Caméra plus performante que l'oeil... et l'ordinateur
http://www.cyberpresse.ca/article/20061226/CPSCIENCES/612260413/1020/CPSCIENCES
Le mardi 26 décembre 2006
Pierre Asselin: passelin@lesoleil.com Le Soleil
L'année 2006 a été riche en découvertes pour la communauté scientifique de la capitale québécoise. Chacun dans son domaine, des chercheurs de la région se sont activé les neurones, ont fait valser les éprouvettes, écrit de nouveaux chapitres de l'histoire scientifique. Le Soleil vous présente, à raison d'une par jour, les 11 percées les plus marquantes de l'année.
L'analyse spectrale permet de voir un millier de couleurs là où l'oeil humain n'en voit que quelques-unes seulement, mais les chercheurs de l'INO ont poussé le principe encore plus loin avec une caméra hyper spectrale tellement puissante qu'un ordinateur est incapable d'absorber toute l'information captée. C'est grâce à l'analyse spectrale que le marchand peut analyser votre échantillon de couleurs à la quincaillerie. C'est aussi l'analyse spectrale qui permet à un télescope d'isoler les éléments quic omposent une étoile au fin fond de la galaxie. Mais l'appareil qui analyse l'échantillon de couleur chez le quincaillier se concentre sur un seul point de cet échantillon.
John Laurent, chercheur à l'INO, voyait un peu plus grand pour cette technologie, qu'il voulait appliquer à l'analyse du bois dans une scierie. «Tous les matériaux ont une signature spectrale, explique le chercheur. On voulait utiliser ce genre de caméra pour voir des défauts que les systèmes actuels ne peuvent pas déceler dans le bois, comme la carie, mais on avait besoin d'une caméra qui voyait plus large qu'un seul point.» L
a caméra hyperspectrale mise au point par John Laurent et Annie Bubel ne voit pas un seul point mais plutôt une ligne faite de 128 points et elle prend la signature de chacun de ces points, avec un spectre qui peut aller jusqu'à 1000 longueurs d'onde. «Notre caméra va jusqu'à 1600 par 1200 pixels et à une vitesse de plus de 500 images par seconde, poursuit M.Laurent.
Ça fait tellement de données qu'un PC n'est pas capable d'absorber toute cette information, il a donc fallu faire de l'électronique sur mesure pour éliminer l'information dont on n'a pas besoin.» Mais pour obtenir une caméra capable de prendre des images à une si haute vitesse, l'analyse spectrale demande de la lumière, beaucoup de lumière. On a donc créé un système d'éclairage spécial de 3000 watts concentré sur une seule mince ligne de cinq millimètres. «C'était tellement chaud là- dedans que la plupart des matériaux fondaient, raconte le chercheur, mais on amis des filtres qui coupent la chaleur. Si on ne l'avait pas fait, les morceaux de bois qui seraient restés plus de quelques secondes sous la lampe auraient pris feu. Ça n'aurait pas été une bonne idée d'avoir un système qui risquait de faire flamber l'usine...»
L'industrie du sciage utilise déjà des systèmes de caméra pour grader le bois par la dimension ou les noeuds, mais aucun de ces systèmes n'est capable de détecter la carie subtile. On la reconnaît seulement par de faibles variations de couleur ou de texture du bois et les autres systèmes ne pouvaient pas les déceler. Pour l'industrie, un système qui améliore le tri du bois se traduit par un meilleur rendement. «Une usine peut produire pour 100 millions $ de bois par année, explique encore John Laurent, alors si un système leur permet d'économiser 1 %, ça représente 1million $. Ça vaut la peine d'investir dans ces outils.»
Mais la caméra hyperspectrale peut aussi avoir des applications dans l'industrie alimentaire. John Laurent travaille sur un projet avec la compagnie Krispy Kernel, pour utiliser la caméra afin de détecter les contaminants dans les graines de tournesol. Quand les graines de tournesol arrivent à l'usine, ily a des matières indésirables qu'il faut pouvoir éliminer. Ce travail doit présentement être fait manuellement mais le système à l'essai va permettre d'automatiser l'opération. Les contaminants sont pratiquement des mêmes teintes que les graines de tournesol qui défilent à grande vitesse sur un tapis roulant. Pourtant, à l'écran la caméra ne montre que les contaminants qui apparaissent en rouge vif même si à l'oeil on ne voit pratiquement pas de différence de couleur sur le tapis roulant.
«Le nombre de mesures spectrales à la seconde qu'on obtient avec ce système-là est énorme par rapport aux systèmes actuels. On peut prendre jusqu'à 250 fois plus de mesures en une seconde. C'est comme si on passait de la caméra noir et blanc à la caméra encouleur.» La caméra pourrait avoir plusieurs autres applications, dans le textile notamment, pour la fabrication des tapis, ainsi que dans l'industrie agroalimentaire pour déceler des taches subtiles sur les pommes de terre, ou même mesurer la maturité des tomates.
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