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.

Le réalisme des objets en infographie exige de simuler adéquatement leur apparence sous divers éclairages et à différentes échelles. Une solution communément adoptée par les chercheurs consiste à mesurer avec l’aide d’appareils calibrés la réflectance d’un échantillon de surface réelle, pour ensuite l’encoder sous forme d’un modèle de réflectance (BRDF) ou d’une texture de réflectances (BTF). Malgré des avancées importantes, les données ainsi mises à la portée des artistes restent encore très peu utilisées. Cette réticence pourrait s’expliquer par deux raisons principales : (1) la quantité et la qualité de mesures disponibles et (2) la taille des données. Ce travail propose de s’attaquer à ces deux problèmes sous l’angle de la simulation. Nous conjecturons que le niveau de réalisme du rendu en infographie produit déjà des résultats satisfaisants avec les techniques actuelles. Ainsi, nous proposons de précalculer et encoder dans une BTF augmentée les effets d’éclairage sur une géométrie, qui sera par la suite appliquée sur les surfaces. Ce précalcul de rendu et textures étant déjà bien adopté par les artistes, il pourra mieux s’insérer dans leurs réalisations. Pour nous assurer que ce modèle répond aussi aux exigences des représentations multi-échelles, nous proposons aussi une adaptation des BTFs à un encodage de type MIP map. / The realism of objects in computer graphics requires adequate simulation of their appearence under different light/view directions and at various scales. A solution commonly adopted by researchers consists in measuring the reflectance of a real surface by means of calibrated devices. The measured data is encoded in the form of a reflectance model (BRDF) or a texture of reflectance (BTF). Despite significant progress in this area, the measured appearence data remain very infrequently used. This reluctance could be explained by two main reasons: (1) the limited number of high-quality measured materials and (2) the huge storage space required by the data. In this work, we suggest resolving these two problems from the angle of simulation. We consider that the level of realism in rendered images already produces satisfactory results with current techniques. Therefore, we propose to precompute and encode the effects of lighting on a completely synthetic micro-geometry, which will be applied on surfaces. This production pipeline being already well adopted by artists, it should better fit into their realizations. To ensure that this model also respects the requirements of multi-scale representations, we also propose an adaptation of the BTF to a MIP map encoding.

Le réalisme des objets en infographie exige de simuler adéquatement leur apparence sous divers éclairages et à différentes échelles. Une solution communément adoptée par les chercheurs consiste à mesurer avec l’aide d’appareils calibrés la réflectance d’un échantillon de surface réelle, pour ensuite l’encoder sous forme d’un modèle de réflectance (BRDF) ou d’une texture de réflectances (BTF). Malgré des avancées importantes, les données ainsi mises à la portée des artistes restent encore très peu utilisées. Cette réticence pourrait s’expliquer par deux raisons principales : (1) la quantité et la qualité de mesures disponibles et (2) la taille des données. Ce travail propose de s’attaquer à ces deux problèmes sous l’angle de la simulation. Nous conjecturons que le niveau de réalisme du rendu en infographie produit déjà des résultats satisfaisants avec les techniques actuelles. Ainsi, nous proposons de précalculer et encoder dans une BTF augmentée les effets d’éclairage sur une géométrie, qui sera par la suite appliquée sur les surfaces. Ce précalcul de rendu et textures étant déjà bien adopté par les artistes, il pourra mieux s’insérer dans leurs réalisations. Pour nous assurer que ce modèle répond aussi aux exigences des représentations multi-échelles, nous proposons aussi une adaptation des BTFs à un encodage de type MIP map. / The realism of objects in computer graphics requires adequate simulation of their appearence under different light/view directions and at various scales. A solution commonly adopted by researchers consists in measuring the reflectance of a real surface by means of calibrated devices. The measured data is encoded in the form of a reflectance model (BRDF) or a texture of reflectance (BTF). Despite significant progress in this area, the measured appearence data remain very infrequently used. This reluctance could be explained by two main reasons: (1) the limited number of high-quality measured materials and (2) the huge storage space required by the data. In this work, we suggest resolving these two problems from the angle of simulation. We consider that the level of realism in rendered images already produces satisfactory results with current techniques. Therefore, we propose to precompute and encode the effects of lighting on a completely synthetic micro-geometry, which will be applied on surfaces. This production pipeline being already well adopted by artists, it should better fit into their realizations. To ensure that this model also respects the requirements of multi-scale representations, we also propose an adaptation of the BTF to a MIP map encoding.

Ces travaux de recherche ont pour ambition de contribuer à l'automatisation de l'inspection visuelle, dans le cadre du contrôle qualité de pièces métalliques à géométrie complexe. En soi, de nombreuses techniques d'optique, de numérisation, d'implémentation de rendu photo-réaliste, de classification d'images ou de données, et de reconnaissance de formes sont déjà fortement développées et appliquées chacune dans des domaines particuliers. Or, elles ne sont pas, ou rarement pour des cas particuliers, combinées pour obtenir une méthode complète de numérisation de l'apparence jusqu'à la reconnaissance, effective et perceptuelle, de l'objet et des anomalies esthétiques.Ces travaux ont profité des avancements des thèses précédentes sur la formalisation du contrôle qualité ainsi que sur un système agile de numérisation d'aspect de surface permettant la mise en évidence de toute la diversité d'anomalies esthétiques de surfaces. Ainsi, la contribution majeure réside dans l'adaptation des méthodes de traitement d'images à la structure formalisée du contrôle qualité, au format riche des données d'apparence et aux méthodes de classification pour réaliser la reconnaissance telle que le contrôleur humain.En ce sens, la thèse propose un décryptage des différentes méthodologies liées au contrôle qualité, au comportement du contrôleur humain, aux anomalies d'aspect de surface, aux managements et traitements de l'information visuelle, jusqu'à la combinaison de toutes ces contraintes pour obtenir un système de substitution partielle au contrôleur humain. L'objectif de la thèse, et du décryptage, est d'identifier et de réduire les sources de variabilité pour obtenir un meilleur contrôle qualité, notamment par l'automatisation intelligente et structurée de l'inspection visuelle. A partir d'un dispositif de vision par ordinateur choisi, la solution proposée consiste à analyser la texture visuelle. Celle est considérée en tant que signature globale de l'information d'apparence visuelle supérieure à une unique image contenant des textures images. L'analyse est effectuée avec des mécanismes de reconnaissance de formes et d'apprentissage machine pour établir la détection et l'évaluation automatiques d'anomalies d'aspect. / This research has the ambition to contribute to the automation of visual inspection, in the quality control of complex geometry metal parts. Firstly, many optical techniques, scanning, implementation of photorealistic rendering, classification of images or data, and pattern recognition are already highly developed and applied in each particular areas. But they are not, or rarely, in special cases, combined for a complete scanning method of appearance to the recognition, effective and perceptual, of object and aesthetic anomalies.This work benefited from the advancements of previous thesis on the formalization of quality control, as well as an agile system of surface appearance scanning to highlight the diversity of aesthetic anomalies surfaces. Thus, the major contribution lies in the adaptation of image processing methods to the formal structure of quality control, rich appearance data format and classification methods to achieve recognition as the human controller.In this sense, the thesis deciphers the different methodologies related to quality control, the human controller processes, surface appearance defects, the managements and processing of visual information, to the combination of all these constraints for a partial substitution system of the human controller. The aim of the thesis is to identify and reduce sources of variability to obtain better quality control, including through the intelligent and structured automation of visual inspection. From a selected computer vision device, the proposed solution is to analyze visual texture. This is regarded as a global signature of superior visual appearance information to a single image containing images textures. The analysis is performed with pattern recognition and machine learning mechanisms to develop automatic detection and evaluation of appearance defects.