Micro Systèmes n°20 nov/déc 1981
Micro Systèmes n°20 nov/déc 1981
  • Prix facial : 18 F

  • Parution : n°20 de nov/déc 1981

  • Périodicité : mensuel

  • Editeur : Société Parisienne d'Edition

  • Format : (213 x 271) mm

  • Nombre de pages : 232

  • Taille du fichier PDF : 177 Mo

  • Dans ce numéro : dossier sur les fibres optiques.

  • Prix de vente (PDF) : gratuit

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« Training by showing »  : une technique d'apprentissage par présentation de modèles. Informatique 150 — MICRO-SYSTEMES Un robot équipé d'un système de préhension d'objet à l'aide de ventouses employé à la régie Renault. La robotique utilise de plus en plus de techniques tirées de la reconnaissance des formes, de manière à créer des machines plus » intelligentes » destinées à remplacer de tels robots qui, bien que très performants, travaillent encore en aveugle. L'élaboration de plans d'action et la prise de décision, qui demeurent les objectifs fondamentaux de l'Intelligence Artificielle, s'exercent dans des circonstances extrêmement variées correspondant aux situations réelles déterminées par le milieu ambiant. Le « comportement » d'un système dépend d'un nombre considérable de facteurs qui, tous, à des degrés divers, contribuent à la constitution de la masse globale des informations à traiter. L'énumération exhaustive de ces facteurs est une tâche parfaitement impossible ; disons, pour simplifier, qu'ils interviennent à deux niveaux  : un niveau interne et un niveau externe. Le niveau interne, c'est l'acquis, l'expérience, la mémoire. Il implique la mise au point d'une technique de représentation des concepts et des structures. Au niveau externe sont associés tous les aspects de la communication  : procédures de perception, modalités d'action et d'auto-régulation. Tout cela n'est pas nouveau, au moins dans les principes  : la structure actuelle des ordinateurs présente déjà ces caractéristiques. La différence tient davantage à la nature des informations transmises (ici généralisées, tant du point de vue du contenu que de la forme et indépendantes de toute traduction préliminaire) qu'aux méthodes employées pour les traiter. Entrée — Traitement Sortie... Les systèmes actuellement développés n'évoluent encore que dans des univers aux paramètres limités. Si en Robotique, par exemple, les résultats sont parfois spectaculaires, on se gardera bien de tomber dans un triomphalisme prématuré  : les réalisations répondent à des besoins spécifiques et ne mettent en jeu que des catalogues restreints de décisions et d'actions. Quoi qu'il en soit, il s'agit bien d'aboutir à la réalisation d'une machine douée d'une capacité d'adaptation à des situations imprévues et, par corollaire, capable d'apprendre. La structure de principe d'une telle machine est évidente  : information d'entrée (input) — traitement — information de sortie (output). Une structure qui reproduit la chaîne classique  : stimulus — processus — action, avec toutefois cette particularité importante, l'autorégulation. Encore une fois, tout cela est bien connu, nous sommes en face d'un ordinateur, éventuellement muni d'un dispositif permettant les déplacements physiques et diverses manipulations. Bien. Mais l'Intelligence Artificielle exige davantage, notamment en ce qui concerne les procédures d'acquisition et d'analyse des informations extérieures  : elle exige la souplesse et la variété. Il s'agit donc d'étudier comment une machine peut recevoir, analyser et interpréter ces informations dans des conditions proches de celles qui caractérisent les activités humaines. Incidemment, ces procédures d'analyse et d'interprétation s'apparentent à des activités de type inductif• ; elles se situent par conséquent en marge du domaine propre de l'Intelligence Artificielle, laquelle, par définition, s'intéresse en premier lieu aux aspects déductifs * de l'intelligence (construction de raisonnements). * Inductif/déductif  : on estime généralement que ces deux types de raisonnement sont opposés. L'induction permet de passer du particulier à L'universel, du spécial au général, de la connaissance des faits à l'établissement des lois et s'oppose en cela à la déduction qui revient à développer toutes les conséquences logiques découlant d'un système cohérent de lois, d'axiomes ou de proposit Novembre-Décembre 1981
La reconnaissance des formes Informatique Ces deux types d'activité sont néanmoins complémentaires et les fonctions réalisées par une machine « intelligente » ne peuvent se comprendre sans aborder les problèmes liés à l'acquisition de l'information fournie par le milieu extérieur. Bien que les domaines d'applications de la perception soient fort étendus, nous nous limiterons volontairement à l'examen des mécanismes de la reconnaissance visuelle. Limitation sans importance puisque la « vision » constitue certainement l'aspect le plus fondamental et le plus complexe de la perception. Le développement de systèmes doués de capacités « visuelles » s'effectue en fonction d'objectifs ambitieux  : traitement d'images à deux ou à trois dimensions, extraction et enregistrement d'informations concernant la position, l'orientation, la forme et l'identité d'objets ou d'ensembles d'objets dans une scène. La robotique industrielle, toujours à la pointe de la technique, a ouvert la voie à ces types de traitement pour des applications d'inspection, de manipulation et d'assemblage de pièces mécaniques ou de composants électroniques dans un environnement nécessitant une interaction entre vision et manipulation. Les techniques de traitement sont nombreuses et font appel à des algorithmes très variés. Ceci s'explique par le fait que les systèmes qui existent aujourd'hui constituent pour la plupart des approches « ad hoc » à des problèmes ou à des applications spécifiques développées aussi bien dans la Recherche que dans l'Industrie. On peut néanmoins considérer que ces opérations couvrent trois types d'activités  : — l'analyse d'objet et l'extraction de contours, — la reconnaissance des caractères imprimés ou manuscrits, — l'analyse de scène. Novembre-Décembre 1981 L'analyse d'objet L'analyse d'objet est une opération qui intéresse tout particulière- ment la robotique. Il s'agit de déterminer la nature de l'objet examiné ainsi que divers paramètres le caractérisant afin de préparer une manipulation ultérieure. C'est une opération d'inspection par laquelle la machine procède à une comparaison directe entre deux images digitalisées  : l'image recueillie au moment de l'inspection et une image pré-enregistrée obtenue au cours d'une phase préalable d'apprentissage. La comparaison se fait pixel par pixel* ; elle présente l'inconvénient de nécessiter la plupart du temps un ajustement des positions relatives des deux images puisque la position exacte de l'objet à examiner n'est généralement pas connue avec exactitude. C'est l'image préenregistrée qui subit le déplacement nécessaire, translation et rotation. D'une manière générale, le traitement s'effectue en 3 étapes  : • un prétraitement, destiné à réduire la quantité d'informations extraites de l'image brute, en conservant l'information pertinente (élimination du « bruit » et des redondances).• l'extraction des « primitives », paramètres fondamentaux permettant de décrire l'objet analysé en fonction de ses caractéristiques essentielles.• une épreuve de classification destinée à déterminer l'identité de l'objet. Le prétraitement Lorsqu'une image est reçue elle se compose en général d'une multitude de points lumineux dont l'intensité se répartit sur une échelle qui dépend du matériel utilisé  : habituellement cette échelle comporte 16 niveaux qu'on appelle « niveaux de gris ». Savoir ce que représente cette image revient à essayer de détecter les points qui, dans l'image,• Pixel  : cellule élémentaire d'une image digitalisée. Le terme est une contraction de l'expression picture element MICRO-SYSTEMES - 151



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