Cette thèse traite d'une méthodologie de Reverse Engineering (RE) d'assemblages mécaniques à partir de données hétérogènes dans un contexte routinier. Cette activité consiste à partir d'un produit ou d'un assemblage, à récupérer la donnée numérique en partant de la donnée physique dans le but de reconstruire sa maquette numérique. Plusieurs techniques de numérisation peuvent être employées et permettent de générer des données de différents types (ex : nuage de points, photographies). Ces dernières sont utilisées comme données d'entrée à notre processus de RE et peuvent aussi être associées à des données liées au produit, existantes au préalable, telles que des mises en plan ou encore une version antérieure de la maquette numérique du produit. Le traitement de l'ensemble de ces données, dites "hétérogènes", requiert une solution qui soit capable de gérer d'une part, l'hétérogénéité des données et des informations qu'elles contiennent et d'autre part, l'incomplétude de certaines données qui est liée au bruit ou à la technologie utilisée pour numériser l'assemblage (ex : scanner ou photographie). Enfin la pertinence des informations extraites lors de la phase de traitement doit permettre, dans certains cas, de générer des modèles CAO paramétrés, propres à l'activité de RE de l'entreprise ou du domaine d'application. L'état de l'art sur la reconnaissance de formes dans des données hétérogènes ainsi que sur la gestion de connaissances dans le cadre d'activités routinières, propose des approches qui traitent soit d'un seul type de données, soit du RE de pièce unique ou soit elles ne permettent pas d'obtenir un modèle CAO qui soit exploitable (paramétrage géométrique des entités) pour une activité de RE. Cette thèse propose une méthodologie nommée Heterogeneous Data Integration for Reverse Engineering (HDI-RE) et qui se décompose en trois étapes : la segmentation, la signature et la comparaison avec une base de connaissances. Le but de cette méthode est d'automatiser le processus de RE et notamment en ce qui concerne les étapes de reconnaissance de composants dans les données d'entrée et d'aide à la reconstruction de modèles CAO (paramétrés ou non) en récupérant des informations géométriques et topologiques dans des données d'entrée. Pour cela, ces dernières sont segmentées afin d'en extraire des informations qui sont en suite formalisées sous la forme de signatures. Les signatures générées sont ensuite comparées à une base de connaissances comportant un ensemble de signatures de différents types et appartenant à des produits ou objets déjà connus. Le calcul des similarités issu de la comparaison permet d'identifier les composants présents dans les données en entrée. L'apport scientifique de ces travaux repose principalement sur l'utilisation de signatures qui, en fonction du souhait de l'utilisateur, permettent de reconstruire une maquette numérique en sortie du processus de RE avec trois niveaux d'information : un niveau global, un niveau géométrique et topologique ou un niveau fonctionnel. Par rapport à chaque niveau et du type de données traité, un mécanisme de signature dédié est proposé. / This thesis deals with a methodology of Reverse Engineering (RE) of mechanical assemblies from heterogeneous data in a routine context. This activity consists, from the existing data of a part or an assembly, in rebuilding their digital mock-up. The data used in entrance of our process of RE can be drawings, photos, points clouds or another existing version of the digital mock-up. The proposed approach, called Heterogeneous Data Integration for Reverse Engineering (HDI-RE), is divided into three steps : the segmentation, the signature and the comparison of the initial data with a knowledge database. The signatures of the studied object are compared with the signatures of the same type existing in the database in order to extract components ordered by similarity (distance with the object). The parameterized digital mock-up which is the most similar to the object is then extracted and its parameters identified from the initial data. Data set processing, called "heterogeneous" data, requires a solution which is able to manage on one hand, the heterogeneousness of the data and the information which they contain and on the other hand, the incompleteness of some data which are in link with the noise (into points cloud) or with the technology used to digitize the assembly (ex: scanner or photography).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016COMP2267 |
| Date | 22 March 2016 |
| Creators | Bruneau, Marina |
| Contributors | Compiègne, Durupt, Alexandre, Roucoules, Lionel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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