Le traitement de l'image

Article 3
La SNCF sort sa griffe
Rail & Recherche n°30 - janvier/février/mars 2004

La SNCF change 16 000 coupons de rails chaque année, sur les 100 000 km qui constituent le patrimoine de RFF. Un constat : pour les rails, la base de données des installations d’infrastructure (CIV, consistance des installations voie), peut ne pas être suffisante. Elle n’autorise pas, dans certains cas, une “maille” de traçabilité satisfaisante. Une information plus précise peut être nécessaire lorsque se fait sentir un besoin de repérage rapide, fiable et précis de tous les rails issus de la même fabrication — pour examen, par exemple.

Alors, comment faire pour aller plus loin ? Le gestionnaire de l’infrastructure a eu l’idée d’essayer de décoder les marques en relief (MER) des rails. Apposées tous les 3 m, elles portent la marque du fabricant, la date de fabrication, le profil et la nuance. Le décodage fera appel aux techniques de reconnaissance de forme par traitement d’images appliquées à la lecture des caractères (OCR). Le projet qui vient de débuter comprend plusieurs phases. Première phase : construction d’un prototype (gabarit) d’acquisition d’images posé sur le rail, donc fixe, pour évaluer la capacité des algorithmes à lire les MER.

Deuxième phase : installation du prototype sous un véhicule pour tester le taux de fiabilité globale du système. Car les marques peuvent être en partie effacées par la rouille, masquées par des salissures, du ballast, ou des appareillages de voie. D’autre part, le système doit reconnaître les soudures aluminothermiques et électriques pour évaluer les changements de rails et donc de MER. Le taux de réussite obtenu et la pertinence économique détermineront, in fine, l’intérêt de passer ou non du prototype à un système opérationnel.