Search

National audience; Un modèle d'évaluation des performances des barrages vis-à-vis de leurs principaux modes de rupture et de dégradation a été développé (Curt, 2008). Les données d'entrée (indicateurs) et de sortie (performance du barrage) de ce modèle sont des distributions de possibilité. Cette communication est axée sur la problématique de la prise de décision associée à ce résultat possibiliste : comment prioriser les actions de maintenance à entreprendre sur le barrage et comment transmettre l'information aux gestionnaires ? Nous proposons une analyse comparative des méthodes de défuzzification afin de sélectionner les méthodes répondant le mieux à cette problématique d'aide à l'expertise des barrages. / An assessment model of dam performances as regards their main failure modes and degradation modes was developed (Curt, 2008). The input data (indicators) and the ouput data (dam performance) of this model are possibility distributions. This paper focuses on the problematic of decision making associated to this possibility result: how to classify maintenance actions that have to be made on that dam and how to convey this result to dam managers? A comparative analysis of defuzzyfication methods is provided; those methods allow to best answer to this problematic of dam expertise.

In engineering system control, human beings can play various key roles in particular concerning measurement, global assessment and decision. It is recognised that in such complex systems many involved variables are evaluated with uncertainty. In this paper, we used a possibility theory based approach to formalise all the different uncertain pieces of information. An applicative example concerning the safety assessment of dams is presented.

End products must conform to the characteristics defined in their specifications. These characteristics include sensory properties, which are essential because they condi-tion the choice and the preference of consumers. It is important to take them into account for their control when manufacturing products. Therefore, in food industry, these properties must be controlled these properties close to the manufacturing line by implementing adapted measurement and process control. Although many methods can be applied to process numerical data, from linear regres-sion to more elaborated ones, such as statistical methods (e.g. Bayesian), neural networks, fuzzy logic (theory of fuzzy sets and theory of possibility), few are adapted to deal with symbolic data manipulated by experts and can be implemented in a decision support system used by operators. The fuzzy symbolic approach is a tool which allows solving this problem. This study presents through three examples (sausage crusting, food product browning, meat emulsification process) different possible uses of the fuzzy symbolic approach to control or help the operator to control food processes.

This study, aimed at checking models robustness, has been realised through two ways: - an analysis of model sensibility to imperfections of entry measures ; - a degradation of model by suppression of one or several entries. First obtained results open an interesting path in view of problematics posed in field of mastering ailment processes., Dans les procédés alimentaires, l'utilisation de modèles en industrie nécessite leur validation mais aussi une vérification de leur robustesse. Dans ce papier, nous nous appuyons sur un modèle d'affinage construit en utilisant l'approche symbolique floue pour étudier la propagation des imperfections d'entrées. Cette étude a été réalisée au travers de deux voies : - une analyse de sensibilité du modèle aux imperfections des mesures d'entrée et une dégradation du modèle par la suppression d'une ou plusieurs entrées. Les premiers résultats obtenus ouvrent une voie intéressante compte tenu des problématiques posées dans le domaine de la maîtrise des procédés alimentaires.

In this paper, we use the fuzzy symbolic approach to handle the operator knowledge of cheese ripening in a decision support system. From low level sensory information is built a high level information corresponding to the ripening state of cheese. The decision support system was validated on five different ripening kinetics, a rate of 95 % of compatibility is obtained between the model and the expert on a data base of 85 points. A first study was led on the uncertainty brought by the experts and its propagation in the fuzzy symbolic approach., Dans ce papier, nous utilisons l'approche symbolique floue pour manipuler la connaissance des opérateurs sur l'affinage de fromages dans un système d'aide à la décision. A partir d'informations bas niveau est construite une information de haut niveau correspondant à l'état d'affinage du fromage. Le système d'aide à la décision a été validé sur 5 différentes cinétiques d'affinage , un taux de 95 % de compatibilité a été obtenu entre le modèle et l'expert sur une base de données de 85 points. Une première étude a été mené sur l'incertitude apportée par les experts et sa propagation dans l'approche symbolique floue.

In the food industries, end-products must conform to a compromise between several properties. Among these, the sensory properties are essential because they condition the choice and preferences of consumers. In this problematic, we propose to integrate the operator skill using a fuzzy symbolic approach. Indeed operators play an important role and their knowledge is not given sufficient recognition. More precisely, the aim of our study is to present an application of such an approach to the development of a support system dedicated to help the operator at line in his/her evaluation of the degree of cheese ripening. The results are relevant regarding the objective of control of the sensory properties of the products at the fabrication stage. Thus, the model give the ability to follow the sensory trajectory of the cheese during ripening and help the operator to diagnosis a derive of it in 95 % of the 85 data tested. It opens an interesting road of cooperation between operators and food process control systems., Dans les procédés alimentaires, les produits doivent répondre à un compromis entre plusieurs propriétés. Parmi elles-ci, les propriétés sensorielles sont essentielles car elles conditionnent le choix et les préférences des consommateurs. Dans ce contexte, nous proposons d'intégrer la dimension opérateur dans un système d'aide à la décision en utilisant une approche symbolique floue. L'application traitée est l'affinage de fromages. Les résultats obtenus sont pertinents au regard de l'objectif d'une meilleure maîtrise des propriétés sensorielles en cours de fabrication. Ainsi l'approche développée permet de suivre la trajectoire sensorielle du fromage en cours d'affinage et aide l'opérateur à diagnostiquer de manière prédictive une dérive du produit dans 95% des 85 données testées. Ces résultats ouvrent une voie de coopération intéressante entre les opérateurs et les systèmes d'aide à la décision ou contrôle développés pour les industries alimentaires.

This paper deals with an example of control of the sensory quality of a food product : the dry sausage. The aim of the approach is to built an algorithm using artificial vision to reproduce the sensory evaluation of the crusting degree of a sausage slice made by an the experts of a factory., Ce papier traite d'un exemple de contrôle de la qualité sensorielle d'un produit alimentaire : la saucisse sèche. L'objectif de l'approche est de construire un algorithme utilisant la vision artificielle pour reproduire l'évaluation sensorielle visuelle réalisée par les opérateurs sur des tranches de saucisson.

In food process engineering, the control of the sensory quality of foodstuffs is a key issue. In this paper, we propose to use the concept of fuzzy symbolic measurement to built the link between instrumental measurements that can be processed on line and the sensory perception of an operator. After a description of the fuzzy symbolic concept, we show on two specific examples, evaluation on line of the color of biscuits and evaluation of the crusting degree of a sausage, the relevance of the approach. Thus in both cases results of the approach are in adequation with the operator evaluation for more than 80% of the cases tested., Dans le domaine des industries alimentaires, la maîtrise de la qualité organoleptique des produits alimentaires est un élément clé de la stratégie industrielle. Dans ce papier nous proposons d'utiliser la mesure symbolique floue, pour établir un lien entre les mesures instrumentales qui peuvent être réalisées en ligne et la perception par l'opérateur de la qualité du produit. Après une description rapide de la mesure symbolique floue, nous montrons au travers de deux exemples, évaluation de la couleur de biscuits et du degré de croûtage d'un saucisson sec, la pertinence d'une telle approche. Ainsi dans les deux cas les taux de classification obtenus avec le modèle en comparaison avec la mesure opérateur sont supérieurs ou égaux à 80%.

The problem tackled in this study is the reproduction in an instrumental way of expert sensory evaluation concerning the crusting of the sausage. First, the reasoning processes carried out by the experts to determine the degree of sausage crusting from an image of a slice were collected. Three explanatory features observed on the image were considered by experts: lengths of the black zones and of the dark red zones on the periphery of the slice, and color of the center of the slice. The contribution of this study is the association of these three sensory features with three physical quantities resulting from processing carried out on the luminance component of the image of the slice acquired by a camera. The expertise on the evaluation of the crusting has been capitalized in the form of fuzzy symbolic rules linking classes of the three features and classes of crusting. The software instrument implemented on a PC gives convincing results, very close to the evaluations provided by the experts. Subject to additional development, the integration of this tool in sausage quality feedback thus appears possible.; Le problème traité dans cette étude est la reproduction par mesure instrumentale de l'évaluation sensorielle visuelle réalisé par l'expert sur le degré de croûtage d'un saucisson sec. Premièrement l'expertise est collectée afin de déterminer les invariants de la mesure et le modèle utilisé par l'expert pour agréger ces invariants afin de construire la mesure du degré de croûtage. La contribution de notre étude porte sur la reconstruction de cette mesure globale d'une part par reconstruction des invariants par analyse d'image et d'autre part par construction d'un algorithme reproduisant à l'aide de fonctions floues l'agrégation réalisé par les experts sur les invariants. L'algorithme construit donne des résultats convaincants, proches des évaluations réalisées par les experts.

In the field of food industry, the control of the sensory quality of the foodstuffs constitutes a key issue. In this paper we propose a method to establish a link between sensors and human perception of quality of foodstuffs through an appropriate model. More particularly the problem tackled is the reproduction in an instrumental way of expert sensory evaluation concerning the crusting of the sausage. First, the reasoning processes carried out by the experts to determine the degree of sausage crusting from an image of a slice were collected. Three explanatory features observed on the image were considered by experts: lengths of the black zones and of the dark red zones on the periphery of the slice, and color of the center of the slice. These three sensory features were associated with three physical quantities resulting from processing carried out on the luminance component of the image of the slice acquired by a camera. Second, the expertise on the evaluation of the crusting has been capitalized in the form of fuzzy symbolic rules linking classes of the three features and classes of crusting. The software instrument implemented on a PC gives convincing results, very close to the evaluations provided by the experts.; Dans les procédés alimentaires, le contrôle de la qualité sensorielle des produits est clé. Dans ce papier nous proposons une méthode pour établir le lien entre les capteurs et la perception visuelle humaine des produits. Plus particulièrement nous traitons de la reproduction par mesure instrumentale de l'évaluation sensorielle visuelle des experts du degré de croûtage du saucisson sec. Dans une première étape le raisonnement des experts est collecté. Sur la base de cette expertise, un premier module de l'algorithme construit consiste à reproduire par analyse d'image les invariants utilisés par les experts pour construire la mesure de croûtage. Le deuxième module est dédié à la fusion des invariants pour reconstruire la mesure de croûtage à l'aide de fonctions issues de la théorie des ensembles flous. L'outil ainsi construit donne de bons résultats, très proches de l'évaluation des experts.