS VC++ / win32 & G++ / Unix)
L'interface graphique a été développée avec la library GNU FLTK.
ce qui permet d'avoir un source commun pour toutes les plateformes.
Un manuel de référence
API (généré par doc++) présente les différentes classes mises en oeuvre.
TRAITEMENT DU SIGNAL
MANUEL UTILISATEUR :
L'installation ne nécessite rien de particulier si ce n'est le système d'exploitation requis
Le programme ne consiste qu'en un seul fichier exécutable, il a été placé dans le répertoire bin.win32
(et respectivement bin.Linux ...)
Un simple Double click devrait faire apparaître la fenêtre suivante :
2 modes d'utilisations sont proposés :
- Mode Automatique
-
- Charger une image (File/Load AFM)
- Cliquer sur Auto : le seuil de filtrage est calculé automatiquement
- Sauver l'Image (File/Save AFM)
Les autres boutons au-dessous [LO Cut] & [HI Cut] dépandent du seuil
fixé par l'utilisateur (dans la case band width)
La case Tolérance permet d'être plus ou moins sévère pour la localisation automatique
des fréquences considérées comme bruit.
- Mode Manuel
-
- Charger une image (File/Load AFM)
- Appliquer une Transformée de fourier ([FFT])
- Choisir la largeur de bande du filtre (Band width:)
- Appliquer le filtre coupe haut / bas ([LO Cut] / HI Cut)
- Appliquer une Transformée de fourier inverse ([FFTR])
- Sauver l'image (File/Save AFM)
- Formats de fichiers : AFM & PNM
TESTS:
+
