Cette thèse s’inscrit dans le cadre d’une convention industrielle de formation par la recherche (CIFRE) entre le laboratoire Hubert Curien et l’entreprise Pattyn Bakery Division. L’objectif de ces travaux est le développement d’un système de détection de trait laser sur FPGA (Field Programmable Gate Array) qui soit plus performant que système actuel de l’entreprise. Dans l’industrie, les concepteurs de systèmes de vision doivent pouvoir créer et modifier facilement leurs systèmes afin de pouvoir les adapter aux besoins de leurs clients et aux évolutions technologiques. Ainsi les opérateurs développés doivent être génériques afin de permettre aux concepteurs de modifier le système de vision sans nécessairement avoir de compétences matérielles. Les concepteurs doivent également pouvoir être en mesure d’estimer quelles seront les ressources utilisées par l’opérateur en cas modifications du système : paramètres de l’application, capteur, famille de FPGA... Dans ce manuscrit, les principaux algorithmes de détection de trait laser ainsi que leurs propriétés ont été étudiés. Un opérateur de détection de trait laser a été choisi et développé. L’implantation de cet opérateur sur une caméra-FPGA du marché a permis d’obtenir un premier prototype fonctionnel. Les performances temporelles de ce nouveau système sont quatre fois supérieures à celles du système actuellement utilisé par l’entreprise. Le nouveau système est capable de traiter jusqu’à 2500 images par seconde. Enfin, les modèles de la consommation des ressources permettent de dimensionner une architecture à partir d’un ensemble de paramètres prédéfinis de manière rapide et sans faire de synthèses. Le paramètre auquel les concepteurs doivent prêter le plus d’attention est le niveau de parallélisme des données. Ce paramètre permet d’exploiter les capacités de parallélisme du FPGA en consommant plus de ressources. Cependant, les ressources du FPGA sont limitées et augmenter le niveau de parallélisme peut induire la nécessité de changer de FPGA. Le système et les données fournies permettront à l’entreprise d’adapter le système de vision selon les besoins futurs des clients en les guidant vers le choix du matériel / This thesis is part of an industrial research training agreement (CIFRE) between the Hubert Curien laboratory and the company Pattyn Bakery Division. The goal of this work is the development of an FPGA laser line detection system that is more efficient than the current system of the company. In the industry, vision system designers need to be able to easily create and modify their systems in order to adapt them to their customers’ needs and technological developments. Thus developed operators must be generic to allow designers to change the vision system without necessarily having material skills. Designers must also be able to estimate what resources will be used by the operator in case of system changes : application parameters, sensor, family of FPGAs ... In this manuscript, the main laser line detection algorithms and their properties have been studied. A laser line detection operator was chosen and developed. The implementation of this operator on an FPGA-camera from market has resulted in a first functional prototype. The time performance of this new system is four times that of the system currently used by the company. The new system is able to process up to 2500 frames per second. Finally, resource consumption models makes it possible to size an architecture from a set of predefined parameters quickly and without synthesizing. The parameter to which designers must pay the most attention is the level of parallelism of the data. This parameter makes it possible to exploit the parallelism capabilities of the FPGA by consuming more resources. However, the resources of the FPGA are limited and increasing the level of parallelism can induce the need to change the family of FPGAs. The system and the data provided will enable the company to adapt the vision system to the future needs of customers by guiding the choice of equipment.

Dans le cadre de cette thèse, nous abordons les problèmes liés à un robot autonome devant apprendre différentes tâches sensori-motrices dans des situations d’interaction et d’imitation. D’un point de vue théorique et dans le cadre des Interactions Homme-Machine (IHM), nous aborderons notamment les notions liées aux phénomènes d’entraînement rythmiques, de coordination interpersonnelle et de synchronisation intentionnelles et non-intentionnelles qui jouent un rôle important dans les interactions sociales. En particulier nous défendons l’hypothèse que des mécanismes d’entrainement rythmiques facilitent grandement l’apprentissage dans des situations d’interactions Homme-Robot. Leur prise en compte dans la conception de nouvelles IHMs est primordiale pour les rendre plus « intuitives ». A long terme, nous aimerions que le robot puisse utiliser ces signaux sociaux pour comprendre les intentions de son partenaire.L’utilisation d’une tâche complexe est ici nécessaire pour que le robot soit confronté à des situations d’échecs qui devront introduire des modifications de comportement non seulement de la part du partenaire mais aussi et surtout de la part du robot. Ces situations introduiront des modifications du rythme dans l’interaction au cours de l'apprentissage. Pour réussir ce pari, le robot devra être capable d’auto évaluer à la fois son comportement vis à vis de la tâche en cours d’exécution (et d’apprentissage) et son comportement d’interaction avec son partenaire.Nous proposons de travailler sur un « robot mobile compagnon » capable d’apprendre de manière interactive (avec son compagnon) à naviguer. L’utilisation de jeux d’interaction et d’imitation comme moyen d’apprentissage mais surtout de communication permet d’envisager de nouveaux principes d’IHM (Interface Homme-Machine) où l’interaction n’est plus considérée comme une « charge », elle devient au contraire plaisante. / In this thesis, we address the issues related to autonomous learning of different sensory-motor tasks using interaction and imitation. From a theoretical point of view and considering Human Machine Interaction (HMI), we will question the concepts linked to rhythmic entrainment, interpersonal coordination, and also intentional and unintentional synchronisations and their contribution to improve social interactions. Particularly, these mechanisms facilitate human-human interactions. Consequently, we defend the idea that taking them into account is essential to build more intuitive HMI.  In near future applications,  we would like to make the robot able to use these signals to improve its understanding the human partner intentions.Using a complex task is, then, necessary to confront the robot to failures that will introduce behavioral changes for both the human and the robot agents. These situations will introduce interaction rhythm modifications during learning phases. In this aim, the robot should be able to self assess its behavior regarding both the current task to learn and its interaction with its partner.We propose to work on a 'mobile companion robot' able to learn interactively (with its partner) to navigate. Using interaction games and imitation as a medium of learning and above all of communication, allows to consider new principles of HMI (Human Machine Interface) where the interaction is no longer considered as a 'load', it becomes rather pleasant.

Au cours de ce travail nous avons utilisé les potentialités de différentes modalités d'imagerie, que nous appliquons au domaine du végétal afin de contribuer au phénotypage haut-débit des semences et plantules. Nous nous somme principalement consacré à la recherche de réponses à deux problématiques spécifiques et importantes de ce secteur. Nous commençons par montrer l'applicabilité de l'imagerie en lumière visible inactinique et de l'imagerie thermographique passive pour imager le développement des semences et plantules, un phénomène biologique se déroulant normalement dans le sol et l’obscurité. Nous présentons nos apports à ce type d’imagerie, au travers de nos contributions à la conception et à la réalisation d’un système de vision en imagerie visible inactinique, ayant pour finalité la réalisation de mesures individualisées automatisées sur les semences, les plantules et les organes des plantules. Ce système gère les croisements de plantules, via l'utilisation originale de la diffusion anisotrope, ce qui nous a permis de multiplier, sans perte d'information, les débits par dix. De plus, ce système réalise la séparation des organes au moyen d’un critère générique basé sur le gravitropisme. La validation des algorithmes de traitement d'images du système de vision utilise des voies originales (simulation numérique et test de l'influence de l'incertitude via simulation agronomique). L’imagerie thermographique, qui capte le rayonnement thermique passif des objets, nous permet de visualiser et de mesurer les semences et plantules dans l'obscurité. Elle permet aussi de réaliser la segmentation et le suivi des organes de plantules. Cette technologie d'imagerie nous a aussi permis de montrer la faisabilité d'un dosage non destructif de teneur en sucre des organes de plantules de betterave. Ensuite nous proposons une méthodologie générique permettant la conception de capteurs bas-coût spectralement optimisés, en fonction de tâches applicatives déterminées. Cette méthodologie utilise la théorie de l’information, pour extraire de l’imagerie hyperspectrale, relativement coûteuse, l’information utile à la conception des capteurs dédiés bas-coût. L’intérêt de cette méthodologie pour le phénotypage des plantes est montré et justifie le transfert de celle-ci au monde de la recherche en biologie végétale. / Along this work, we have used the potentiality of different modalities of imagery that we apply to the plant domain so as to contribute to the high-throughput phenotyping of seeds and seedlings. We have mainly committed ourselves to the search for answers to two specific and important problematic in this domain. We begin by showing the applicability of visible imaging using an inactinic light and passive thermographic imaging to image the development of seeds and seedlings, a biological phenomenon usually occurring in soil and darkness. We present our contributions to this type of imaging through our contributions to the conception and the realization of a vision system using visible inactinic imaging, whose finality is the realization of individualized automated measurement on the seeds, the seedlings and the organs of the seedlings. This system handle seedling crossing, through the original use of anisotropic diffusion, which allowed us to multiply, without information loss, the output by ten. Furthermore, this system carries out the separation of the organs by means of a generic criterion based on gravitropism. The validation of the image processing algorithms of the vision system use original ways (numerical simulation and test of the influence of the uncertainty through agronomic simulation). Thermographic imaging, which captures the passive heat radiation of objects, allows us to visualize and to measure seeds and seedlings in the darkness. It also allows realizing the segmentation and the tracking of the organs of seedlings. This imaging technology also allowed us to demonstrate the feasibility of a non-destructive determination of sugar quantity in organs of beet seedlings. We then propose a generic methodology that allows the conception of spectrally optimized low-cost sensors, according to determined application tasks. This methodology uses information theory, to extract from, relatively expensive, hyperspectral imaging, the information needed for the conception of the dedicated low-cost sensors. The interest of this methodology for plant phenotyping has been shown and justifies its transfer to the world of research in plant biology.

Les capteurs d'images en technologie CMOS se sont fortement développés grâce à l'avènement du multimédia à la fin des années 1990. Leurs caractéristiques optiques, ainsi que leur coût, les ont, en effet, destinés au marché “grand public”. Ces capteurs intègrent des fonctions analogiques et/ou numériques qui permettent la mise en œuvre de traitements au sein du pixel, autour du pixel, pour un groupe de pixels, en bout de colonne. Jusqu’à présent, les traitements intégrés dans le capteur sont de nature linéaire et consistent en général à réaliser des convolutions. Si ces traitements sont incontournables dans une chaîne de vision, ils sont toutefois limités et ne permettent pas à eux seuls de réaliser une application complexe du type reconnaissance d’objets dans une scène naturelle. Pour cela, des traitements non-linéaires associés à des classifieurs haut-niveau permettent de compléter les traitements linéaires en vue de répondre aux contraintes d’une application complexe. Dans ce contexte, nous montrons que les approches “mathématique-inspirées” et “neuro-inspirées” nécessitent toutes deux l'emploi de traitements non-linéaires basés sur les opérateurs "min" et "max". De ce fait, nous proposons un modèle architectural permettant d'intégrer dans le plan focal les traitements non-linéaires. Ce modèle est basé sur une topologie de PEs 4-connexes et présente un double avantage par rapport aux solutions classiques. D'une part pour ce qui concerne l'augmentation de la vitesse d'exécution des traitements non linéaires mais aussi pour les aspects de réduction de la consommation qui sont liés aux nombres d'accès aux mémoires externes dans le cas des systèmes numériques. Le circuit NLIP (Non Linear Image processing) qui a été conçu durant cette thèse comporte 64 x 64 pixels associés à 64 x 64 processeurs analogiques élémentaires. Chaque pixel a une taille de 40 m de côté et présente un facteur de remplissage de 18% ce qui garantit une bonne sensibilité. La fabrication du circuit a été réalisée en technologie CMOS 0.35 m et les tests fonctionnels réalisés ont permis de valider le modèle de rétine proposé / CMOS images sensors have grown significantly since the late 1990s in connection with the huge developments of multimedia applications. Their optical characteristics, as well as their cost, have, in fact targeted for the consumer market. These sensors include analog and / or digital functions that allow the implementation of treatments within the pixel around the pixel, for a group of pixels in the end of column. Until now, processing inside the sensor.Until now, image processing inside the CMOS sensor are linear and based on convolutions. If these treatments are essential in a chain of vision, they are however limited and do not allow themselves to make a complex application like objects recognition in a natural scene. For this, non-linear associated with high-level classifiers can complete linear processing to meet the demands of a complex application. In this context, we show that “mathematically inspired” and “neuron-inspired” approaches both require the use of non-linear operators based on the “min” and “max” treatments. Therefore, we propose an architectural model for integrating non-linear processes in the focal plane. This model is based on a topology of “4-connected” PE and has two advantages over conventional solutions. Firstly with regard to increasing the speed of execution of nonlinear treatments but also aspects of reduced consumption are related to access to external memory in the case of digital based systems. The NLIP circuit (Non Linear Image Processing), which was designed during this thesis has 64 x 64 pixels associated with 64 x 64 elementary analog processors. Each pixel has a size of 40 m from the side and has a fill factor of 18%, which ensures a good sensitivity. The fabrication of the circuit was carried out in CMOS technology 0.35 m and functional tests were used to validate the proposed model retina

Les changements climatiques ont des impacts considérables sur le temps, les océans et les rivages, la vie sauvage. Ils amènent des problèmes désormais considérés comme majeurs par les gouvernements et organisations internationales. Ces efforts ont fourni un cadre à cette thèse, qui propose de procéder en boucle fermée de l’observation d’insectes ravageurs, avec des centaines de capteurs en réseau ("light traps"), au système d’information, et enfin à des décisions de lutte, manuelles ou automatiques. Le point d’appui pratique est la conception d’un système de comptage d’insectes proliférant dans les cultures de riz (BPH). L’abstraction que nous développons est celle d’une machine environnementale de grande taille, distribuée, qui capte et synthétise l’information, élabore des connaissances, et prend des décisions. Autour de cette abstraction, nous avons élaboré un système de vision "fisheye" effectuant le comptage des insectes. Nous proposons un système d’information géographique directement connecté au réseau de capteurs. Le couplage direct, "cyber-physique", entre les systèmes d’information et l’observation de l’environnement à échelle régionale est une nouveauté transposable, qui permet de comprendre et contrôler quantité d’évolutions. / Climate changes bring problems related to nature evolutions. Global warming has an impact on sea level, weather patterns, and wild life. A number of national and international organizations are developing research programs in these directions, including threats on cultures and insect proliferation. Monitoring these phenomena, observing consequences, elaborating counteracted strategies are critical for the economy and society.The initial motivation of this work was the understanding of change impacts in the Mekong Delta region. From there, automatic observation tools were designed with a real time information system able to integrate environmental measures, then to support knowledge production.Tracking environment evolutions is distributed sensing, which can be the association of efficient sensors and radio communications, operated under the control of an information system. Sensing insects is very complex due to their diversity and dispersion. However, this is feasible in the case of intensive agricultural production as it is the case of rice, having a small number of pests. An automatic vision observatory is proposed to observe the main threats for the rice, as an evolution of manual light traps. Radio communication weaves these observatories into a network with connection to databases storing measures and possible counteractions. An example observatory has a fisheye camera and insect counting algorithms for the BPH practical case in Vietnam.By considering the observation system as an input for an abstract machine, and considering decision and actions taken as a possible control on the environment, we obtain a framework for knowledge elaboration that can be useful in lots of other situations.