Projet de fin d'étude : Le contrôle qualité par Vision Industrielle Avec OpenCv sur un Raspberry Pi

Etudiant : EL-ATTAR YOUNESS

Filière : Master Microélectronique, Signaux et Systèmes (2ME2S)

Encadrant : Pr. AUTRE

Annèe : 2022

Résumé : L’objectif du présent du travail étant de concevoir et de développer un système permettant de calculer surface ainsi que de contrôler de qualité de cuir. Pour faire ce travail, nous avons développé deux méthodologies. La première est la programmation de la carte Raspberry au moyen d'un programme qui permet de prendre une image et de la traiter pour connaître les dimensions de l'objet, calculer sa surface et connaître sa qualité. Enfin, nous avons pu le faire. Dans La seconde méthodologie, Dans la deuxième méthodologie, nous avons identifié la qualité de la peau avec CLASSIFICATION D'IMAGES ET DÉTECTION D'OBJETS PAR CNN. Dans cette partie nous avons discuté des notions fondamentales des réseaux de neurones en générale et des réseaux de neurones convolution els en particulier. Nous avons introduit ces réseaux de neurones convolution els en présentant les différents types de couches utilisées dans la classification : la couche convolution Nelle, la couche de rectification, la couche de pouding et la couche full connecte. Nous avons parlé aussi sur les méthodes de régularisation (dropout et data augmentation) utilisées pour éviter le problème de sur apprentissage. Au terme de ce travail élaboré dans le cadre de notre projet de fin d’études , nous considérons ce projet nous été bien bénéfique vu qu’il nous a permis de consolider nos connaissance vers le développement d’un système embarqué qui sera utile dans le domaine de contrôle d’accès .en effet ,l’apport de notre projet se résume surtout dans la découverte et avec les techniques de développement qui nous ont permis d’améliorer nos compétences et nos acquis en ce qui concerne système embarqué et la programmation.