Classification Des Pi ces M caniques Par Supervision

De nos jours, la reconnaissance de formes (RdF) est une discipline particulirement active. Malgr les difficults qu'elle prsente, la reconnaissance en particulier la classification d'objets prend une place de plus en plus importante dans de nombreux domaines. C'est dans ce cadre que s'insert ce travail, il s'agit de dvelopper un systme de classification des pices mcaniques dans une chane de production par une approche de traitement d'images. Plusieurs sont les approches de dveloppement prsent. Pour ce projet, on a utilis deux types de primitives : caractristiques gomtriques et caractristiques issues de la FFT. Pour la classification on a utilis les rseaux de neurones et la distance euclidienne. Comme rsultat, on a obtenu un taux de reconnaissance de l'ordre de 98.19% pour les rseaux de neurones et 94.66% pour la distance euclidienne.