Avec l'évolution constante des technologies, les scanners 3D fournissent de plus en plus de données avec une précision toujours plus grande. Cependant, l'augmentation considérable de la taille des données pose des problèmes, les fichiers deviennent très lourds et il peut en découler des difficultés de transmission ou de stockage. C'est pourquoi, la plupart du temps les données obtenues par les scanners vont être analysées, traitées puis simplifiées ; on parle alors de chaine d'acquisition 3D. Ce manuscrit présente une approche qui permet de numériser les objets de manière dynamique, en adaptant la densité de points dès l'acquisition en fonction de la complexité de l'objet à numériser, et ce sans a priori sur la forme de l'objet. Ce système permet d'éviter de passer par la chaine 3D classique, en ne calculant pas un nuage de points dense qu'il faudra simplifier par la suite, mais en adaptant la densité de points au niveau de l'acquisition afin d'obtenir des données simplifiées directement à la sortie de l'acquisition, permettant ainsi de réduire considérablement le temps de traitement des données. / With constant evolution of technology, 3D scanners are providing more and more data with ever greater precision. However, the substantial increase of the data size is problematic. Files become very heavy and can cause problems in data transmission or data storage. Therefore, most of the time, the data obtained by the 3d scanners will be analyzed, processed and simplify; this is called 3D acquisition chain.This manuscript presents an approach which digitize objects dynamically by adapting point density during the acquisition depending on the object complexity, without informations on object shape. This system allows to avoid the use of the classic 3D chain. This system do not calculate a dense points cloud which will be simplify later, but it adapts the points density during the acquisition in order to obtain directly simplified data to the acquisition output. This process allows to reduce significantly processing time.

L’objectif de ces travaux de thèse est la conception et le développement d’un système de caractérisation tridimensionnelle de pièces forgées de grande dimension portées à haute température. Les travaux se basent sur de nombreuses thématiques telles que l’acquisition tridimensionnelle, l’extraction, la segmentation et le recalage de primitives 3D. Nous présentons tout d’abord les limites des systèmes de caractérisation de pièces forgées cités dans la littérature. Dans la deuxième partie, nous présentons la réalisation du système de caractérisation de pièces forgées, constitué de deux scanners temps de vol (TOF). Nous présentons également le simulateur de numérisation par scanner TOF qui nous permet de nous affranchir des contraintes industrielles (temps, difficulté de manœuvres) pour positionner les deux scanners. La troisième partie est consacrée à l’extraction des primitives 3D. Nous avons traité deux types de primitives : viroles et sphères avec deux approches différentes : méthode supervisée et méthode automatique. La première approche basée sur une méthode de croissance de région et de contour actif, permet d’extraire des formes extrudées complexes. Des problèmes d’ergonomie du système nous ont conduits à développer une deuxième approche, basée sur l’image de Gauss et l’extraction d’ellipse, qui permet l’extraction automatique de formes cylindriques ovales ou circulaires. Nous présentons également quatre méthodes d’extraction automatique de sphères basées sur des approches heuristiques : RANSAC (RANdom SAmple Consensus), algorithme génétique et algorithme génétique par niche. Dans la quatrième partie, nous étudions les différentes approches de recalage de données 3D traitées : le calibrage basé sur les cibles artificielles et le recalage fin basé sur l’algorithme ICP. Pour conclure, nous présentons la réalisation d’un système complet de caractérisation tridimensionnelle de pièces forgées de grande dimension. Ensuite, nous comparons les performances et les limites de ce système avec les systèmes de caractérisation cités dans la littérature. / The main objective of this Phd project is to conceive a machine vision system for hot cylindrical metallic shells diameters measurement during forging process. The manuscript is structured by developing in the first chapter the state of the art and the limits of hot metallic shells measurement systems suggested in literature. Our implemented system which is based on two conventional Time Of Flight (TOF) laser scanners has been described in the same chapter along, chapter two, with presentation of its respective numerical simulator. Simulation series have been done using the digitizing simulator and were aimed to determine the optimal positions of the two scanners without any industrial constraints (time, difficulty of operations). The third part of the manuscript copes with 3D primitives extraction. Two major types of approaches have been studied according to the primitive’s form (cylinders or spheres) to be extracted: supervised method and automatic method. The first approach, based on a growing region method and active contour, enables to extract complex extruded forms; while problems of ergonomics have been solved using automatic methods that have been carried out along the programme research. The proposed methods consist in automatically extracting: oval or circular cylindrical forms, using Gauss map associated with ellipse extraction techniques : spherical forms, using heuristic approaches such as RANdom SAmple Consensus RANSAC, Genetic Algorithm (GA) and Niche Genetic Algorithm (NGA). Two varieties of 3D data registration approach have been presented and discussed in chapter 4: the registration based on the artificial targets and the fine registration based on algorithm ICP. A complete system for three-dimensional characterization of hot cylindrical metallic shells during forging process has been implemented and then compared with existing systems in order to identify its performances and limits in conclusion.