Résumé
In wheat milling processes, the grains are crushed by rolls. The particle size distribution of the product (i.e. the milling yield) depends on the setting of the rolls. The milling products, particularly those produced by the first pairs of rolls, are of various shapes and sizes. The miller is able to characterize this product by making a global assessment, without isolating the particles. In order to simulate the human behavior, we propose to extract global parameters from milling product images to make a qualitative decision. Four classes of milling products were obtained by varying the roll gap of the second pair of rolls. To avoid sampling, images have been captured on-line : 1300 images have been stored for each class. This set has been divided into two subsets, one to train the system, the other to test it. The image processing is a series of morphological openings carried out with elements of increasing size. At each opening, we measure the cumulated surface of all the remaining particles of the image. The graph is plotted using the cumulated surface versus the size of the element. These curves look like those obtained by mechanical sieving. To discriminate between the classes, 3 points have been selected by stepwise discriminant analysis. Then, more than 80% of the samples were assigned to their group. Other global parameters such as constant gray level run lengths and gray level spatial interdependence produce similar results in classification. This study gives more weight to the potential of image analysis for granular product characterization.
Dans le cas de la mouture du blé dur, la fragmentation des grains est réalisée par des appareils à cylindres (broyeurs, convertisseurs, ...). La distribution granulométrique, c'est-à-dire le rendement, dépend directement du réglage de ces machines. Les produits fragmentés, particulièrement à la sortie des premiers broyeurs, sont de taille et de forme absolument quelconque, non modélisable. Le meunier est capable de caractériser sa production par une appréciation globale, qui ne nécessite pas d'isoler les particules. Pour simuler ce jugement humain, nous proposons d'extraire de l'image des broyats des caractéristiques globales et d'utiliser celles-ci comme entrée d'un système de décision. Quatre classes de produit ont été définies en fonction de l'écartement des rouleaux du broyeur de tête. Pour éviter un échantillonnage manuel, les images ont été prises en ligne : 1300 images pour chacune des 4 classes. Cet ensemble a été partagé en deux, une partie utilisée pour paramétrer le système, l'autre pour le tester. Le traitement d'image consiste en une série d'ouvertures morphologiques effectuées avec des éléments structurants de taille croissante. A chaque pas de l'ouverture est associée la surface cumulée des particules restantes. La courbe de la surface cumulée en fonction de la taille de l'élément structurant ressemble à une distribution granulométrique obtenue par tamisage. L'analyse discriminante a permis de sélectionner 3 pas d'ouverture pour réaliser la discrimination entre les classes. Dans ces conditions, le taux de succès en classification voisin de 80%. D'autres paramètres globaux tels que les longueurs de ligne à niveau de gris constant ou les matrices de concurrences conduisent à des résultats similaires. Cette étude conforte les possibilités de l'analyse d'image pour la caractérisation des produits granulaires.