EP3956859A1 - Procede de detection de vitroceramique - Google Patents

Procede de detection de vitroceramique

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Publication number
EP3956859A1
EP3956859A1 EP20716510.1A EP20716510A EP3956859A1 EP 3956859 A1 EP3956859 A1 EP 3956859A1 EP 20716510 A EP20716510 A EP 20716510A EP 3956859 A1 EP3956859 A1 EP 3956859A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
glass
ceramic
cullet
fragments
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP20716510.1A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Hugues CHENNEVIERE
Ezzeddine Ouerghemmi
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Saint Gobain Isover SA France
Verallia Packaging SAS
Original Assignee
Saint Gobain Isover SA France
Verallia Packaging SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Saint Gobain Isover SA France, Verallia Packaging SAS filed Critical Saint Gobain Isover SA France
Publication of EP3956859A1 publication Critical patent/EP3956859A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Definitions

  • the present invention relates to a method for the automated detection of materials of the glass-ceramic type among a sample of fragments of glass, or cullet.
  • the invention relates to the field of the glass-based product manufacturing industry.
  • Samples of glass fragments, or cullet are used in the manufacture of various glass products. For example, in the field of insulation, it is common practice to use glass fibers, obtained largely from cullet. Cullet can also be used in the manufacture of bottles and other glass containers.
  • the manufacture of fiberglass takes place by a process that first involves heating the cullet in a glass furnace to a temperature sufficient to melt the glass, or around 1,500 ° C. The molten glass is then conveyed into a centrifugation device of the fiberizing plate type, leading to the creation of fibers which are glued on their passage to a conveyor on which they are then dried, cooked and shaped.
  • cullet may contain not only glass, but also other materials, including
  • glass-ceramics which have properties different from those of glass, can cause significant problems in the manufacturing processes of cullet-based products, by damaging the machines and / or by causing defects in the products.
  • the glass-ceramics which have a melting point of about 1700 ° C, are not melted in the glass furnace in which the glass is melted at 1500 ° C.
  • the molten material leaving the furnace is introduced into an internal centrifugation device of the fiberizing plate type, the pieces of
  • Vitroceramics contained in the molten glass block the holes in the fiberizing plate, the diameter of which may in particular be less than 1 mm. The entire production chain must then be stopped. In the manufacture of bottles and containers based on cullet, the pieces of glass-ceramics present in the cullet can cause local fragilities on the products obtained and / or aesthetic problems.
  • the present invention corrects errors that may result in the removal of glass fragments that are not glass fragments.
  • a colorimetric processing step of the image during which at least the group of pixels of said image corresponding to fragments assimilated to glass-ceramic is processed by a colorimetric image processing module according to an RGB model.
  • this colorimetric treatment step makes it possible to check the quality of the detection of the glass-ceramic detection step and to verify whether the fragments assimilated to glass-ceramic do indeed correspond to glass-ceramic and not to another type. of glass.
  • the step of detecting the glass ceramic in the cullet can be performed by any method. It can be a colorimetric, shading or other method. During this detection step, part of the cullet is assimilated as being fragments likely to be glass-ceramic, and the rest of the process aims to confirm this
  • the step of detecting the glass ceramic makes it possible to assimilate a part of the cullet as being fragments of glass ceramic and the step
  • Obtaining Image Obtains an image in which one or more pixels are identified as corresponding to fragments.
  • an image of the cullet can be acquired by a camera and associated with information relating to the location of the pixels corresponding to the fragments assimilated to glass-ceramic.
  • obtaining a digital image identifying the fragments assimilated to glass ceramic can consist of processing the image to form outline of pixels corresponding to fragments assimilated to glass-ceramic.
  • a digital image is sent to a colorimetric processing module according to an RGB model with an identification of the pixels or groups of pixels corresponding to the presence in the cullet of fragments assimilated to glass ceramic.
  • the pixel is the basic unit used to define the quality of an image in digital form. In other words, it corresponds to a specific point in the image.
  • the number of pixels in the image depends on the resolution of a device image acquisition chosen to be integrated into the process. As was specified above, by pixels corresponding to fragments assimilated to glass-ceramic, it is understood that one has identified in the treated image at least one zone which corresponds to a fragment of glass-ceramic in the cullet.
  • fragments assimilated to glass-ceramic may not really be fragments of
  • the third step of the process establishes this verification.
  • the digital image obtained with identification of the pixels corresponding to the fragments assimilated to glass-ceramic is therefore reprocessed by means of a colorimetric image processing module according to an RGB model.
  • the RGB model is a color definition model whose acronym stands for Red Green Blue (Red Green Blue).
  • the RGB model is based on the value of three data to define each of the color shades in the visible domain. Each color is defined according to the data corresponding to the value of each of the three primary colors used to define this color, namely the red data R, the green data V and the blue data B.
  • Each of the RGB data is included between 0 and 255. The course of this step of the method will be described in more detail below.
  • the RGB model colorimetric image processing module converts at least the pixels of the image resulting from the detection of glass ceramic fragments into RGB data.
  • the RGB model color image processing module can convert the entire processed image to RGB data.
  • the colorimetric image processing module processes only the pixels corresponding to fragments assimilated to glass-ceramic. It should be understood here that the method according to the invention makes it possible to check a prior detection of fragments of glass-ceramic in a cullet in the sense that it makes it possible to verify that fragments similar to glass-ceramic are indeed glass ceramic fragments. The method according to the invention does not seek to carry out a second detection step in order to detect, if necessary, fragments of glass ceramic which have escaped the detection systems during a previous step.
  • the method is thus provided so that the colorimetric image processing module according to an RGB model converts into RGB data only the part of the image necessary for the control according to the invention.
  • prior detection that is to say checking whether the fragments identified are indeed glass-ceramic.
  • the fact of targeting this control step only on the pixels corresponding to the glass-ceramic fragments thus limits the duration of the additional colorimetric treatment by the RGB model.
  • the processing module executes instructions
  • RGB model image colorimetric processes the pixels or groups of pixels converted to RGB data only considering the red R and blue B data of the RGB model.
  • the RGB model corresponds to a set of three data.
  • the inventors have demonstrated by various tests that only the R and B data are of interest when verifying the image comprising pixels corresponding to fragments assimilated to glass-ceramic. This allows the colorimetric image processing module according to an RGB model to be configured to only calculate the red R and blue B data of the RGB model, by deliberately omitting the calculation of the green data V, and therefore to calculate only two data instead of three, thus increasing the speed of execution and therefore the efficiency of the process.
  • the processing module executes instructions
  • colorimetric image according to an RGB model calculates the ratio - between the blue data B and the red data R for each pixel or groups of pixels corresponding to fragments of the cullet having been assimilated to fragments of glass-ceramic.
  • the ratio - corresponds to a ratio between the data of blue and red found in the images taken or in the fragments of the cullet revealed as being fragments of glass-ceramic.
  • the ratio between the blue and red data makes it possible to distinguish between the glass ceramic and the fragments which are not fragments of glass ceramic but which have been assimilated as such by the initial detection step in the cullet, also called false positives, such as this will be explained later.
  • the processing module executes instructions
  • g colorimetric image according to an RGB model compares the ratios - between the blue data B and the red data R as they have been calculated beforehand at a threshold value.
  • the inventors have observed that the ratios could be compared with a threshold value judiciously chosen to distinguish glass ceramic from false positives.
  • the threshold value is 0.5. This value of 0.5 was determined by the inventors because it leaves no room for doubt, the fragments of cullet relating to the pixels or groups of pixels having, as the ratio of blue data B by red data R, a value greater than the value. threshold of 0.5 are confirmed to be glass ceramic fragments.
  • glass ceramic is the g
  • Vitroceramic is therefore the only type of glass exhibiting the following two conditions: to be shown to be positive during the g
  • the glass fragments used for bottles of wine or champagne have optical properties approaching the optical properties of glass-ceramic so that they can be likened to fragments of glass-ceramic during the first step process and constitute false positives.
  • glass fragments likely to be considered as false positives such as glass fragments used for wine or champagne bottles, have a ratio - R of between 0.07 and g
  • glass-ceramic is made by colorimetric analysis.
  • colorimetric means all types of processing module making it possible to obtain a correspondence of the shades of color appearing on an image acquired in encrypted or lettered data.
  • glass-ceramic is made by colorimetric image processing according to an HSV model.
  • the step of detecting the glass ceramic can be a method of detecting the glass ceramic by treatment
  • the colorimetric processing according to an HSV model is carried out on an image of the cullet acquired by an image acquisition device, for example a camera.
  • HSV color space in French TSV, is an acronym meaning Tint Saturation Value.
  • Hue is a term that can be represented by a circle and is defined by a data range from 0 to 360 °. Each degree represents a shade, according to the following table:
  • Saturation is a term between 0 and 1, reflecting the notion of the amount of color. A saturation approaching 0 will tend to be more bland while a saturation approaching 1 will be more saturated.
  • the value is also a term between 0 and 1, reflecting the notion of shine or luminosity. Any data with a value of 0 is associated with a black color. The closer the value is to 1, the lighter the associated color will be.
  • the set of different HSV data can be represented by a cone of revolution, within which all shades of visible color can be converted to HSV terms and all correspond to a point on the area of that cone of revolution.
  • Hue is the circumference of the cone
  • Saturation is the radius of the cone
  • Value is the height of the cone.
  • the colorimetric image processing module processes the images acquired by the image acquisition device by considering only data from the HSV model, and more particularly
  • the HSV model corresponds to a set of three data. Nevertheless, the inventors have demonstrated by various tests that only the H-shade is a datum of interest during the analysis of the cullet by the present detection method. This allows the detection method to be parameterized to only calculate the data for Shade H of the HSV model and therefore to calculate only one data instead of three, thus increasing the speed of execution and therefore the efficiency of the process.
  • Colorimetric processing according to an HSV model is carried out by determining a single data item per pixel or group of pixels of the analyzed image, then by comparison with a range of data.
  • the precision of the treatment may vary depending on the need and / or the size of the cullet. Image processing can therefore be performed for each pixel of the image captured by the image acquisition device to ensure better accuracy.
  • the processing can also be done by group of pixels in order to process a set of pixels with less precision but a faster processing speed.
  • the use of one or the other of the modes of analysis depends on factors such as the size of the fragments of the cullet, the number of fragments, or the risk of a stack of fragments on top of each other in the cullet deposited on the reflective surface.
  • the colorimetric treatment according to an HSV model makes it possible to assimilate fragments of the cullet as fragments of glass-ceramic. After the actuation of the light sources to direct their radiation on the surface of the cullet, the capture of the light reflected by the image acquisition device and the colorimetric processing of this same image by an HSV model, the processed image is analyzed and fragments of the cullet may or may not appear a certain color.
  • the glass ceramic fragments appear of a certain color on the image captured and processed according to an HSV model, which differentiates them from the rest of the cullet. Theoretically, the glass ceramic exhibits a color specific to itself during the implementation of the detection method on a cullet.
  • the thresholding of the colorimetric treatment is based on the color reflected by the glass-ceramic when exposed to the rays emitted simultaneously by the two types of light sources. Due to the presence of metal oxides in its composition, glass-ceramic absorbs part of the ultraviolet rays it receives. These metal oxides absorb ultraviolet rays and corresponding crystals scatter blue light, hence the fact that glass ceramic is in theory the only type of glass that appears yellow when a cullet is analyzed during the detection process, hence the choice of this threshold. After colorimetric processing, the calculation module can thus be configured to assimilate to glass-ceramic any pixel or group of pixels whose hue H is between 50 ° and 70 °.
  • the invention also covers a system for implementing the detection method described above, comprising a glass ceramic detection module and a colorimetric image processing module according to an RGB model.
  • the system for implementing this method comprises a module for detecting the glass ceramic which can be of any nature.
  • colorimetric image according to an RGB model takes care of the step of verifying the fragments detected positive in the same way as described above, regardless of the nature of the glass-ceramic detection module.
  • the invention also relates to an installation for manufacturing glass fibers, hollow glass or flat glass comprising at least one glass furnace and forming stations, in which cullet is poured into the glass furnace to obtain molten glass. intended for supplying the forming stations, said installation comprising a system for implementing the detection method as described above, said operating system being positioned on the path of the cullet towards the glass furnace.
  • FIG. 1 is a schematic representation of the detection system according to one embodiment of the invention
  • FIG. 2 is a schematic representation of the behavior of the
  • FIG. 3 is a schematic representation of the detection method implemented by the system described above.
  • FIG. 4 is a graph showing the percentage of light transmission of different types of glasses as a function of the wavelength of the light received.
  • the detection system which is taken as an example here comprises a colorimetric processing module according to a FISV model. It is this processing module that detects the glass ceramic.
  • Figure 1 shows a detection system 1 according to the invention.
  • This system 1 comprises two types of light sources, among which a first type corresponding to a white light source 3 and a second type corresponding to an ultraviolet type light source.
  • the white light source (s) 3 and the monochromatic ultraviolet type light source (s) 4 are fixed on a structure 13 which supports the light sources and comprises means for supplying electrical energy.
  • An image acquisition device 5 overhangs the structure 13. In the example illustrated, the image acquisition device 5 is supported by a fixing means 36, but it can also be directly integrated within the structure. 13.
  • the light rays emitted by the white light source 3 are filtered directly by a polarizer 16, in order to limit the light intensity and to avoid the parasitic reflections which can be treated subsequently.
  • the rays emitted by the monochromatic ultraviolet type source 4 are for their part filtered by a band-pass filter 15 centered at 365 nm in order to obtain purely monochromatic ultraviolet radiation.
  • the arrangement of the light sources and the filters is identical on the other side of the structure 13 in order to have uniform overall lighting.
  • the white light source 3 and the monochromatic ultraviolet type light source 4 emit light rays 12 in the direction of an emission zone 1 1.
  • the emission zone 1 1 coincides with the capture field of the device. image acquisition 5.
  • the light rays 12 emitted by the white light source 3 and the monochromatic ultraviolet type light source 4 are projected onto a reflecting surface 10 where a cullet 2 is placed.
  • the reflecting surface 10 is arranged on a conveyor 8 going in a direction 9.
  • the light rays emitted by the white light source 3 and by the monochromatic ultraviolet type light source 4 have a variable behavior when they are reach the emission zone where the cullet 2 is placed, as shown in Figure 2.
  • Light rays 14 are reflected by the surface 10 in the direction of the image acquisition device 5. These light rays 14 are filtered by an analyzer 18, crossed with the polarizer 16. The combination of the polarizer 16 and the analyzer 18 is intended to limit the parasitic reflections coming from the light rays emitted by the white light source 3, which would make the image processing difficult to interpret.
  • the image acquisition device 5 captures an image of the cullet 2 using light rays 14 reflected by the reflecting surface 10.
  • the image processing device 6 comprises a module for detecting the glass ceramic 17.
  • the image processing device 6 is a colorimetric image processing module according to an HSV model, which is configured to analyze the image pixel by pixel or by sets of pixels and convert these pixels into HSV data.
  • Each datum of hue H determined is then compared with at least one threshold datum.
  • the data of shade H is compared with a minimum threshold of 50 ° and a maximum threshold of 70 °. In other words, if a pixel or a set of pixels has HSV data equal to
  • this pixel or set of pixels is considered to correspond to a fragment assimilated to glass-ceramic.
  • This information is communicated either to a user of system 1 so that he can manually intervene and remove the glass-ceramic fragment from the cullet, or to an automated device making it possible to eject the assimilated glass-ceramic fragments in a targeted manner.
  • an additional colorimetric treatment can be implemented.
  • the HSV data of the pixels corresponding to fragments assimilated to glass-ceramic by the colorimetric image processing module according to an HSV model are then converted into RGB data by means of a colorimetric image processing module according to a model.
  • the colorimetric processing module according to an RGB model 7 can also convert the whole of the image acquired by the image acquisition device 5. The image is then directly transmitted to the colorimetric processing module. according to an RGB model 7.
  • FIG. 2 is a schematic representation of the light radiation from light sources on two different types of glass. For reasons of schematic simplification, only two rays from each light source are shown, but in reality the light sources emit in a multitude of directions, for example at an emission angle of 90 °. Furthermore, the phenomena of refraction of light rays on the glass fragments are not shown, again for the sake of simplifying the figure.
  • FIG. 2 represents the white light source 3 and the monochromatic ultraviolet type light source 4 each emitting their respective light radiation.
  • the white light source 3 emits white light rays 26, shown in solid lines
  • the monochromatic ultraviolet type light source 4 emits ultraviolet rays 25 with a wavelength of 365nm, shown in dotted lines.
  • the classic glass fragment 23 allows all types of light rays to pass.
  • the white light ray 26 and the ultraviolet ray 25 pass through the structure of the conventional glass fragment 23, are reflected by the reflecting surface 10 and pass through the structure of the conventional glass fragment 23 again towards the image acquisition device. 5.
  • the glass-ceramic fragment 24 has optical properties different from the conventional glass fragment 23.
  • the glass-ceramic has the particularity of absorbing a majority of the ultraviolet rays as will be explained in more detail with reference to FIG. 4.
  • the ultraviolet ray 25 does not pass through. therefore not the structure of the glass ceramic fragment 24 in its entirety and is absorbed in the great majority.
  • an ultraviolet ray with a wavelength of 365nm is hardly reflected in the direction of the image acquisition device 5 if its path passes through a fragment of glass-ceramic.
  • the ray of white light 26, just as with the conventional glass fragment 23, passes through the glass ceramic fragment 24 and is reflected in the direction of the imaging device 5.
  • the image acquisition device 5 receives all the white light rays 26 from the white light source 3 and the ultraviolet rays 25 from the ultraviolet type light source
  • FIG. 3 is a schematic representation of the detection method implemented by the system described above.
  • a step in the scrolling of the conveyor 27 at a given speed involves moving one or more cullet on their reflecting surface or directly on the reflecting mat of the conveyor.
  • the scrolling of the conveyor 27 generates a positioning step 29 of the cullet in the emission zone.
  • an emission step 28 of the light radiation from the light sources is triggered in order to illuminate the cullet present in the emission zone.
  • the combination of the step 29 of positioning the cullet in the emission zone and the step 28 of emitting the light radiation from the light sources leads to a step of acquiring the image 30 by the device. image acquisition.
  • a detection process 32 begins.
  • the captured image is subjected to a step of detecting the glass ceramic 33, which is here, by way of example, a step of colorimetric processing of the image according to an HSV model.
  • the glass ceramic detection step 33 analyzes the image acquired during the image acquisition step 30, pixel by pixel or by groups of pixels, by applying to this image a thresholding of H between the values 50 ° and 70 °, so that 50 ° ⁇ H ⁇ 70 °, for defined S and V data. If no pixel or group of pixels corresponds to this threshold, the detection process 32 ends, and a new cycle resumes with a new cullet passing on the conveyor.
  • the method continues to end with a step of colorimetric processing of the image according to an RGB model 34.
  • a colorimetric image processing module according to an RGB model 7 with a processed digital image, resulting from the previous step of detecting the glass-ceramic, said image comprising in particular at least one group of pixels corresponding to a fragment assimilated to glass ceramic.
  • the processing of the image is carried out by association of the acquired image and a digital marking of the pixels or groups of pixels corresponding to what could be assimilated as glass-ceramic.
  • Glass-ceramic is done by other methods, at this point a digital image of the cullet is acquired and processed to identify on the image what could be likened to glass-ceramic.
  • the step of colorimetric processing of the image according to an RGB model 34 several sub-steps follow one another: first of all the image is processed according to an RGB model, either the image in its entirety, or only the pixels assimilated to glass-ceramic, ie corresponding to the thresholding of the data item H of the HSV model. This is a sub-step of converting the pixels or groups of pixels of the image into RGB data 36. For each of these pixels, the red data R and the blue data B are recovered, the two data being included. between 0 and 255.
  • the colorimetric image processing module according to an RGB model then calculates a g
  • the threshold of - is set as
  • the ratio of one or more pixels or one or more groups of pixels is greater than this threshold value of 0.5, then the corresponding fragment is confirmed as being a glass ceramic fragment. If this same ratio is less than the threshold value of 0.5, then the corresponding fragment is identified as being a false positive not being a glass ceramic fragment.
  • the fragments of interest are targeted, that is to say the fragments which have been assimilated to fragments of
  • fragments of interest are tracked by taking into account the speed of movement of the cullet as a function of the speed of the conveyor. It is understood that the fragments of interest are targeted in that, from a known position at time t, the system can accurately determine their position at time t + At.
  • the step of removing fragments of glass ceramic 35 can be carried out by means of a blower device, present along the conveyor, downstream of the detection system. Thanks to the follow-up calculation step 31, the blower device, having received the location information from the calculation module, activates where the glass ceramic fragments are located and at the right time. The glass ceramic fragments are then expelled from the cullet.
  • Fig. 4 is a graph showing the percentage of transmission of light through different types of glass as a function of the wavelength of emitted light.
  • curves corresponding to four different types of glass appear on this graph: a curve 19 corresponding to conventional glass, i.e. the most common glass, a curve 20 corresponding to vitroceramic, a curve 21 corresponding to bottle glass, commonly used to make glass. wine bottles, and a curve 22 corresponding to the champagne glass, commonly used to make champagne bottles.
  • Concerning the abscissa axis of the graph the zone less than 400nm corresponds to the domain of ultraviolet rays while the area greater than 400nm corresponds to the visible domain.
  • the curve of conventional glass 19 and the curve of glass ceramic 20 have a similar appearance, namely a curve corresponding to a sharp increase in the percentage of light transmission until reaching a plateau between 85 and 90% transmission.
  • the major difference between these two curves lies in the fact that the curve of conventional glass 19 increases sharply at a shorter wavelength than the abrupt increase in the curve of glass ceramic 20.
  • Conventional glass therefore has a percentage of transmission. much higher than that of glass-ceramic in ultraviolet light. This difference justifies the use of a monochromatic ultraviolet type light source with a wavelength of 365nm, because at this value, the percentage of light transmission of conventional glass is more than 80% (point P1 on the figure 4) while that of
  • the image acquisition device therefore captures ultraviolet rays of 365nm and white light rays of the entire visible spectrum, for example 550nm, if they have passed through a conventional glass fragment, but does not capture the totality of ultraviolet rays which encountered a fragment of
  • the lighting conditions of the detection system are such that the glass ceramic, through its optical properties, appears with a nuanced tint around yellow, corresponding to the selected HSV threshold data, ie 50 ° ⁇ H ⁇ 70 °.
  • the shade of color corresponding to glass ceramic is due to several factors, including light sources or the type of image acquisition device.
  • the other two curves namely the curve of the bottle glass 21 and the curve of the champagne glass 22 also have a similar appearance with respect to each other.
  • bottle glass and champagne glass have a percentage of light transmission similar to the percentage of light transmission of glass-ceramic, especially at 365nm which corresponds to the emission wavelength of the source luminous monochromatic ultraviolet type.
  • the bottle glass and the champagne glass therefore absorb the ultraviolet rays emitted by the monochromatic ultraviolet type light source in the same way as the glass ceramic.
  • the value of the wavelength where the two types of glass best transmit light is of the order of approximately 550-570nm. In the visible spectrum, this wavelength range corresponds to a yellowish green color.
  • bottle glass and champagne glass have substantially the same UV absorption properties as glass ceramic, and their best percentage of light transmission corresponds to the yellowish-green color, which is a shade quite similar to the shade of thresholding of the glass-ceramic when the image acquired by the image acquisition device is processed by the colorimetric image processing module according to an HSV model.
  • the bottle glass and the champagne glass are therefore two types of glass likely to be false positives, that is to say that they are likely to be assimilated to fragments of glass-ceramics when they are not. not during analysis by the colorimetric image processing module according to an HSV model.
  • the presence of the colorimetric image processing module according to an RGB model then takes on its full meaning being

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Abstract

La présente invention concerne un procédé de détection (32) automatisé de matériaux de type vitrocéramique parmi un calcin, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : une étape de détection de la vitrocéramique (33) dans un calcin (2), au cours de laquelle on identifie dans le calcin des fragments assimilés à de la vitrocéramique, une étape d'obtention d'une image numérique résultante de la précédente étape de détection de la vitrocéramique, ladite image comprenant notamment au moins un groupe de pixels correspondant à un fragment assimilé à de la vitrocéramique, une étape de traitement colorimétrique de l'image (34) au cours de laquelle on traite au moins le groupe de pixels de ladite image correspondant à des fragments assimilés à de la vitrocéramique par un module de traitement colorimétrique d'image selon un modèle RGB (7). L'invention revendique également un système de mise en oeuvre d'un tel procédé (32), ainsi qu'une installation de fabrication verrière comprenant un tel système.

Description

Description
Titre : Procédé de détection de vitrocéramique
La présente invention concerne un procédé de détection automatisé de matériaux de type vitrocéramique parmi un échantillon de fragments de verre, ou calcin. L’invention se rapporte au domaine de l’industrie de la fabrication de produits à base de verre.
Les échantillons de fragments de verre, ou calcin, sont utilisés dans la fabrication de divers produits à base de verre. Par exemple, dans le domaine de l’isolation, on utilise couramment des fibres de verre, obtenues en grande partie à base de calcin. Le calcin peut également être utilisé dans la fabrication de bouteilles et autres récipients en verre.
La fabrication de la fibre de verre se déroule selon un procédé consistant tout d’abord à chauffer le calcin dans un four verrier, à une température suffisante pour faire fondre le verre, soit environ 1500°C. Le verre fondu est ensuite conduit dans un dispositif de centrifugation de type assiette de fibrage, conduisant à la création de fibres qui sont encollées sur leur passage vers un convoyeur sur lequel elles sont ensuite séchées, cuites et mises en forme.
Du fait des erreurs de tri des utilisateurs, le calcin peut contenir non seulement du verre, mais également d’autres matériaux, dont les
vitrocéramiques. Ces vitrocéramiques, qui présentent des propriétés différentes de celles du verre, peuvent engendrer des problèmes importants dans les procédés de fabrication de produits à base de calcin, en détériorant les machines et/ou en entraînant des défauts dans les produits.
A titre d’exemple, dans la fabrication de fibres de verre telle qu’elle a été présentée ci-dessus, les vitrocéramiques, qui ont une température de fusion d’environ 1700°C, ne sont pas fondues dans le four verrier dans lequel le verre est fondu à 1500°C. Lorsque, pour obtenir des fibres de verre, le matériau en fusion sortant du four est introduit dans un dispositif de centrifugation interne du type assiette de fibrage, les morceaux de
vitrocéramiques contenus dans le verre fondu bouchent les trous de l’assiette de fibrage, dont le diamètre peut notamment être inférieur à 1 mm. C’est alors toute la chaîne de fabrication qui doit être stoppée. Dans la fabrication de bouteilles et récipients à base de calcin, les morceaux de vitrocéramiques présents dans le calcin peuvent entraîner des fragilités locales sur les produits obtenus et/ou des problèmes esthétiques.
Plusieurs systèmes ou procédés existent pour détecter la vitrocéramique parmi un calcin, selon diverses manières. Lorsque des fragments du calcin sont détectés comme étant des fragments de vitrocéramique, ceux-ci sont éliminés du calcin par un dispositif permettant d’expulser des fragments du calcin donnés. L’exactitude de la détection de ce type de systèmes ou procédés n’est néanmoins pas parfaite, et, dû à des similarités dans leur structure ou leur apparence visuelle, des fragments du calcin n’étant pas des fragments de vitrocéramique sont parfois détectés comme étant des fragments de vitrocéramique. Ces fragments pouvant être qualifiés de faux positifs sont alors éliminés du calcin alors que leurs propriétés, tel que leur température de fusion par exemple, sont tout à fait adaptées pour la fabrication de fibres de verre, de verre creux ou de verre plat. Il s’agit donc de fragments éliminés inutilement, ce qui entraîne un gaspillage de matière première à échelle industrielle. Aucune solution n’existe actuellement pour améliorer la fiabilité de la détection de vitrocéramique parmi un calcin.
La présente invention permet de corriger les erreurs pouvant entraîner l’élimination de fragments de verre n’étant pas des fragments de
vitrocéramique.
Elle consiste en un procédé de détection automatisé de matériaux de type vitrocéramique parmi un calcin, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes :
- une étape de détection de la vitrocéramique dans un calcin, au cours de laquelle on identifie dans le calcin des fragments assimilés à de la vitrocéramique,
une étape d’obtention d’une image numérique résultante de la précédente étape de détection de la vitrocéramique, ladite image
comprenant notamment au moins un groupe de pixels correspondant à un fragment assimilé à de la vitrocéramique, une étape de traitement colorimétrique de l’image au cours de laquelle on traite au moins le groupe de pixels de ladite image correspondant à des fragments assimilés à de la vitrocéramique par un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB.
Selon l’invention, cette étape de traitement colorimétrique permet de vérifier la qualité de la détection de l’étape de détection de la vitrocéramique et de vérifier si les fragments assimilés à de la vitrocéramique correspondent bien à de la vitrocéramique et non à un autre type de verre.
L’étape de détection de la vitrocéramique dans le calcin peut être effectuée par le biais de n’importe quelle méthode. Il peut s’agir d’une méthode par colorimétrie, par ombrage ou autre. Lors de cette étape de détection, on assimile une partie du calcin comme étant des fragments susceptibles d’être de la vitrocéramique, et le reste du procédé vise à confirmer cette
identification préalable.
Ainsi, l’étape de détection de la vitrocéramique permet d’assimiler une partie du calcin comme étant des fragments de vitrocéramique et l’étape
d’obtention d’image permet d’obtenir une image dans laquelle un ou plusieurs pixels sont identifiés comme correspondant assimilés à des fragments. Notamment, une image du calcin peut être acquise par une caméra et associée à une information relative à la localisation des pixels correspondants aux fragments assimilés à de la vitrocéramique. De manière alternative, lorsque l’étape de détection de la vitrocéramique implique déjà l’acquisition d’une image, l’obtention d’une image numérique identifiant les fragments assimilés à de la vitrocéramique peut consister en le traitement de l’image pour former contour des pixels correspondant aux fragments assimilés à de la vitrocéramique.
Dans tous les cas, il importe selon l’invention qu’une image numérique soit envoyée à un module de traitement colorimétrique selon un modèle RGB avec une identification des pixels ou groupes de pixels correspondant à la présence dans le calcin de fragments assimilés à de la vitrocéramique.
Le pixel est l’unité de base permettant de définir la qualité d’une image sous forme numérique. Autrement dit, il correspond à un point précis de l’image.
Le nombre de pixels de l’image dépend de la résolution d’un dispositif d’acquisition d’image choisi pour être intégré au procédé. Tel que cela a été précisé ci-dessus, par pixels correspondants à des fragments assimilés à de la vitrocéramique, on comprend que l’on a identifié sur l’image traitée au moins une zone qui correspond à un fragment de vitrocéramique dans le calcin.
Or, comme mentionné précédemment, les fragments assimilés à de la vitrocéramique peuvent ne pas réellement être des fragments de
vitrocéramique. La troisième étape du procédé permet d’établir cette vérification. L’image numérique obtenue avec identification des pixels correspondants aux fragments assimilés à de la vitrocéramique est donc retraitée par le biais d’un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB. Le modèle RGB est un modèle de définition des couleurs dont l’acronyme signifie Rouge Vert Bleu (Red Green Blue en anglais). Le modèle RGB se base sur la valeur de trois données pour définir chacune des nuances de couleur dans le domaine du visible. Chaque couleur est définie en fonction de la donnée correspondante à la valeur de chacune des trois couleurs primaires utilisées pour définir cette couleur, à savoir la donnée rouge R, la donnée verte V et la donnée bleue B. Chacune des données RGB est comprise entre 0 et 255. Le déroulement de cette étape du procédé sera décrit plus en détail par la suite.
Tel que cela a été précisé, selon l’invention, le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB convertit au moins les pixels de l’image résultante de la détection de fragments de vitrocéramique en données RGB. Le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB peut convertir en données RGB l’ensemble de l’image traitée.
Selon une caractéristique de l’invention, lors de l’étape de traitement colorimétrique d’image, le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB traite uniquement les pixels correspondant à des fragments assimilés à de la vitrocéramique. Il convient de comprendre ici que le procédé selon l’invention permet un contrôle d'une détection préalable de fragments de vitrocéramique dans un calcin en ce sens qu’il permet de vérifier que des fragments assimilés à de la vitrocéramique sont bien des fragments de vitrocéramique. Le procédé selon l’invention ne cherche pas à réaliser une deuxième étape de détection pour détecter le cas échéant des fragments de vitrocéramique qui auraient échappé aux systèmes de détection lors d’une étape précédente. Dans ce contexte, et de manière avantageuse, le procédé est ainsi prévu de manière à ce que le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB ne convertisse en données RGB que la partie de l’image nécessaire au contrôle selon l’invention de la détection préalable, c’est-à-dire au contrôle du fait que les fragments identifiés sont bien de la vitrocéramique. Le fait de cibler cette étape de contrôle uniquement sur les pixels correspondants aux fragments de vitrocéramique limite ainsi la durée du traitement colorimétrique complémentaire par le modèle RGB.
Selon une caractéristique de l’invention, le module de traitement
colorimétrique d’image selon un modèle RGB traite les pixels ou groupes de pixels convertis en données RGB uniquement en considérant les données rouges R et bleues B du modèle RGB. Comme mentionné précédemment, le modèle RGB correspond à un ensemble de trois données. Néanmoins, les inventeurs ont fait la preuve par différents tests que seule les données R et B présentent un intérêt lors de la vérification de l’image comprenant des pixels correspondants à des fragments assimilés à de la vitrocéramique. Cela permet au module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB d’être paramétré pour uniquement calculer les données rouges R et bleues B du modèle RGB, en omettant volontairement le calcul de la donnée verte V, et donc de ne calculer que deux données au lieu de trois, augmentant ainsi la vitesse d’exécution et donc l’efficacité du procédé.
Selon une caractéristique de l’invention, le module de traitement
colorimétrique d’image selon un modèle RGB calcule le ratio - entre la donnée bleue B et la donnée rouge R pour chaque pixel ou groupes de pixels correspondants à des fragments du calcin ayant été assimilés à des fragments de vitrocéramique. Le ratio - correspond à un rapport entre les données de bleu et de rouge retrouvées dans les images prises ou dans les fragments du calcin révélés comme étant des fragments de vitrocéramique. Le ratio entre les données bleues et rouges permet de faire la distinction entre la vitrocéramique et les fragments n’étant pas des fragments de vitrocéramique mais ayant été assimilés comme tels par l’étape initiale de détection dans le calcin, également appelés faux positifs, comme cela sera expliqué par la suite. A la lumière de ce qui a été décrit, on comprend qu’il est judicieux de procéder à la conversion en données RGB uniquement des pixels de l’image traitée qui correspondent aux fragments assimilés à des fragments de vitrocéramique après analyse de l’image lors de la première étape de traitement, et ce afin d’éviter le calcul d’un trop grand nombre de ratios par la suite.
Selon une caractéristique de l’invention, le module de traitement
g colorimétrique d’image selon un modèle RGB compare les ratios - entre la donnée bleue B et la donnée rouge R tels qu’ils ont été calculés au préalable à une valeur seuil. Les inventeurs ont constaté que les ratios pouvaient être comparés à une valeur seuil choisie de manière judicieuse pour distinguer la vitrocéramique des faux positifs.
Selon une caractéristique de l’invention, la valeur seuil est de 0,5. Cette valeur de 0,5 a été déterminée par les inventeurs car elle ne laisse pas de place au doute, les fragments de calcin relatifs aux pixels ou groupes de pixels ayant comme ratio de donnée bleue B par donnée rouge R une valeur supérieure à la valeur seuil de 0,5 sont confirmés comme étant des fragments de vitrocéramique.
Parmi les différents types de verre détectés positifs, la vitrocéramique est le g
seul type de verre autre que le verre transparent ayant un ratio - supérieur à la valeur de seuil de 0,5. Le verre transparent classique présente également g
un ratio - supérieur à 0,5 car proche de 1 , mais le verre transparent classique ne peut être assimilé à des fragments de vitrocéramique lors de la première étape du procédé. La vitrocéramique est donc le seul type de verre présentant les deux conditions suivantes : être révélée positive lors de la g
première étape du procédé, et présenter un ratio - supérieur à 0,5.
R Par analogie, on peut en déduire que les fragments de calcin relatifs aux pixels ou groupes de pixels ayant comme ratio - entre une donnée bleue B par une donnée rouge R une valeur inférieure à la valeur seuil de 0,5 ne sont plus considérés comme étant des fragments de vitrocéramiques mais comme des faux positifs qu’il n’est dès lors pas nécessaire de dégager du calcin.
A titre d’exemple, les fragments de verre utilisés pour les bouteilles de vin ou de champagne ont des propriétés optiques se rapprochant des propriétés optiques de la vitrocéramique de telle sorte qu’ils peuvent être assimilés à des fragments de vitrocéramique lors de la première étape du procédé et constituer des faux positifs. Or, les fragments de verre susceptibles d’être considérés comme faux positifs tels que les fragments de verre utilisés pour les bouteilles de vin ou de champagne ont un ratio - R compris entre 0,07 et g
0,23. Le calcul du ratio - des pixels ou groupes de pixels correspondants à ces fragments puis la comparaison à la valeur seuil de 0,5 permet de lever le doute quant à leur véritable nature.
Selon une caractéristique de l’invention, l’étape de détection de la
vitrocéramique est faite par analyse colorimétrique. Par analyse
colorimétrique, on entend tous types de module de traitement permettant d’obtenir une correspondance des nuances de couleur apparaissant sur une image acquise en données chiffrées ou lettrées.
Selon une caractéristique de l’invention, l’étape de détection de la
vitrocéramique est faite par traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV.
A titre d’exemple non limitatif, l’étape de détection de la vitrocéramique peut être une méthode de détection de la vitrocéramique par traitement
colorimétrique selon un modèle HSV. Le traitement colorimétrique selon un modèle HSV est effectué sur une image du calcin acquise par un dispositif d’acquisition d’image, par exemple une caméra.
L’espace de couleur HSV, en français TSV, est un acronyme signifiant Teinte Saturation Valeur. Chaque donnée de ces trois termes permet de définir n’importe quelle nuance de couleur dans le domaine du visible. La Teinte est un terme pouvant être représenté par un cercle et est défini par une plage de données s’étendant de 0 à 360°. Chaque degré représente une teinte, selon le tableau suivant :
Dearé Teinte
0 Rouge
60° Jaune
120 Vert
180° Cyan
240° Bleu
300° Magenta
360° Rouge
La saturation est un terme compris entre 0 et 1 , reflétant la notion de quantité de couleur. Une saturation se rapprochant de 0 aura tendance à être plus fade tandis qu’une saturation se rapprochant de 1 sera plus saturée.
La valeur est également un terme compris entre 0 et 1 , reflétant la notion de brillance ou luminosité. N’importe quelle donnée ayant une valeur égale à 0 est associée à une couleur noire. Plus la valeur se rapproche de 1 , plus la couleur associée sera claire.
L’ensemble des différentes données HSV peut être représenté par un cône de révolution, au sein duquel toutes les nuances de couleur du visible peuvent être converties en terme HSV et correspondent toutes à un point de l’aire de ce cône de révolution. La Teinte correspond à la circonférence du cône, la Saturation correspond au rayon du cône et la Valeur correspond à la hauteur du cône.
Le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV traite les images acquises par le dispositif d’acquisition d’image en considérant uniquement une donnée du modèle HSV, et plus particulièrement
uniquement la donnée H de ce modèle HSV. Comme mentionné
précédemment, le modèle HSV correspond à un ensemble de trois données. Néanmoins, les inventeurs ont fait la preuve par différents tests que seule la Teinte H est une donnée d’intérêt lors de l’analyse du calcin par le présent procédé de détection. Cela permet au procédé de détection d’être paramétré pour uniquement calculer la donnée de la Teinte H du modèle HSV et donc de ne calculer qu’une seule donnée au lieu de trois, augmentant ainsi la vitesse d’exécution et donc l’efficacité du procédé.
Le traitement colorimétrique selon un modèle HSV est effectué par détermination d’une donnée unique par pixel ou groupe de pixels de l’image analysée, puis par comparaison avec une plage de données.
La précision du traitement peut varier en fonction du besoin et/ou de l’encombrement du calcin. Le traitement d’image peut donc être effectué pour chaque pixel de l’image captée par le dispositif d’acquisition d’image afin d’assurer une meilleure précision.
Le traitement peut aussi se faire par groupe de pixels afin de traiter un ensemble de pixels avec une précision moindre mais une vitesse de traitement plus rapide. L’utilisation de l’un ou l’autre des modes d’analyse dépend de facteurs tels que la taille des fragments du calcin, le nombre de fragments, ou bien le risque d’un empilement de fragments les uns sur les autres dans le calcin déposé sur la surface réfléchissante.
Le traitement colorimétrique selon un modèle HSV est seuillé autour d’une donnée HSV de teinte H comprise entre 50° et 70° avec S=1 et V=0,5. Le traitement colorimétrique selon un modèle HSV permet d’assimiler des fragments du calcin comme étant des fragments de vitrocéramique. Après l’actionnement des sources lumineuses pour diriger leur rayonnement sur la surface du calcin, la capture de la lumière réfléchie par le dispositif d’acquisition d’image et le traitement colorimétrique de cette même image par un modèle HSV, l’image traitée est analysée et des fragments du calcin peuvent apparaître d’une certaine couleur ou non. En effet, en fonction des conditions d’éclairage lors de la mise en oeuvre du procédé de détection, les fragments de vitrocéramique apparaissent d’une certaine couleur sur l’image capturée et traitée selon un modèle HSV, ce qui les différencie du reste du calcin. De manière théorique, la vitrocéramique présente une couleur spécifique à elle-même lors de la mise en oeuvre du procédé de détection sur un calcin.
Le seuillage du traitement colorimétrique est basé sur la couleur que reflète la vitrocéramique lors de l’exposition aux rayons émis simultanément par les deux types de sources lumineuses. Due à la présence d’oxydes métalliques dans sa composition, la vitrocéramique absorbe une partie des rayons ultraviolets qu’elle reçoit. Ces oxydes métalliques, absorbent les rayons ultraviolets et des cristaux correspondants diffusent de la lumière bleue, d’où le fait que la vitrocéramique est en théorie le seul type de verre apparaissant en jaune lorsqu’un calcin est analysé au cours du procédé de détection, d’où le choix de ce seuillage. Après traitement colorimétrique, le module de calcul peut ainsi être configuré pour assimiler à de la vitrocéramique tout pixel ou groupe de pixel dont la teinte H est comprise entre 50° et 70°.
L’invention couvre également un système de mise en oeuvre du procédé de détection décrit ci-dessus, comprenant un module de détection de la vitrocéramique et un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB. De manière similaire au procédé, le système de mise en oeuvre de ce procédé comprend un module de détection de la vitrocéramique qui peut être de n’importe quelle nature. Le module de traitement
colorimétrique d’image selon un modèle RGB se charge de l’étape de vérification des fragments détectés positifs de la même manière que décrit précédemment, et ce quel que soit la nature du module de détection de la vitrocéramique.
L’invention concerne également une installation de fabrication de fibres de verre, de verre creux ou de verre plat comportant au moins un four verrier et des postes de formage, dans lequel du calcin est déversé dans le four verrier pour l’obtention de verre fondu destiné à alimenter les postes de formage, ladite installation comportant un système de mise en oeuvre du procédé de détection tel que décrit précédemment, ledit système de mise en oeuvre étant positionné sur le trajet du calcin en direction du four verrier.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore au travers de la description qui suit d’une part, et de plusieurs exemples de réalisation donnés à titre indicatif et non limitatif en référence aux dessins schématiques annexés d’autre part, sur lesquels :
[Fig. 1 ] est une représentation schématique du système de détection selon un mode de réalisation de l’invention, [Fig. 2] est une représentation schématique du comportement du
rayonnement des sources lumineuses du système sur un fragment de verre commun et sur un fragment de vitrocéramique,
[Fig. 3] est une représentation schématique du procédé de détection mis en oeuvre par le système précédemment décrit,
[Fig. 4] est un graphique représentant le pourcentage de transmission de la lumière de différents types de verres en fonction de la longueur d’onde de la lumière reçue.
A titre d’exemple non exhaustif, le système de détection qui est pris comme exemple ici comprend un module de traitement colorimétrique selon un modèle FISV. C’est ce module de traitement qui détecte la vitrocéramique.
La figure 1 représente un système de détection 1 selon l’invention. Ce système 1 comprend deux types de sources lumineuses, parmi lesquels un premier type correspondant à une source de lumière blanche 3 et un second type correspondant à une source lumineuse de type ultraviolet
monochromatique 4. La ou les sources de lumière blanche 3 et la ou les sources lumineuses de type ultraviolet monochromatique 4 sont fixées sur une structure 13 qui soutient les sources lumineuses et comprend des moyens d’alimentation en énergie électrique. Un dispositif d’acquisition d’image 5 surplombe la structure 13. Dans l’exemple illustré, le dispositif d’acquisition d’image 5 est soutenu par un moyen de fixation 36, mais il peut également directement être intégré au sein de la structure 13.
Les rayons lumineux émis par la source de lumière blanche 3 sont directement filtrés par un polariseur 16, afin de limiter l’intensité lumineuse et éviter les reflets parasites pouvant être traités par la suite. Les rayons émis par la source de type ultraviolet monochromatique 4 sont quant à eux filtrés par un filtre passe bande 15 centré à 365nm afin d’obtenir un rayonnement ultraviolet purement monochromatique. Dans l’exemple illustré, la disposition des sources lumineuses et des filtres est identique de l’autre côté de la structure 13 afin d’avoir un éclairage global homogène. La source de lumière blanche 3 et la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique 4 émettent des rayons lumineux 12 en direction d’une zone d’émission 1 1. La zone d’émission 1 1 est confondue avec le champ de capture du dispositif d’acquisition d’image 5. Les rayons lumineux 12 émis par la source de lumière blanche 3 et la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique 4 sont projetés sur une surface réfléchissante 10 où est disposé un calcin 2.
Dans l’exemple illustré, la surface réfléchissante 10 est disposée sur un convoyeur 8 allant dans une direction 9. Les rayons lumineux émis par la source de lumière blanche 3 et par la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique 4 ont un comportement variable lorsqu’ils parviennent dans la zone d’émission où est disposé le calcin 2, comme cela est présenté en figure 2.
Des rayons lumineux 14 sont réfléchis par la surface 10 en direction du dispositif d’acquisition d’image 5. Ces rayons lumineux 14 sont filtrés par un analyseur 18, croisé au polariseur 16. L’association du polariseur 16 et de l’analyseur 18 est destinée à limiter les réflexions parasites provenant des rayons lumineux émis par la source de lumière blanche 3, qui rendraient le traitement de l’image difficile à interpréter. Le dispositif d’acquisition d’image 5 capture une image du calcin 2 grâce aux rayons lumineux 14 réfléchis par la surface réfléchissante 10.
Une fois l’image acquise, celle-ci est traitée par un dispositif de traitement d’image 6 relié électroniquement au dispositif d’acquisition d’image 5. Le dispositif de traitement d’image 6 comprend un module de détection de la vitrocéramique 17. Dans l’exemple non exhaustif présenté ici, il s’agit d’un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV, qui est configuré pour analyser l’image pixel par pixel ou par ensembles de pixels et convertir ces pixels en données HSV. Le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV est configuré de sorte que, pour chaque pixel ou ensembles de pixels, une donnée de teinte H est déterminée pour des données fixes de saturation S et de valeur V. Ces données fixes sont ici égales à S=1 et V=0,5. Chaque donnée de teinte H déterminée est alors comparée à au moins une donnée seuil. Dans l’exemple, la donnée de teinte H est comparée à un seuil minimum de 50° et d’un seuil maximum de 70°. En d’autres termes, si un pixel ou un ensemble de pixels présente des données HSV égales à
50°<H<70°, S=1 et V=0,5, ce pixel ou ensemble de pixels est considéré comme correspondant à un fragment assimilé à de la vitrocéramique. Cette information est communiquée, soit à un utilisateur du système 1 pour qu’il puisse manuellement intervenir et sortir le fragment de vitrocéramique du calcin, soit à un dispositif automatisé permettant d’éjecter de manière ciblée les fragments de vitrocéramique assimilés.
De manière alternative, un traitement colorimétrique supplémentaire peut être mis en oeuvre. Les données HSV des pixels correspondant à des fragments assimilés à de la vitrocéramique par le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV sont alors converties en données RGB par l’intermédiaire d’un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB 7, compris dans le dispositif de traitement d’image 6, qui calcule le ratio - entre une donnée bleue B et une donnée rouge R des données RGB récupérées afin de détecter des potentiels faux positifs issus du traitement effectué par le module de détection de la vitrocéramique 17 et d’améliorer la précision du système 1 de détection. Selon le mode de réalisation, le module de traitement colorimétrique selon un modèle RGB 7 peut également convertir l’ensemble de l’image acquise par le dispositif d’acquisition d’image 5. L’image est alors directement transmise au module de traitement colorimétrique selon un modèle RGB 7.
La figure 2 est une représentation schématique du rayonnement lumineux des sources lumineux sur deux types de verre différents. Pour des raisons de simplification schématique, seuls deux rayons de chaque source lumineuse sont représentés, mais en réalité les sources lumineuses émettent dans une multitude de directions, par exemple selon un angle d’émission de 90°. Par ailleurs, les phénomènes de réfraction des rayons lumineux sur les fragments de verre ne sont pas représentés, toujours dans un souci de simplification de la figure. La figure 2 représente la source de lumière blanche 3 et la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique 4 émettant chacune leur rayonnement lumineux respectif. La source de lumière blanche 3 émet des rayons de lumière blanche 26, représentés en traits plein, et la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique 4 émet des rayons ultraviolets 25 d’une longueur d’onde de 365nm, représentés en pointillés. Les deux
rayonnements lumineux se rejoignent au niveau de la zone d’émission 11 , où est ici présent un calcin posé sur la surface réfléchissante 10. Un fragment de verre classique 23 et un fragment de vitrocéramique 24 sont ici présents au sein du calcin.
Le fragment de verre classique 23 laisse passer tous types de rayons lumineux. Ainsi, le rayon de lumière blanche 26 et le rayon ultraviolet 25 traversent la structure du fragment de verre classique 23, sont réfléchis par la surface réfléchissante 10 et retraversent la structure du fragment de verre classique 23 en direction du dispositif d’acquisition d’image 5.
Le fragment de vitrocéramique 24 présente des propriétés optiques différentes du fragment de verre classique 23. La vitrocéramique a la particularité d’absorber une majorité des rayons ultraviolets comme cela sera expliqué plus en détail en référence à la figure 4. Le rayon ultraviolet 25 ne traverse donc pas la structure du fragment de vitrocéramique 24 dans sa totalité et est absorbé en grande majorité. D’une manière générale, un rayon ultraviolet d’une longueur d’onde de 365nm est peu réfléchi en direction du dispositif d’acquisition d’image 5 si sa trajectoire passe par un fragment de vitrocéramique. Le rayon de lumière blanche 26, tout comme pour le fragment de verre classique 23, traverse le fragment de vitrocéramique 24 et est réfléchi en direction du dispositif d’acquisition d’image 5.
D’une manière théorique, le dispositif d’acquisition d’image 5 reçoit tous les rayons de lumière blanche 26 issus de la source de lumière blanche 3 et les rayons ultraviolets 25 de la source lumineuse de type ultraviolet
monochromatique 4 à l’exception des rayons ultraviolets 25 ayant été absorbés en grande partie par le ou les fragments de vitrocéramique 24. Il résulte de ce double éclairage et de la coupure partielle des rayons ultraviolets par la vitrocéramique une analyse colorimétrique possible sur l’image acquise du fait que la vitrocéramique prend une teinte jaune au contraire du reste du calcin.
La figure 3 est une représentation schématique du procédé de détection mis en oeuvre par le système précédemment décrit.
Une étape du défilement du convoyeur 27 à une vitesse donnée implique un déplacement d’un ou plusieurs calcins sur leur surface réfléchissante ou directement sur le tapis réfléchissant du convoyeur.
Le défilement du convoyeur 27 génère une étape de positionnement 29 du calcin dans la zone d’émission. Parallèlement à cela, une étape d’émission 28 du rayonnement lumineux des sources lumineuses se déclenche afin d’éclairer le calcin présent au niveau de la zone d’émission. L’association de l’étape de positionnement 29 du calcin dans la zone d’émission et de l’étape d’émission 28 du rayonnement lumineux des sources lumineuses conduit à une étape d’acquisition de l’image 30 par le dispositif d’acquisition d’image.
Une fois l’image capturée, un procédé de détection 32 débute. L’image capturée est soumise à une étape de détection de la vitrocéramique 33, qui est ici, à titre d’exemple, une étape de traitement colorimétrique de l’image selon un modèle HSV. L’étape de détection de la vitrocéramique 33 analyse l’image acquise lors de l’étape d’acquisition de l’image 30, pixel par pixel ou par groupements de pixels, en appliquant à cette image un seuillage de H entre les valeurs 50° et 70°, de sorte que 50°<H<70°, pour des données S et V définies. Si aucun pixel ou groupe de pixels ne correspond à ce seuillage, le procédé de détection 32 se termine, et un nouveau cycle reprend avec un nouveau calcin défilant sur le convoyeur.
Si un ou des pixels, ou bien un ou des groupes de pixels correspondent à ce seuillage de H, alors les fragments du calcin correspondant à ces pixels ou groupes de pixels sont théoriquement assimilés à des fragments de vitrocéramique. Conséquemment à cela, le procédé se poursuit pour aboutir à une étape de traitement colorimétrique de l’image selon un modèle RGB 34. A cet effet, il convient de fournir à un module de traitement colorimétrique d’images selon un modèle RGB 7 une image numérique traité, résultante de la précédente étape de détection de la vitrocéramique, ladite image comprenant notamment au moins un groupe de pixels correspondant à un fragment assimilé à de la vitrocéramique. Dans l’exemple décrit, où l’étape de détection est réalisée par une analyse colorimétrique d’une image acquise du calcin, le traitement de l’image se fait par association de l’image acquise et d’un marquage numérique des pixels ou groupes de pixels correspondant à ce qui a pu être assimilé comme de la vitrocéramique. Dans des exemples non décrits mais compris dans l’invention, où la détection de la
vitrocéramique se fait par d’autres méthodes, on acquière à ce stade une image numérique du calcin et on la traite pour identifier sur l’image ce qui a pu être assimilé à de la vitrocéramique.
Lors de l’étape de traitement colorimétrique de l’image selon un modèle RGB 34, plusieurs sous-étapes se succèdent : tout d’abord l’image est traitée selon un modèle RGB, soit l’image dans son intégralité, soit uniquement les pixels assimilés à de la vitrocéramique, c’est-à-dire correspondants au seuillage de la donnée H du modèle HSV. Il s’agit d’une sous-étape de conversion des pixels ou groupes de pixels de l’image en données RGB 36. Pour chacun de ces pixels, la donnée rouge R et la donnée bleue B sont récupérées, les deux données étant comprises entre 0 et 255. Le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB calcule ensuite un g
ratio - correspondant à la donnée bleue B d’un pixel ou groupe de pixel sur la donnée rouge R de ce même pixel ou groupe de pixel, par le biais d’une sous-étape de calcul du ratio 37. Enfin, les ratios obtenus de chaque pixels ou groupes de pixels sont comparés à une valeur seuil de 0,5 durant une
g
sous-étape de comparaison de ratio 38. Le seuillage de - est fixé comme
g
étant supérieur à 0,5. En d’autres termes, si le ratio - d’un ou des pixels ou bien d’un ou des groupes de pixels est supérieur à cette valeur seuil de 0,5, alors le fragment correspondant est confirmé comme étant un fragment de vitrocéramique. Si ce même ratio est inférieur à la valeur seuil de 0,5, alors le fragment correspondant est identifié comme étant un faux positif n’étant pas un fragment de vitrocéramique.
Toutes ces informations sont alors transmises à l’étape de calcul du suivi 31 . Au cours de l’étape de calcul du suivi 31 , les fragments d’intérêt sont ciblés, c’est-à dire les fragments qui ont été assimilés à des fragments de
vitrocéramique, suite à l’étape de détection de la vitrocéramique 33 du calcin, et qui ont été confirmés comme tels lors de l’étape de traitement
colorimétrique de l’image selon un modèle RGB 34. Ces fragments d’intérêt sont suivis en prenant en compte la vitesse de déplacement du calcin en fonction de la vitesse du convoyeur. On comprend que les fragments d’intérêt sont ciblés en ce que, à partir d’une position connue à l’instant t, le système peut avec précision déterminer leur position à l’instant t+At.
Une fois que ces fragments d’intérêt sont ciblés lors de l’étape de calcul du suivi 31 , il s’ensuit alors une étape d’élimination des fragments de
vitrocéramique 35, en pointillés sur la figure car externe au système de détection. L’étape d’élimination des fragments de vitrocéramique 35 peut s’effectuer par le biais d’un dispositif de soufflerie, présent le long du convoyeur, en aval du système de détection. Grâce à l’étape de calcul du suivi 31 , le dispositif de soufflerie, ayant reçu les informations de localisation du module de calcul, s’active à l’endroit où sont situés les fragments de vitrocéramique et au bon moment. Les fragments de vitrocéramique sont alors expulsés du calcin.
La figure 4 est un graphique représentant le pourcentage de transmission de la lumière à travers différents types de verre en fonction de la longueur d’onde de la lumière émise. Quatre courbes correspondants à quatre différents types de verre apparaissent sur ce graphique : une courbe 19 correspondant au verre classique, soit le verre le plus courant, une courbe 20 correspondant à la vitrocéramique, une courbe 21 correspondant au verre bouteille, couramment utilisé pour confectionner des bouteilles de vin, et une courbe 22 correspondant au verre champagne, couramment utilisé pour confectionner des bouteilles de champagne. Concernant l’axe des abscisses du graphique, la zone inférieure à 400nm correspond au domaine des ultraviolets tandis que la zone supérieure à 400nm correspond au domaine du visible.
La courbe du verre classique 19 et la courbe de la vitrocéramique 20 ont une allure similaire, à savoir une courbe correspondant à une forte augmentation du pourcentage de transmission de la lumière jusqu’à atteindre un palier compris entre 85 et 90% de transmission. La différence majeure entre ces deux courbes réside dans le fait que la courbe du verre classique 19 augmente brutalement à une longueur d’onde plus faible que l’augmentation brutale de la courbe de la vitrocéramique 20. Le verre classique a donc un pourcentage de transmission bien plus élevé que celui de la vitrocéramique dans les ultraviolets. Cette différence justifie l’emploi d’une source lumineuse de type ultraviolet monochromatique d’une longueur d’onde de 365nm, car à cette valeur, le pourcentage de transmission de lumière du verre classique est de plus de 80% (point P1 sur la figure 4) tandis que celui de la
vitrocéramique est inférieur à 20% (point P2 sur la figure 4). Le dispositif d’acquisition d’image capte donc les rayons ultraviolets de 365nm et les rayons de lumière blanche de l’ensemble du spectre du visible, par exemple 550nm, s’ils ont traversé un fragment de verre classique, mais ne capte pas la totalité des rayons ultraviolets qui ont rencontré un fragment de
vitrocéramique étant donné que ceux-ci ont été en grande partie absorbés par la vitrocéramique. Les conditions d’éclairage du système de détection sont telles que la vitrocéramique, au travers de ses propriétés optiques, apparaît avec une teinte nuancée autour du jaune, correspondant à la donnée de seuillage HSV choisie, soit 50°<H<70°. La nuance de couleur correspondant à la vitrocéramique est due à plusieurs facteurs, notamment les sources lumineuses ou encore le type de dispositif d’acquisition d’image.
Cette couleur jaune s’explique par la présence d’oxydes métalliques dans la composition de la vitrocéramique, comme cela a été expliqué
précédemment. Les deux autres courbes, à savoir la courbe du verre bouteille 21 et la courbe du verre champagne 22 ont également une allure similaire l’une par rapport à l’autre. Ce sont deux types de verres dont la courbe respective est variable, et qui transmettent difficilement les ondes lumineuses, ne dépassant jamais 50% de transmission de la lumière (point P3 sur la figure 4). Au niveau des ultraviolets, le verre bouteille et le verre champagne ont un pourcentage de transmission de la lumière similaire au pourcentage de transmission de la lumière de la vitrocéramique, notamment à 365nm ce qui correspond à la longueur d’onde d’émission de la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique. Le verre bouteille et le verre champagne absorbent donc les rayons ultraviolets émis par la source lumineuse de type ultraviolet monochromatique de la même manière que la vitrocéramique. Par ailleurs, la valeur de la longueur d’onde où les deux types de verre transmettent le mieux la lumière est de l’ordre de 550-570nm environ. Dans le spectre du visible, cette fourchette de longueur d’onde correspond à une couleur verte jaunâtre.
Pour résumer, le verre bouteille et le verre champagne ont sensiblement les mêmes propriétés d’absorption des rayons ultraviolets que la vitrocéramique, et leur meilleur pourcentage de transmission de la lumière correspond à la couleur verte jaunâtre, soit une teinte assez similaire à la teinte de seuillage de la vitrocéramique lorsque l’image acquise par le dispositif d’acquisition d’image est traitée par le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV. Le verre bouteille et le verre champagne sont donc deux types de verre susceptibles d’être des faux positifs, c’est-à-dire qu’ils sont susceptibles d’être assimilés à des fragments de vitrocéramiques alors qu’ils n’en sont pas lors de l’analyse par le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV. La présence du module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB prend alors tout son sens étant
g
donné que le ratio - du verre bouteille et du verre champagne est inférieur à
0,5, ce qui permet d’infirmer le fait qu’il s’agisse de fragments de
vitrocéramique.

Claims

REVENDICATIONS
1 - Procédé de détection (32) automatisé de matériaux de type
vitrocéramique parmi un calcin (2), caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes :
une étape de détection de la vitrocéramique (33) dans un calcin (2), au cours de laquelle on identifie dans le calcin des fragments assimilés à de la vitrocéramique,
une étape d’obtention d’une image numérique résultante de la précédente étape de détection de la vitrocéramique, ladite image
comprenant notamment au moins un groupe de pixels correspondant à un fragment assimilé à de la vitrocéramique,
une étape de traitement colorimétrique de l’image (34) au cours de laquelle on traite au moins le groupe de pixels de ladite image correspondant à des fragments assimilés à de la vitrocéramique par un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB (7).
2- Procédé de détection (32) selon la revendication 1 , dans lequel, lors de l’étape de traitement colorimétrique d’image (34), le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB (7) traite uniquement les pixels correspondant à des fragments assimilés à de la vitrocéramique.
3- Procédé de détection (32) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB traite les pixels ou groupes de pixels convertis en données RGB uniquement en considérant les données rouges R et bleues B du modèle RGB.
4- Procédé de détection (32) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB (7) calcule le ratio entre la donnée bleue B et la donnée rouge R pour chaque pixel ou groupes de pixels correspondants à des fragments du calcin ayant été assimilés à des fragments de
vitrocéramique.
5- Procédé de détection (32) selon la revendication 4, dans lequel le module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB (7) compare les ratios entre la donnée bleue B et la donnée rouge R tels qu’ils ont été calculés au préalable à une valeur seuil.
6- Procédé de détection (32) selon la revendication 5, dans lequel la valeur seuil est de 0,5.
7- Procédé de détection (32) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de détection de la vitrocéramique (33) est faite par analyse colorimétrique.
8- Procédé de détection (32) selon la revendication 7, dans lequel l’étape de détection de la vitrocéramique (33) est faite par traitement colorimétrique d’image selon un modèle HSV.
9- Système (1 ) de mise en oeuvre du procédé de détection (32) selon les revendications 1 à 8 comprenant un module de détection de la
vitrocéramique (17) et un module de traitement colorimétrique d’image selon un modèle RGB (7).
10- Installation de fabrication de fibres de verre, de verre creux ou de verre plat comportant au moins un four verrier et des postes de formage, dans lequel du calcin est déversé dans le four verrier pour l’obtention de verre fondu destiné à alimenter les postes de formage, ladite installation comportant un système (1 ) de mise en oeuvre du procédé de détection (32) selon la revendication 9, ledit système (1 ) de mise en oeuvre étant positionné sur le trajet du calcin en direction du four verrier.
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