L'apparence d'un produit joue un rôle important dans la perception de sa qualité par le client. Au-delà des fonctionnalités qu'il doit remplir, un produit doit désormais avoir un aspect irréprochable. Il n'y a cependant pas de surface parfaite car, à un niveau de grossissement donné, un écart par rapport à une surface idéale peut toujours être identifié. Pour détecter cet écart et évaluer son impact sur la qualité perçue du produit, les entreprises mettent généralement en place un contrôle visuel d'aspect de surface de leurs produits. Une première thèse a été réalisée au Laboratoire SYMME afin de proposer une méthodologie permettant de réduire la variabilité généralement observée sur les résultats de ce type de contrôle. Nos travaux se situent dans la continuité de ces travaux avec l'objectif de proposer des méthodes et des outils pour la maîtrise des trois étapes d'un contrôle visuel d'aspect : exploration, évaluation et décision. Le projet de thèse réalisé dans le cadre d'un programme européen de recherche INTERREG IV réunissait différentes Universités et Entreprises. Les pratiques des entreprises partenaires ont procurés un terrain d'expérimentation des recherches proposées. Partant de cette observation, nous avons proposé une conceptualisation du contrôle visuel humain débouchant sur des propositions de méthodes et outils adaptés aux trois étapes. Ces propositions ont été testées dans les entreprises partenaires pour vérifier leur robustesse à la variété des situations industriels. Nous avons par exemple proposé un nouveau test R2&E2 Conformité qui mesure la variabilité d'un contrôle visuel et contribue à l'identification des sources possibles de cette variabilité. Outre cette conceptualisation pour la création d'outils, nous listons un ensemble de recommandations à suivre par les entreprises pour une meilleure exploration des anomalies. Nous proposons également un ensemble d'attributs sensoriels permettant de caractériser, en vue de l'évaluer, toute anomalie d'aspect. Enfin, nous montrons comment, en formalisant le processus d'expertise, un contrôleur peut évaluer une anomalie d'aspect et juger de son impact sur la qualité perçue du produit.

L'apparence d'un produit joue un rôle important dans la perception de sa qualité par le client. Au-delà des fonctionnalités qu'il doit remplir, un produit doit désormais avoir un aspect irréprochable. Il n'y a cependant pas de surface parfaite car, à un niveau de grossissement donné, un écart par rapport à une surface idéale peut toujours être identifié. Pour détecter cet écart et évaluer son impact sur la qualité perçue du produit, les entreprises mettent généralement en place un contrôle visuel d'aspect de surface de leurs produits. Une première thèse a été réalisée au Laboratoire SYMME afin de proposer une méthodologie permettant de réduire la variabilité généralement observée sur les résultats de ce type de contrôle. Nos travaux se situent dans la continuité de ces travaux avec l'objectif de proposer des méthodes et des outils pour la maîtrise des trois étapes d'un contrôle visuel d'aspect : exploration, évaluation et décision. Le projet de thèse réalisé dans le cadre d'un programme européen de recherche INTERREG IV réunissait différentes Universités et Entreprises. Les pratiques des entreprises partenaires ont procurés un terrain d'expérimentation des recherches proposées. Partant de cette observation, nous avons proposé une conceptualisation du contrôle visuel humain débouchant sur des propositions de méthodes et outils adaptés aux trois étapes. Ces propositions ont été testées dans les entreprises partenaires pour vérifier leur robustesse à la variété des situations industriels. Nous avons par exemple proposé un nouveau test R2&E2 Conformité qui mesure la variabilité d'un contrôle visuel et contribue à l'identification des sources possibles de cette variabilité. Outre cette conceptualisation pour la création d'outils, nous listons un ensemble de recommandations à suivre par les entreprises pour une meilleure exploration des anomalies. Nous proposons également un ensemble d'attributs sensoriels permettant de caractériser, en vue de l'évaluer, toute anomalie d'aspect. Enfin, nous montrons comment, en formalisant le processus d'expertise, un contrôleur peut évaluer une anomalie d'aspect et juger de son impact sur la qualité perçue du produit. / The product appearance plays an important role in the perception of quality by the customer. Beyond the features that must be satisfied, now a product must have a flawless appearance. However, there is no perfect surface, because a given level of magnification, a deviation from an ideal surface can always be identified. To detect this deviation and assess its impact on perceived product quality, companies usually set up a visual inspection of the surface appearance of their products. A first PhD thesis was carried out at the Laboratoire SYMME to propose a methodology to reduce the variability generally observed on the results of this type of inspection. Our work is in the continuity of this thesis with the aim to propose methods and tools for the control of three stages of visual inspection of surface appearance: exploration, evaluation and decision. The thesis project carried out under of a European research program INTERREG IV brought together different Universities and Companies. The practices of corporate partners have brought a testing field for the proposed researches. Based on this observation, we proposed a conceptualization of human visual inspection leading to proposals for methods and tools adapted to the three stages. These proposals were tested in the partner companies to verify their robustness to a variety of industrial situations. For example, we proposed a new test R2&E2 Compliance which measures the variability of a visual inspection and helps to identify possible sources of this variability. In addition to this conceptualization for the development of tools, we list a set of recommendations to be followed by companies for a better exploration of anomalies. We also propose a set of sensory attributes to characterize, with a view to evaluate any anomaly appearance. Finally, we show how to formalize the expertise process, a controller can evaluate an anomaly appearance and judge its impact on the perceived quality of the product.

Cette thèse présente l’étude d’une stratégie de coordination hybride d’un groupe de robots sous-marins pour la recherche d’objets de petites dimensions ou de singularités sur les fonds marins. Chaque robot est équipé d’un module de perception utilisant la librairie de traitement d’image OpenCV qui lui permet d’apercevoir les autres éléments de la meute ainsi que l’environnement d’évolution de la mission.Cette stratégie hybride est constituée de deux phases : une phase de mise en formation géométrique et une phase d’acquisition des données vidéo. La première phase s’appuie sur des algorithmes de type "essaims" alors que la seconde se fonde sur une méthode hiérarchique de coordination. En cas de perte de la formation, le groupe de robots quitte le mode hiérarchique et reprend le mode essaim pour se reformer. Ces changements de modes sont contrôlés par une machine à états finis. Avant d’entamer une expérimentation en grandeur nature, la méthodologie et les algorithmes de coordination doivent être testés et validés par simulation.Dans ce contexte, un simulateur basé sur le logiciel Blender a été conçu de façon à ce qu’il tienne compte des différentes contraintes liées à l’évolution des robots dans l’environnement sous-marin. Les résultats de simulation d’une meute de 3 AUVs montrent la capacité de notre stratégie à optimiser l’exécution d’une mission d’acquisition vidéo par un groupe de robots autonomes contrôlés par la vision et coordonnés par une stratégie hybride. / In the underwater environment, the needs of data acquisition have significantly increased over the last decades. As electromagnetic waves show poor propagation in sea water, acoustical sensing is generally preferred. However, the emergence of small and low cost autonomous underwater vehicles (AUV) allow for rethinking the underwater use of optical sensors as their small coverage can be significantly improved by using a fleet of coordinated underwater robots.This paper presents a strategy to coordinate the group of robots in order to systematically survey the seabed to detect small objects or singularities. The proposed hybrid coordination strategy is defined by two main modes. The first mode relies on a swarm algorithm to organize the team in geometrical formation. In the second mode, the robot formation is maintained using a hierarchical coordination. A finite state machine controls the high level hybrid strategy by defining the appropriate coordination mode according to the evolution of the mission. Before sea validation, the behavior and the performance of the hybrid coordination strategy are first assessed in simulation. The control of individual robots relies on visual servoing, implemented with the OpenCV library, and the simulation tool is based on Blender software.The dynamics of the robots has been implemented in a realistic way in Blender by using the Bullet solver and the hydrodynamic coeficcients estimated on the actual robot. First results of the hybrid coordination strategy applied on a fleet of 3 AUV’s, show execution of a video acquisition task by a group of autonomous robots controlled by vision and coordinated by a hybrid strategy.