Réseau de neurones - Convolution d'images - Détection de contours

Dans de nombreux systèmes industriels, robots de tri, véhicules autonomes, contrôle qualité en ligne de production, la chaîne d'information repose sur une étape cruciale : l'analyse d'images en temps réel. Un capteur (caméra) acquiert une image, un algorithme la traite pour en extraire une information pertinente (présence d'un défaut, détection d'un obstacle, reconnaissance d'un objet), puis un actionneur réagit en conséquence.

Ce sujet s'inscrit dans cette logique. Vous allez construire pas à pas une chaîne de traitement capable de détecter les contours d'une image, opération fondamentale en vision industrielle :

- La convolution par noyau Laplacien joue le rôle d'un filtre de traitement du signal, mettant en évidence les variations brutales de luminosité, c'est-à-dire les contours.

- La binarisation transforme ce signal continu en une information binaire (contour / pas de contour), comme un comparateur dans une chaîne d'acquisition.

- Enfin, un réseau de neurones est entraîné à reproduire automatiquement cette chaîne de traitement, illustrant comment un système peut apprendre une loi de comportement à partir de données. C’est le principe au coeur de l'intelligence artificielle embarquée dans les systèmes modernes.