Modélisation et intégration de connaissances métier pour l’identification de défauts par règles linguistiques floues

Modélisation et intégration de connaissances métier pour l’identification de défauts par règles linguistiques floues

Expert knowledge’s modeling and expert knowledge’s integration for defect identification by fuzzy linguistic rules

Vincent Bombardier Pascal Lhoste  Cyril Mazaud 

Centre de Recherche en Automatique de Nancy, CNRS, UMR 7039, Faculté des Sciences Bd des Aiguillettes – BP 239 – 54506 Vandoeuvre les Nancy Cedex

Corresponding Author Email: 
Vincent.Bombardier@cran.uhp-nancy.fr
Page: 
227-247
|
Received: 
6 Janurary 2004
|
Accepted: 
N/A
|
Published: 
30 June 2004
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

This article proposes a principle of knowledge’s integration for the improvement of a system of defects recognition by vision on wooden boards.

We locate the problem of vision which is at the base of this study, then we clarify the expert knowledge, as well in the field of the wood profession as in the field of vision. We use for that a symbolic model based on the NIAM/ORM method, formalizing the expert knowledge expressed in natural language.

Then we present the way we exploit these expert knowledge to generate nodes of an arborescent structure for the defects identification of wooden boards. Each node represents an engine of inference based on fuzzy linguistic rules. The results obtained prove the interest of this principle.

Résumé

Cet article propose une démarche d’intégration de connaissances pour l’amélioration d’un système de reconnaissance de défauts par vision sur des planches de bois.

Nous situons le problème de vision qui est à la base de cette étude, puis nous explicitons les connaissances métier nécessaires, aussi bien dans le domaine du métier du bois que dans le domaine de la vision.

Nous utilisons pour cela un modèle symbolique basé sur la méthode NIAM/ORM, formalisant ces connaissances métier à partir de leur expression en langage naturel.

Puis nous présentons la façon dont nous exploitons ces connaissances métier pour générer les nœuds d’une structure en arborescence pour l’identification des défauts des planches de bois. Chacun des noeuds consiste en un moteur d’inférence à base de règles linguistiques floues. Les résultats obtenus prouvent l’intérêt de cette démarche.

Keywords: 

Defect identification, fuzzy logic, fuzzy linguistic rules, N.I.A.M. method, O.R.M., modelling of expert knowledge

Mots clés

Identification de défauts, logique floue, règles linguistiques floues, méthode N.I.A.M., O.R.M., modélisation de connaissances métiers

1. Introduction
2. Les Modèles Symboliques
3. Le Modèle Numérique
4. Prise En Compte De Connaissances Pour La Génération D’un Nœud De L’arborescence Structurée
5. Résultats De L’arborescence Complète
6. Conclusion Et Perspectives
7. Remerciements
Annexe 1
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