Contribution à l'automatisation du processus d'acquisition de formes complexes à l'aide d'un capteur laser plan en vue de leur contrôle géométrique
Résumé
Today, complex free form parts can be created. Geometry of such a parts has to be controlled quickly. The main objective of this thesis is the study of an automated process for the measurement of a part known by its CAD model. It means that models, algorithms and associated methodologies are needed to automatically scan a 3D part. In fact, even if the 3D sensors technologies improve day after day to become easy to use and powerful, the determining of the scanning strategy is still a very interactive and intuitive task. The knowledge and the experience of the user have a big influence on the resulting point clouds quality. Two criteria are chosen to define this quality. There are the accuracy of the scanned points and their density. The CAD based approach that is presented to automatically generate the 3D sensor path planning is composed by 6 steps. For the 1st to the 3rd steps, local, global and real visiblility of the part are calculated by using the visibility theory apply to a Gaussian sphere. Next, in a 4th step, the number of the directions needed to scan the entire part are determine by an heuristic. In the 5th step, the CAD models that are associated with each scanning direction are extracted from the CAD model of the part. Finally, a path planning module has been developed to define the sensor trajectories taking into account both the optical qualities of the sensor and the part geometry to optimise the point clouds quality and to avoid collisions.
De nos jours, il est possible de créer des pièces de formes de plus en plus complexes. La géométrie de telles pièces doit pouvoir être vérifiée rapidement. L'objectif de cette thèse est d'étudier une démarche automatisée de contrôle de pièces définies par leur modèle CAO. Il s'agit notamment de proposer les modèles, les algorithmes et les méthodes associées pour numériser automatiquement une pièce 3D. Actuellement, même si les technologies des différents capteurs s'améliorent tant au niveau performances que facilité d'utilisation, la détermination de la stratégie de numérisation est encore une tâche très interactive. L'expérience de l'opérateur a une grosse influence quand à la qualité du nuage de point. Les critères d'évaluation de la qualité d'un nuage de points sont la précision et la densité. L'approche proposée pour passer du modèle CAO aux trajectoires de numérisation comporte 6 étapes. Dans les étapes 1 à 3, les visibilités locales, globales et réelles sont calculées à partir du modèle CAO grâce a l'utilisation de la théorie des visibilités appliquée à une sphère de Gauss. Ensuite, dans une 4eme étape, le nombre de directions de visibilité nécessaires à la numérisation totale de la pièce est déterminé grâce à une heuristique. Dans la 5eme étape, les modèles surfaciques associés à chaque direction de scanning sont extraits du modèle CAO. Pour terminer, un module de génération de trajectoires planifie les trajectoires du capteur en prenant en compte les qualités optiques du capteur ainsi que sa géométrie afin d'optimiser la qualité du nuage de points et d'éviter les collisions.