Projet 03 / Étude ciblée
Inspection robotisée de surfaces par laser
Un concept de mesure par lumière structurée pour cartographier la planéité d’un mur à partir de la déformation d’un motif laser, sur une plateforme robotique cartésienne.
- Python
- OpenCV
- Calibration
- Géométrie
- Triangulation
- Métrologie
LUMIÈRE STRUCTURÉE
Le problème physique
Mesurer la planéité de murs atteignant 10 × 3 m dans un environnement non contrôlé.
Un robot cartésien déplace une tête optique le long d’un grand mur. Un motif laser projeté — environ 10 × 3 cm — est observé par une caméra. La déformation de cette géométrie connue devient un indicateur de la géométrie locale de la surface.
Géométrie laser connue + observation caméra → déformation du motif → géométrie du mur.
Chaîne de traitement
Transformer des photons en carte métrique de surface.
01Image caméra↓
02Segmentation du laser↓
03Extraction du motif↓
04Correction géométrique↓
05Calibration caméra / laser↓
06Triangulation↓
07Géométrie locale du mur↓
08Carte globale des écarts
Résultat visé
Une carte d’écarts calibrée, pas une estimation visuelle.
Le principal risque tient à la calibration. Sans modèle caméra–laser stable ni budget d’incertitude, une carte thermique lisse peut sembler convaincante tout en étant fausse sur le plan métrique.
SORTIE CONCEPTUELLE / DONNÉES CALIBRÉES REQUISES
Calibration critique
Le véritable défi d’ingénierie.
- Calibration intrinsèque de la caméra
- Modèle du plan ou du motif laser
- Paramètres extrinsèques caméra–laser
- Recalage dans le repère du robot
- Robustesse à la réflectivité de la surface
Prochaines preuves
Ce qui doit être mesuré.
- Résolution spatiale cible
- Surface de référence étalon
- Répétabilité et dérive
- Performance du rejet des valeurs aberrantes
- Propagation globale de l’erreur