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Contribution à la commande adaptative d'un bras manipulateur / Kherzat, Sid Ahmed 

Public ISBD Titre : Contribution à la commande adaptative d'un bras manipulateur Type de document : texte imprimé Auteurs : Kherzat, Sid Ahmed, Auteur ; Djeffal, Abderrahmane, Auteur ; K. Djeffal, Directeur de thèse ; Rachid Illoul, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 1992 Importance : 67 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1992 Bibliogr. [2] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Commande  adaptative Bras  manipulateur Robot  manipulateur Système  non-linéaire Simulation  numérique Index. décimale : PA01192 Résumé : Nous nous intéressons dans cette étude au problème de la commande d'un robot manipulateur, tant qu'il reste au automate devant réaliser une tâche spécifique et répétitive (tel le transport à faible vitesse d'un objet de masse et de géométrie connues, d'un point de départ à un point d'arrivée selon une trajectoire fixée à l'avance). Dans la première partie nous étudions le problème de la commande d'un système non-linéaire de forme générale dont les équations sont celles d'un robot manipulateur. La deuxième partie est consacré entièrement à l'estimation des paramètres (algorithme d'identification), où ceraines propriétés ne sont établies que pour des modèles perturbés par un bruit blanc. Nous considérons l'algorithme de commande, qui à partir des paramètres estimés que lui fournit le bloc d'identification, génère les commandes, nous allons présenté les stratégies de commande dans le cas déterministe. La dernière partie présente un modèle à 2 degré de liberté qui est adopté pour la simulation numérique. Nous présenterons les résultats, conclusion et les remarques qui ont été constater lors de cette étude. Contribution à la commande adaptative d'un bras manipulateur [texte imprimé] / Kherzat, Sid Ahmed, Auteur ; Djeffal, Abderrahmane, Auteur ; K. Djeffal, Directeur de thèse ; Rachid Illoul, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 1992 . - 67 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Électrique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1992 Bibliogr. [2] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Commande  adaptative Bras  manipulateur Robot  manipulateur Système  non-linéaire Simulation  numérique Index. décimale : PA01192 Résumé : Nous nous intéressons dans cette étude au problème de la commande d'un robot manipulateur, tant qu'il reste au automate devant réaliser une tâche spécifique et répétitive (tel le transport à faible vitesse d'un objet de masse et de géométrie connues, d'un point de départ à un point d'arrivée selon une trajectoire fixée à l'avance). Dans la première partie nous étudions le problème de la commande d'un système non-linéaire de forme générale dont les équations sont celles d'un robot manipulateur. La deuxième partie est consacré entièrement à l'estimation des paramètres (algorithme d'identification), où ceraines propriétés ne sont établies que pour des modèles perturbés par un bruit blanc. Nous considérons l'algorithme de commande, qui à partir des paramètres estimés que lui fournit le bloc d'identification, génère les commandes, nous allons présenté les stratégies de commande dans le cas déterministe. La dernière partie présente un modèle à 2 degré de liberté qui est adopté pour la simulation numérique. Nous présenterons les résultats, conclusion et les remarques qui ont été constater lors de cette étude.

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PA01192	PA01192	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Genie_Electrique	Consultation sur place/Téléchargeable

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Elaboration d'une méthode de détection de texture par les champs de GIBBS-MARKOV / Kherzat, Sid Ahmed 

Public ISBD Titre : Elaboration d'une méthode de détection de texture par les champs de GIBBS-MARKOV : application à l'imagerie médicale Type de document : texte imprimé Auteurs : Kherzat, Sid Ahmed, Auteur ; Ferrand, Daniel, Directeur de thèse Editeur : Université de Droit d'Economie et des Sciences d'Aix-Marseille III Année de publication : 1997 Importance : 120 f. Présentation : ill. Format : 27 cm. Note générale : Thèse d’État : Électrotechnique : Marseille, Université de Droit d’Économie et des Sciences d'Aix-Marseille III : 1997 Annexe f. 121 - 127 . Bibliogr. f. 128 - 135 Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse  --  texture  ;  Estimation  paramétrique  ;  Segmentation  ;  Champs  ;  Markoviens  ;  Classification  ;  Matrices  --  cooccurence Index. décimale : D000397 Résumé : L'objet de cette étude est de présenter une méthode de détection de texture. Cette méthode utilise des modèles mathématiques largement utilisés en traitement d'image, connus sous le nom de modèles Markoviens. Dans la première partie, nous présentons les différents éléments d'analyse de la texture ainsi que le formalisme des champs Markoviens. Pour modéliser la texture, nous utilisons le modèle à niveau de gris, proposé par H. Derin dont nous proposons une nouvelle structure pour le potentiel d'ordre 1. Cette structure fait appel à deux paramètres. Ils ont l'avantage de véhiculer l'information sur les niveaux de gris prédominants que renferme la texture à analyser. Les paramètres issus de ce modèle sont utilisés pour construire le vecteur d'attributs de texture. Nous présentons ensuite l'algorithme d'extraction des attributs de texture. Nous proposons deux approches systématiques pour estimer les paramètres du modèle. La première approche utilise le maximum de la probabilité jointe. Tandis que la seconde utilise la moyenne locale des probabilités jointe. La comparaison des résultats de l'estimation de ces deux approches par rapport à l'approche de H. Derin montre que l'approche, utilisant le maximum de la probabilité jointe locale, est la plus robuste. Nous avons ensuite mené une étude expérimentale et comparative dans laquelle deux mesures -indice de discrimination et taux de classement- sont utilisés pour évaluer la pertinence du vecteur d'attributs retenu par rapport au vecteur d'attributs de H. Derin. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de la méthode proposée pour la détection des textures choisies. Dans la deuxième partie, nous abordons les techniques récentes de segmentation des images. Nous proposons de tester l'efficacité de la méthode d'extraction lorsqu'elle est engagée dans une procédure de segmentation supervisée (critère de décision géométrique) ou de segmentation Markovienne non-supervisée (critère de Bayes) par l'ICM. Selon le critère du "pourcentage de pixels bien classés", les deux procédures fournissent des résultats satisfaisants et assez proches. Enfin, nous effectuons une étude comparative entre l'approche d'analyse Markovienne proposée et la méthode d'analyse par les matrices de cooccurence dans le cadre d'une application de segmentation d'image IRM. Elaboration d'une méthode de détection de texture par les champs de GIBBS-MARKOV : application à l'imagerie médicale [texte imprimé] / Kherzat, Sid Ahmed, Auteur ; Ferrand, Daniel, Directeur de thèse . - [S.l.] : Université de Droit d'Economie et des Sciences d'Aix-Marseille III, 1997 . - 120 f. : ill. ; 27 cm. Thèse d’État : Électrotechnique : Marseille, Université de Droit d’Économie et des Sciences d'Aix-Marseille III : 1997 Annexe f. 121 - 127 . Bibliogr. f. 128 - 135 Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse  --  texture  ;  Estimation  paramétrique  ;  Segmentation  ;  Champs  ;  Markoviens  ;  Classification  ;  Matrices  --  cooccurence Index. décimale : D000397 Résumé : L'objet de cette étude est de présenter une méthode de détection de texture. Cette méthode utilise des modèles mathématiques largement utilisés en traitement d'image, connus sous le nom de modèles Markoviens. Dans la première partie, nous présentons les différents éléments d'analyse de la texture ainsi que le formalisme des champs Markoviens. Pour modéliser la texture, nous utilisons le modèle à niveau de gris, proposé par H. Derin dont nous proposons une nouvelle structure pour le potentiel d'ordre 1. Cette structure fait appel à deux paramètres. Ils ont l'avantage de véhiculer l'information sur les niveaux de gris prédominants que renferme la texture à analyser. Les paramètres issus de ce modèle sont utilisés pour construire le vecteur d'attributs de texture. Nous présentons ensuite l'algorithme d'extraction des attributs de texture. Nous proposons deux approches systématiques pour estimer les paramètres du modèle. La première approche utilise le maximum de la probabilité jointe. Tandis que la seconde utilise la moyenne locale des probabilités jointe. La comparaison des résultats de l'estimation de ces deux approches par rapport à l'approche de H. Derin montre que l'approche, utilisant le maximum de la probabilité jointe locale, est la plus robuste. Nous avons ensuite mené une étude expérimentale et comparative dans laquelle deux mesures -indice de discrimination et taux de classement- sont utilisés pour évaluer la pertinence du vecteur d'attributs retenu par rapport au vecteur d'attributs de H. Derin. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité de la méthode proposée pour la détection des textures choisies. Dans la deuxième partie, nous abordons les techniques récentes de segmentation des images. Nous proposons de tester l'efficacité de la méthode d'extraction lorsqu'elle est engagée dans une procédure de segmentation supervisée (critère de décision géométrique) ou de segmentation Markovienne non-supervisée (critère de Bayes) par l'ICM. Selon le critère du "pourcentage de pixels bien classés", les deux procédures fournissent des résultats satisfaisants et assez proches. Enfin, nous effectuons une étude comparative entre l'approche d'analyse Markovienne proposée et la méthode d'analyse par les matrices de cooccurence dans le cadre d'une application de segmentation d'image IRM.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
D000397	D000397	Papier	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible

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