Robust micro/nano-positioning by visual servoing (Micro et nano-positionnement robuste par l'asservissement visuel) Cui, Le - (2016-01-26) / Université de Rennes 1 Robust micro/nano-positioning by visual servoing Accéder au document :  https://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Anglais Directeur(s) de thèse:  Marchand, Éric Discipline : Informatique Laboratoire :  IRISA Ecole Doctorale : Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications Classification : Informatique Mots-clés : Asservissement visuel, Suivi visuel, Microscope électronique à balayage, Micro-robotique, défocalisation Vision artificielle (robotique)  - Thèses et écrits académiques Microscopie électronique à balayage  - Thèses et écrits académiques Microrobots  - Thèses et écrits académiques Nanotechnologie  - Thèses et écrits académiques

Résumé : Avec le développement des nanotechnologies, il est devenu possible et souhaitable de créer et d'assembler des nano-objets. Afin d'obtenir des processus automatisés robustes et fiables, la manipulation à l'échelle nanométrique est devenue, au cours des dernières années, une tâche primordiale. La vision est un moyen indispensable pour observer le monde à l'échelle micrométrique et nanométrique. Le contrôle basé sur la vision est une solution efficace pour les problèmes de contrôle de la robotique. Dans cette thèse, nous abordons la problématique du micro- et nano-positionnement par asservissement visuel via l'utilisation d'un microscope électronique à balayage (MEB). Dans un premier temps, la formation d'image MEB et les modèles géométriques de la vision appliqués aux MEB sont étudiés afin de présenter, par la suite, une méthode d'étalonnage de MEB par l'optimisation non-linéaire considérant les modèles de projection perspective et parallèle. Dans cette étude, il est constaté qu'il est difficile d'observer l'information de profondeur à partir de la variation de la position de pixel de l'échantillon dans l'image MEB à un grossissement élevé. Afin de résoudre le problème de la non-observabilité du mouvement dans l'axe de la profondeur du MEB, les informations de défocalisation d'image sont considérées comme caractéristiques visuelles pour commander le mouvement sur cet axe. Une méthode d'asservissement visuelle hybride est alors proposée pour effectuer le micro-positionnement en 6 degrés de liberté en utilisant les informations de défocalisation d'image et de photométrique d'image. Cette méthode est ensuite validée via l'utilisation d'un robot parallèle dans un MEB. Finalement, un système de contrôle en boucle fermée pour l'autofocus du MEB est introduit et validé par des expériences. Une méthode de suivi visuel et d'estimation de pose 3D, par la mise en correspondance avec un modèle de texture, est proposée afin de réaliser le guidage visuel dans un MEB. Cette méthode est robuste au flou d'image à cause de la défocalisation provoquée par le mouvement sur l'axe de la profondeur car le niveau de défocalisation est modélisée dans ce cadre de suivi visuel. Abstract : With the development of nanotechnology, it became possible to design and assemble nano-objects. For robust and reliable automation processes, handling and manipulation tasks at the nanoscale is increasingly required over the last decade. Vision is one of the most indispensable ways to observe the world in micrioscale and nanoscale. Vision-based control is an efficient solution for control problems in robotics. In this thesis, we address the issue of micro- and nano-positioning by visual servoing in a Scanning Electron Microscope (SEM). As the fundamental knowledge, the SEM image formation and SEM vision geometry models are studied at first. A nonlinear optimization process for SEM calibration has been presented considering both perspective and parallel projection model. In this study, it is found that it is difficult to observe the depth information from the variation of the pixel position of the sample in SEM image at high magnification. In order to solve the problem that the motion along the depth direction is not observable in a SEM, the image defocus information is considered as a visual feature to control the motion along the depth direction. A hybrid visual servoing scheme has been proposed for 6-DoF micro-positioning task using both image defocus information and image photometric information. It has been validated using a parallel robot in a SEM. Based on the similar idea, a closed-loop control scheme for SEM autofocusing task has been introduced and validated by experiments. In order to achieve the visual guidance in a SEM, a template-based visual tracking and 3D pose estimation framework has been proposed. This method is robust to the defocus blur caused by the motion along the depth direction since the defocus level is modeled in the visual tracking framework.