Brevet FR2841986A1 — publié le 20040109

i L'invention concerne un procédé pour la détection d'objets se trouvant sur la surface d'un élément transparent comprenant un détecteur focalisé de manière au moins approximative sur la surface avec plusieurs champs de détection pour déterminer une découpe prédétermi5 née de la surface. Elle concerne également un dispositif pour la détection d'objets se trouvant sur la surface d'un élément transparent avec un détecteur au moins partiellement focalisé sur la surface avec plusieurs champs de détection pour déterminer une découpe prédéterminée de la 10 surface ainsi qu'une unité électronique pour l'exploitation de signaux du détecteur. Etat de la technique La détection d'objets se trouvant sur la surface d'un élément transparent est par exemple réalisée par des capteurs de pluie con15 nus avec lesquels on surveille la présence des gênes à la visibilité sur un pare-brise pour commander le dispositif d'essuie-glace d'un véhicule. La plupart des capteurs de pluie utilisés de nos jours fonctionnent selon le principe de réflexion. On connaît un tel capteur d'après le document allemand de 199 43 887 AI. Dans ce capteur on utilise l'effet 20 physique selon lequel les rayons lumineux qui tombent de l'intérieur sur le parebrise sont totalement réfléchis à la surface extérieure d'un parebrise propre. L'intensité des rayons réfléchis est mesurée avec un photodétecteur. Si on est en présence d'objets gênants comme par exemple des gouttes de pluie ou de la poussière, un certain nombre de rayons lumi25 neux sont découplés ou dispersés. La quantité de lumière arrivant sur le photodétecteur est dans ce cas réduite ce qui peut être utilisé pour la commande correspondante du dispositif d'essuie-glace. Un capteur de pluie fonctionnant selon le principe de réflexion ne peut toutefois pas faire la différence entre différents types d'obstacles à la visibilité. Le capteur de pluie réagit par exemple aussi bien à la poussière qu'aux gouttes de pluie, de la même manière. Cela conduit dans certaines circonstances à un comportement non désiré du dispositif d'essuie-glace. Par exemple, le dispositif d'essuie-glace se met en place dans le cas d'une salissure sèche sans addition de liquide d'essuyage, ce 35 qui fait grincer les raclettes d'essuie-glace et, lorsqu'il s'agit d'un film de sable, peut provoquer un rayage du pare-brise. Une des possibilités pour régler ce problème est décrite dans le document allemand DE 197 49 331 AI. Dans ce mode de réalisa- tion on utilise à la place d'un simple photodétecteur un capteur à réseau optique qui, focalisé sur le côté extérieur des images reçues par le capteur optique, est transformé au moyen de la transformation de Fourrier. Les spectres spatiaux obtenus à partir de cela sont comparés avec des spec5 tres de références correspondant aux différentes sortes de souillures. De ce fait, on peut faire le choix entre différentes sortes de souillures. But et avantages de l'invention La présente invention a pour but de proposer une solution alternative pour pouvoir effectuer une évaluation d'un pare-brise par rap10 port aux différentes sortes de souillures. Ce problème est résolu par un procédé selon l'invention, caractérisé en ce qu'on effectue une répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe pour une évaluation concernant l'objet se trouvant sur la surface. Le dispositif selon l'invention prévoit que l'unité électronique est adaptée pour pouvoir évaluer, sur la base de la répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe, la surface correspondante en fonction des objets se trouvant sur celle-ci. L'invention concerne un procédé pour la détection d'objets 20 se trouvant sur la surface d'un élément transparent, par exemple un parebrise. Pour cela on installe un détecteur au moins focalisé de manière approximative sur la surface avec plusieurs champs de détection, en particulier un capteur vidéo en réseau avec lequel on peut déterminer une découpe de la surface. Le noyau de l'invention réside en ce que la réparti25 tion de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe peut être utilisée pour un calcul en fonction de l'objet se trouvant sur la surface. Ce procédé repose sur le résultat que l'image déterminée par le détecteur sur la surface montre de forts contrastes sur une zone d'image comparativement petite lorsque des objets comme par exemple des gouttes 30 d'eau ou des particules de poussières se trouvent sur la surface, objets qui sont représentés de manière aiguÙ par le détecteur focalisé sur la surface. Si, en revanche, il n'y a pas d'objet sur la surface à détecter, le détecteur retransmet seulement une image floue sur laquelle il n'est pas focalisé. Cette image est floue et pauvre en contraste, en particulier pour 35 une observation sur de petites surfaces. Le mode de répartition de contraste est spécifique dans beaucoup de cas pour le type de souillure. Par exemple, une machine à apprendre peut apprendre les objets représentés avec un contraste aigu qui dans une observation de petite surface montre de forts contrastes, comparer ceux-ci avec des objets imprécis pour faire la différence avec ceux-ci et de plus entreprendre une différenciation des objets représentés de manière précise pour entreprendre une classification des souillures. Selon une autre réalisation particulièrement avantageuse de l'invention, on détermine une fonction ou une valeur sur la base de la répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe de la surface détectée, cette fonction ou cette valeur sert dans une comparaison comme mesure pour un calcul en vue de l'objet se trouvant sur la surface. Pour déterminer la mesure de contraste, différents procédés de traitement numérique sont possibles. En dernière extrémité il s'agit d'obtenir une fonction ou une valeur pour le contraste d'une image que l'on puisse comparer avec une fonction ou une valeur connue pour obtenir à partir de cela une base de décision pour savoir si par exemple le pare15 brise est sali et le cas échéant de quelle sorte de salissure il s'agit. Selon une autre réalisation avantageuse de l'invention, une image captée par le détecteur est décomposée en différentes images avec une définition diminuant. Ce procédé est appelé également analyse à échelles multiples. On détermine alors pour chaque image une mesure de 20 contraste. A partir de la relation entre la mesure de contraste et la définition, on a une réponse concernant l'objet se trouvant sur la surface. La décomposition de l'image reçue se fait de préférence par une utilisation répétée d'opérations de lissage avec un filtre approprié. A chaque étape on détermine une mesure de contraste, par exemple la divergence standard 25 de la valeur d'intensité des points d'image. Si la surface, par exemple la surface extérieure d'un pare-brise, est libre d'objets, on a seulement des objets imprécis à grande distance. La fonction mesure de contraste en fonction de la définition montre d'ailleurs de forts contrastes le cas échéant seulement pour des faibles résolutions. Si en revanche on a des 30 objets sur la vitre, on a alors également des détails fins, la fonction mesure de contraste en fonction de la définition montre alors même pour des définitions comparativement élevées de grandes valeurs de contraste. Une décision en fonction de cela si l'on a une image précise ou imprécise peut également se faire en ce que l'on détermine si les points 35 d'image de l'image sont à intervalles prédéterminés en fonction de la valeur d'intensité et/ou de la couleur. Par exemple dans le cas d'une image imprécise, les différences d'intensité, en particulier entre des points d'image voisins, sont comparativement réduites. Les points d'image voi- sins dépendent ainsi fortement les uns des autres. Dans le cas d'une image précise, des différences d'intensité entre des points d'image voisins apparaissent par exemple par des arêtes fortement représentées. Cette situation peut également être utilisée pour le calcul d'objets sur la surface détectée. Pour déterminer la dépendance de points d'image entre eux on peut déterminer une fonction d'auto-corrélation par dilatation de l'image. Une fonction d'auto-corrélation pour une surface libre a ainsi une courbe très spécifique ce qui permet une différenciation par rapport à une fonction d'auto-corrélation pour une surface avec des souillures. De plus, on 10 peut associer des fonctions d'auto-corrélation à des types très particuliers de souillures sur la surface. Dans le cas d'un dispositif pour la détection d'objets gênants se trouvant sur la surface d'un élément transparent, par exemple un pare- brise, au moyen d'un détecteur focalisé de manière au moins ap15 proximative sur la surface avec plusieurs champs de détecteur pour déterminer une découpe particulière de la surface ainsi qu'une unité électronique pour le traitement des signaux du détecteur, on a comme idée centrale que l'unité électronique est adaptée pour pouvoir, en fonction de la répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la dé20 coupe de la surface de la surface correspondante, effectuer une évaluation en fonction des objets s'y trouvant. Les informations obtenues à partir de cela peuvent alors par exemple être utilisées pour la commande d'un dispositif d'essuie-glace. Comme nous l'avons décrit précédemment au vu du procédé, le détecteur ne pourra recevoir que des images ayant de forts 25 contrastes aussi longtemps que des objets se trouvent sur la surface. Dans les autres cas l'image montrée par le détecteur est floue et ainsi pauvre en contraste. Pour pouvoir faire la différence entre des images à fort ou à faible contraste, l'unité électronique peut comprendre un classificateur automatique, par exemple un réseau neuronal ou un classificateur 30 polynomial. Un tel dispositif peut être entraîné pour faire la différence non pas seulement entre des images tranchées ou non tranchées mais également entre différentes sortes de contrastes d'image, c'est-à-dire différentes sortes de salissures. Selon une autre réalisation avantageuse de l'invention on 35 peut utiliser un comparateur avec les informations citées précédemment avec l'aide de l'unité électronique pour le calcul en fonction de l'objet se trouvant sur la surface. On détermine par exemple pour une image déterminée, une mesure de contraste qui est comparée avec une mesure de contraste prédéterminée pour des images connues pour laquelle on connaît le type de souillure si toutefois il y a une souillure. En relation avec cela, il est également avantageux que l'unité pour la décomposition d'une image reçue par le détecteur est réalisée pour la division de l'image reçue par le détecteur en plusieurs images avec une résolution diminuant. La répartition de contraste obtenue à partir de cela peut être comparée par l'unité électronique avec des répartitions de contraste connues pour pouvoir obtenir à partir de cela des informations sur la souillure et son type. De manière correspondante, lorsque l'unité électronique est 1o en mesure de déterminer comment des points d'image d'une image sont reliés entre eux dans un intervalle prédéterminé dans le plan de l'image en fonction du contraste par exemple pour déterminer une fonction d'autocorrélation. C'est-à-dire que de préférence on calcule à partir d'une image reçue une fonction d'auto-corrélation et sont comparés avec des fonctions 15 d'autocorrélation pour des recouvrements connus de la surface avec des objets, par exemple différentes souillures sur un pare-brise, pour pouvoir classifier les objets se trouvant sur la surface. Le résultat obtenu à partir de cela peut alors être utilisé pour commander de manière ciblée un dispositif d'essuie-glace. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux de l'invention, le détecteur est un capteur vidéo, en particulier un capteur vidéo en réseau sur lequel on représente une surface prédéterminée à détecter. En fonction de cela, il est avantageux de prévoir une unité de lentille entre la surface à détecter et le capteur vidéo. Ainsi, la surface à 25 détecter peut être représentée de manière précise sur le capteur. Du fait des résolutions correspondantes du capteur vidéo, on obtient des résultats très différenciés concernant la surface et les objets. Pour pouvoir adapter le dispositif selon l'invention à différents types de lumières on propose en outre d'utiliser un module pour la commande de l'éclairage du détecteur. Un dispositif selon l'invention peut également être réalisé par l'utilisation de moyens pour le réglage du plan de focalisation du capteur. Différents exemples de réalisation de l'invention seront re35 présentés aux dessins et décrits ci-après de manière plus détaillée. Ainsi: - les figures la et b représentent le contraste de l'image capté par un détecteur sur une vitre en fonction de la résolution de l'image lors d'une vision sans obstacle (figure la) et pour le cas d'objets gênants se trouvant sur la vitre (figure lb), - les figures 2a et b montrent les courbes de fonction correspondante à l'aide desquelles une différenciation des objets gênants doit être illus5 trée, - la figure 3 montre une construction très fortement schématisée d'un capteur de pluie basé sur la vidéo. Description des exemples de réalisation Les figures la, 2b représentent à chaque fois une mesure 1o de contraste K comme fonction de la définition A. Sous le terme contraste ou mesure de contraste, dans le sens de l'invention, il faut comprendre de manière très générale une différence entre des valeurs claires et foncées (valeur d'intensité) des points d'image. La fonction 1 représentée à la figure la pour le contraste K s'obtient à partir d'une image d'une surface d'une vitre qui a été déterminée au moyen d'un capteur vidéo focalisé sur la surface. Une unité électronique décompose l'image vidéo du capteur vidéo par l'utilisation répétée d'une opération de lissage, en plusieurs images ayant une résolution di20 minuant. A chaque échelon de résolution on calcule une mesure globale de contraste, par exemple la diminution standard des valeurs d'intensité des points d'image. La mesure de contraste correspondante appliquée par la résolution donne la fonction 1 pour la vitre qui est libre d'objet car dans ce cas le capteur vidéo n'a déterminé que des objets imprécis avec un 25 grand éloignement. Les images imprécises floues montrent seulement pour une résolution comparativement faible, une augmentation des contrastes. Si en revanche on a des objets gênants sur la surface de vitre déterminée par le capteur vidéo, la fonction 1 causée par l'arrière-plan 30 est remplacée par une fonction 2 qui concerne la présence d'objets gênants sur la surface de la vitre. Cette fonction 2 montre de manière typique déjà pour des valeurs de résolution comparativement élevées, une augmentation du contraste comme le capteur vidéo détermine les objets gênants sur la surface de la vitre en tant qu'images précises avec des 35 sauts d'intensité pour des surfaces comparativement petites. Ces sauts d'intensité de surfaces petites conduisent déjà pour des hautes résolutions de l'image à un contraste correspondant élevé. Dans les figures 2a et 2b, la fonction 1 représentative pour l'arrièreplan est remplacée par les fonctions 3 ou 4 se différenciant de la fonction 2. Dans le calcul d'une courbe de contraste en fonction de la définition on peut utiliser le résultat que différents objets gênants montrent des courbes caractéristiques de contraste en fonction de la définition. A la figure 2a, la fonction 3 représente par exemple un film de sable qui dans le cas d'une granulation correspondante en cas extrême peut conduire à une pointe isolée du spectre de contraste. Au contraire, la fonction 4 de la figure 2 montre une répartition large de la courbe de contraste qui est caractéristique pour des gouttes de pluie. Après une analyse correspondante et un calcul des images déterminées par le capteur vidéo on peut ainsi non seulement donner une 15 réponse pour savoir si des objets gênants se trouvent sur la surface de la vitre mais également pour le cas o ceux-ci sont détectés, entreprendre une classification. En fonction de cela on peut par exemple utiliser le dispositif d'essuie-glace. Si des gouttes de pluie sont détectées alors une utilisation des raclettes d'essuie-glace suffit. Si en revanche on détermine un 20 film de sable, lors de l'utilisation des raclettes d'essuie-glace, le dispositif de projection d'eau doit également être actionné pour éviter le bruit de crissement ainsi qu'un rayage de la vitre. La figure 3 montre une représentation schématique d'un capteur de pluie 5 basé sur la vidéo. Le capteur de pluie 5 se compose 25 d'un capteur optique en réseau 6 auquel est reliée une unité de traitement de données 7. Au moyen de l'unité de lentille 8 on réalise une image d'un pare-brise 9 représenté ici schématiquement sur le capteur en réseau 6. Le capteur de prise 5 est de préférence disposé derrière la vitre 9 et focalisé sur la surface extérieure 9a du pare-brise 9. Pour le calcul, l'unité de traitement de données 7 comprend un module 10 pour la commande de l'éclairage du capteur en réseau 6, une unité de mesure 11 pour la mesure de contraste et un module de décision 12. Le module de décision 12 est réalisé de sorte qu'il puisse entreprendre un calcul sur la présence et le cas échéant le type de gêne à la visibilité. Ces informations peuvent ensuite être transmises vers la flèche 13 à un système actionneur non représenté. De manière avantageuse, on dispose un écran (non représenté) entre l'unité de lentille 8 et le capteur en réseau 6 pour diminuer la précision de profondeur de l'optique. Ainsi, on a une meilleure séparation entre les contrastes d'arrière et d'avant plan. A partir des images vidéo qui sont directement déterminées après un processus d'essuyage on peut obtenir des répartitions de réfé5 rence par exemple pour le contraste en fonction de la résolution sur la base desquelles on décide de la mise en oeuvre du processus d'essuyage suivant, cela permet une adaptation spécifique aux situations du comportement d'essuyage. Dans les situations dans lesquelles la luminosité ambiante 1o ne suffit pas à l'éclairage de l'objet sur la vitre 9 (par exemple la nuit), la mise en marche d'un éclairage de la vitre (par exemple infrarouge) peut être souhaitable. Les réflexions de lumière obtenues permettent alors à nouveau de déterminer un objet en fonction de la répartition de contraste par rapport à la définition. Des résultats correspondants peuvent être obtenus lorsque les différences de luminosité entre les points d'image sont calculées au moyen d'une fonction d'auto-corrélation. Il est également avantageux que la solution décrite cidessus soit mise en oeuvre avec l'aide d'une machine à apprendre qui re20 connaît si l'on a une image précise ou non et peut en fonction de cela faire une différenciation entre différents types de souillures et cette situation est avantageuse pour des cas d'utilisation déterminés. REVENDICATIONS ) Procédé pour la détection d'objets se trouvant sur la surface (9a) d'un élément transparent (9) comprenant un détecteur (6) focalisé de manière au moins approximative sur la surface (9a) avec plusieurs champs de dé5 tection pour déterminer une découpe prédéterminée de la surface (9a), caractérisé en ce qu' on effectue une répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe pour une évaluation concernant l'objet se trouvant sur la surface (9a). 2 ) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que sur la base de la répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe de la surface (9a) on détermine une fonction ou une 15 valeur qui sert de mesure pour une évaluation concernant l'objet se trouvant sur la surface (9a). ) Procédé selon la revendication i ou 2, caractérisé en ce qu' une image est décomposée en plusieurs images ayant une résolution décroissante et on détermine pour chacune des images séparées une mesure de contraste et on obtient à partir du rapport entre les mesures de contraste en fonction de la définition, une réponse pour les objets se trouvant sur la surface (9a). ) Procédé selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu' on détermine comment les points d'image de l'image sont en rapport dans un intervalle prédéterminé dans le plan de l'image en fonction de l'intensité et/ou de la couleur. ) Dispositif pour la détection d'objets se trouvant sur la surface (9a) d'un élément transparent (9) avec un détecteur au moins partiellement focalisé sur la surface (9a) avec plusieurs champs de détection pour déterminer 35 une découpe prédéterminée de la surface (9a) ainsi qu'une unité électronique (7) pour l'exploitation de signaux du détecteur (6), caractérisé en ce que l'unité électronique (7) est adaptée pour pouvoir évaluer, sur la base de la répartition de contraste d'une image d'au moins une partie de la découpe, la surface correspondante en fonction des objets se trouvant sur celle-ci. s 60) Dispositif selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'unité électronique (7) est réalisée pour pouvoir exécuter une comparaison avec des informations prédéterminées, pour une évaluation concernant des objets se trouvant sur la surface (9a). ) Dispositif selon la revendication 5 ou 6, caractérisé en ce que l'unité électronique (7) est adaptée pour la décomposition d'une image captée par le détecteur (6) en plusieurs images ayant une résolution dé15 croissante et pour déterminer une mesure de contraste pour chacune des images. ) Dispositif selon l'une des revendications 5 à 7, caractérisé en ce que l'unité électronique est en mesure de déterminer la manière dont des points d'image d'une image dans un intervalle prédéterminé dans le plan de l'image sont reliés entre eux en fonction du contraste, en particulier au moyen d'une fonction d'auto-corrélation. 90) Dispositif selon l'une des revendications 5 à 8, caractérisé en ce que le détecteur comprend un capteur vidéo, en particulier un réseau de capteurs vidéo (6). 100) Dispositif selon l'une des revendications 5 à 9, caractérisé en ce qu' entre le détecteur (6) et la surface à détecter (9a) on prévoit une unité de lentille (8). 110) Dispositif selon l'une des revendications 5 à 10, caractérisé en ce qu' on prévoit un module (10) pour la commande de l'illumination du détecteur (6). ) Dispositif selon l'une des revendications 5 à 11, caractérisé en ce qu' on prévoit des moyens pour le réglage du plan de focalisation.